Neural Networks //

كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية في الصناعة الصحية: 10 حالات استخدام

بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية 8.23 مليار دولار في عام 2020 ومن المتوقع أن تصل إلى 194.4 مليار دولار بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي...

Table of Contents

#1.  الجراحة الروبوتية
#2. التصوير التشخيصي
#3. مساعدي الرعاية الافتراضية
#4. سير العمل والمهام الإدارية
#5. التنبؤ بتفشي الأمراض المعدية
#6. ابتكار أدوية وعلاجات جديدة
#7. الطب الشخصي
#8. محاربة الغش
#9. تعديل السلوك
#10. جمع وتحليل البيانات

بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية 8.23 مليار دولار في عام 2020 ومن المتوقع أن تصل إلى 194.4 مليار دولار بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 38.1٪ من عام 2021 إلى عام 2030. في الوقت نفسه ، ستصبح الشبكات العصبية الاصطناعية المحرك الرئيسي لنمو السوق ، حيث إنه بفضلها يمكن لـ "العقل" الرقمي التعلم بسرعة وكفاءة. في هذه المقالة ، سوف نصف بالضبط كيف تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في الطب اليوم.

 الجراحة الروبوتية

تتطلب الإجراءات الجراحية معرفة طبية عميقة ودقة عالية والقدرة على التكيف مع الظروف المتغيرة والاهتمام المستمر على مدى فترة طويلة من الزمن. على الرغم من أن الجراحين المدربين يميلون إلى امتلاك كل هذه الصفات ، إلا أنهم مجرد أشخاص عاديين وبالتالي يمكنهم ارتكاب الأخطاء ، خاصةً إذا كان لديهم جدول أعمال مزدحم. وفقًا لبحث أجرته جامعة جونز هوبكنز ، تحدث الأخطاء الجراحية أكثر من 4000 مرة سنويًا في الولايات المتحدة وحدها . على سبيل المثال ، على الأقل
39 مرة في الأسبوع يترك الجراح أجسامًا غريبة داخل المرضى ، أكثر من 20 مرة في الأسبوع يقوم الجراحون بإجراء عملية خاطئة أو يجرون العملية على العضو الخطأ.

Smart Tissue Autonomous Robot or STAR is the first AI that has planned and performed soft-tissue surgery (pigs) without human intervention

الروبوت الذكي للأنسجة الذاتية ، أو STAR ، هو أول ذكاء اصطناعي يخطط وينفذ جراحة الأنسجة الرخوة (الخنازير) دون تدخل بشري. مصدر

مكن للجراحة الروبوتية أن تخفف من حدة هذه المشكلة. على وجه الخصوص ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المستند إلى الشبكات العصبية لمحاكاة العملية والتخطيط لها ، وتقييم مهارات الجراح ، وتبسيط المهام الجراحية. أيضًا ، يمكن للروبوتات ذات الأذرع الميكانيكية إجراء العمليات الجراحية بشكل مستقل ، مما يؤدي إلى تسريع وتقليل تكلفة هذا النوع من الخدمة ، فضلاً عن جعل الجراحة عالية الاحتراف أكثر شيوعًا - من غير المرجح أن يرغب الجراح الرائع في العيش في المناطق الفقيرة في إفريقيا أو آسيا ، بينما الجراح الآلي يمكن وضعه في أي غرفة بالكهرباء.

وكل هذا ليس مجرد كلمات: تبلغ قيمة صناعة الجراحة الروبوتية بالفعل 40 مليار دولار ، وهي تظهر نتائج ممتازة:

  • تقوم الشبكات العصبية الاصطناعية بتحليل البيانات من السجلات الطبية قبل الجراحة لتوجيه أداة الجراح أثناء الجراحة ، مما يقلل من إقامات المريض في المستشفى بنسبة 21٪ أو أكثر.
  • وجدت دراسة أجريت على 379 مريضًا في جراحة العظام أن الإجراء الروبوتي القائم على الشبكة العصبية أدى إلى مضاعفات أقل بخمس مرات مقارنة بالجراحين الذين يعملون بمفردهم.
  • يتم مساعدة جراحي القلب بواسطة روبوت هارتلاندر المصغر . يدخل في شق صغير في الصدر لإجراء فحص موضعي ومستقر ورسم الخرائط والعلاج على كامل سطح القلب. يقلل استخدامه من الأذى الذي يلحق بالمريض إذا دعت الحاجة إلى الوصول إلى القلب.
  • قام الروبوت الجراحي المستقل Smart Tissue (STAR) بشكل مستقل بمهمة صعبة على الأنسجة الرخوة للخنازير (إعادة توصيل طرفي الأمعاء) ، مما أظهر نتائج أفضل بكثير من الجراحين البشريين.

