حقق قسم الأنظمة الطبية الذكية في كلية العلوم مشاركة علمية متميزة من خلال نشر بحث علمي للتدريسية م م آيات فاضل صدام بعنوانAn Interpretable Dual-Path Convolutional Network for Multi-Class Alzheimer’s Disease Staging from Structural MRI يهدف البحث إلى تطوير نظام ذكي وقابل للتفسير لتشخيص وتصنيف مراحل مرض الزهايمر اعتماداً على صور الرنين المغناطيسي البنيوي باستخدام تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية الالتفافية ويعتمد النموذج المقترح على بنية Dual-Path Convolutional Neural Network التي تجمع بين مسارين متوازيين باستخدام نماذج ResNet-50 وVGG-16 إلى جانب آلية Spatial Attention لتعزيز قدرة النموذج على التركيز على المناطق الدماغية الأكثر ارتباطاً بالمرض وتم اختبار النموذج على 6400 صورة MRI مأخوذة من قواعد بيانات OASIS-3 وADNI لتصنيف أربع حالات تشخيصية شملت الأشخاص الأصحاء والضعف الإدراكي المعتدل ومرض الزهايمر إلى جانب حالات أخرى ضمن مراحل التصنيف المعتمدة وأظهرت النتائج أداءً مرتفعاً للنموذج إذ حقق دقة تصنيف بلغت 97.4 بالمئة وحساسية بلغت 96.8 بالمئة ونوعية بلغت 97.9 بالمئة إضافة إلى قيمة AUC بلغت 0.993 كما أظهرت تقنية Grad-CAM أن النموذج يركز على مناطق دماغية مهمة مرتبطة بمرض الزهايمر ومنها الحصين والتلفيف المجاور للحصين والقشرة الحزامية الأمامية مما يعزز قابلية تفسير النتائج ويدعم إمكانية الاستفادة من النموذج في التطبيقات الطبية الذكية والكشف المبكر عن المرض وقد تم نشر البحث في مجلة Statistics Optimization and Information Computing وهي مجلة علمية مفهرسة ضمن قاعدة Scopus وتصنف ضمن الربع الثاني Q2