تُعد الشبكات العصبية الاصطناعية واحدة من أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الكشف المبكر عن السرطان، حيث توفر القدرة على تحليل البيانات الطبية الكبيرة والمعقدة بسرعة ودقة عالية. تعتمد هذه الشبكات على محاكاة طريقة عمل الدماغ البشري في معالجة المعلومات، مما يتيح لها التعرف على الأنماط الدقيقة في الصور الطبية، مثل الأشعة السينية، الأشعة المقطعية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتي قد يصعب على العين البشرية اكتشافها. تسهم الشبكات العصبية في تحسين تشخيص الأورام في مراحلها المبكرة، مما يزيد من فرص العلاج الناجح ويقلل من المضاعفات المرتبطة بالتأخر في التشخيص. كما تسمح هذه التقنية بتحليل بيانات متعددة المصادر في الوقت نفسه، بما في ذلك نتائج التحاليل المخبرية والسجلات الطبية الإلكترونية، لتقديم تقييم شامل لحالة المريض ودعم اتخاذ القرارات العلاجية المناسبة. تعتمد فعالية الشبكات العصبية على قدرتها على التعلم من مجموعات كبيرة من البيانات، ما يمكنها من التكيف مع أنواع مختلفة من السرطانات وتحسين دقة التشخيص مع مرور الوقت. كما يمكن دمجها مع تقنيات التعلم العميق لتصميم نماذج شخصية لكل مريض، تأخذ في الاعتبار العوامل الوراثية والبيئية ونمط الحياة، لتعزيز القدرة على التنبؤ بالمخاطر وتقديم خطة علاجية مخصصة. بالإضافة إلى الفوائد التشخيصية، تساعد الشبكات العصبية في تقليل الوقت والجهد المطلوبين لتحليل الصور الطبية، مما يزيد من كفاءة المستشفيات والعيادات ويتيح متابعة عدد أكبر من المرضى بشكل أسرع وأكثر دقة. ومع ذلك، تواجه هذه التقنية تحديات تتعلق بالخصوصية وحماية البيانات، بالإضافة إلى ضرورة تدريب الكوادر الطبية على التعامل مع نتائج الأنظمة الذكية بشكل صحيح لضمان استخدامها الأمثل. بشكل عام، تمثل الشبكات العصبية للكشف المبكر عن السرطان ثورة في مجال التشخيص الطبي، حيث تدمج بين الذكاء الاصطناعي والخبرة الطبية لتقديم تشخيص دقيق في وقت مبكر، مما يرفع من جودة الرعاية الصحية ويزيد من فرص الشفاء لدى المرضى. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.