التصوير التشخيصي

يشير التصوير في الطب إلى عملية إنشاء تمثيلات بصرية للبنى الداخلية للجسم من أجل التحليل السريري والتدخل الطبي ، بالإضافة إلى التمثيل المرئي لوظائف أعضاء أو أنسجة معينة. يحسن التصوير التشخيص عند استخدام الأشعة السينية والتصوير المقطعي والتصوير الشعاعي للثدي والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني والموجات فوق الصوتية وغيرها من الإجراءات.

لقد أدرك المجتمع الطبي منذ فترة طويلة أن التصوير يمكن أن يزيد بشكل كبير من احتمالية اكتشاف المرض. ولكن في كثير من الأحيان حتى عين الطبيب المدربة لا تستطيع التعرف على التفاصيل الصغيرة في الصور. بالإضافة إلى ذلك ، يجب ألا ننسى مشكلة العيون "غير الواضحة": أضاف باحثون من جامعة هارفارد صورة غوريلا إلى الأشعة السينية وعرضوها على الأطباء - 83٪ من أطباء الأشعة لم يلاحظوا صورة الغوريلا على الأشعة السينية .

Only 2 doctors out of 10 noticed the gorilla in this picture.

فقط 2 من كل 10 أطباء لاحظوا الغوريلا في هذه الصورة المصدر.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) رائعة للتصوير الطبي . صُممت شبكات CNN لمعالجة الصور ، مما يعني أنه يمكن استخدامها في الطب ، مثل تحليل فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي أو الأشعة السينية ، وفقًا لعلماء من جامعة ستانفورد. علاوة على ذلك ، غالبًا ما يتفوق أداء شبكات CNN على الدقة البشرية. على سبيل المثال ، لدى أطباء الجلدية المحترفين ، تتراوح دقة الكشف عن سرطان الجلد من 65٪ إلى 85٪. في حين أن الحلول مثل TensorFlow أو scikit-Learn أو keras تظهر دقة عند مستوى 87٪ إلى 95٪ .

Neural networks are 10% more accurate at detecting melanomas than human dermatologists

الشبكات العصبية أكثر دقة بنسبة 10٪ في الكشف عن الأورام الميلانينية مقارنة بأطباء الجلد البشري. مصدر.

طور باحثون في كلية ماونت سيناي إيكان للطب شبكة عصبية قادرة على تشخيص الحالات العصبية المهمة ، مثل السكتة الدماغية والنزيف الدماغي ، أسرع 150 مرة. من أطباء الأشعة البشرية.

فيما يلي بعض الأمثلة على التصوير الطبي باستخدام الشبكات العصبية:

  • في عام 2019 ، استخدم الباحثون شبكة عصبية تلافيفية مبنية على معماريات ResNet50 و InceptionV3 لتحليل مجموعات الصور الطبية وتنظير الجلد. قدم هذا الحل نفس مستوى الدقة مثل خبراء التشخيص البشري.
  • إحدى أدوات الكشف المبكر عن سرطان الثدي ، التي طورها معهد هيوستن للأبحاث الطبية ، تفسر صور الثدي الشعاعية بدقة 99٪ وتوفر معلومات تشخيصية أسرع 30 مرة من الإنسان.
  • طورت مجموعة من الباحثين الصينيين نظام شبكة عصبية لتحليل صور الأشعة السينية بحثًا عن العلامات المبكرة للالتهاب الرئوي الناجم عن COVID-19. توفر هذه الأداة للأطباء ما يصل إلى 40٪ من وقت التشخيص ، مما يسمح لهم بتحديد وعزل وعلاج المرضى المصابين بالعدوى بشكل أسرع.
  • علمي من إسبانيا خوارزمية تعلم عميق تعتمد على شبكة عصبية لتحسين دقة التصوير بالرنين المغناطيسي. يساعد على تحديد الأمراض المعقدة المرتبطة بالدماغ ، بما في ذلك السرطان واضطرابات الكلام والإصابات الجسدية.
  • طورت Facebook AI (الآن Meta) و NYU Langone Health ذكاءً اصطناعيًا يسمى يقدم طريقة جديدة لإنشاء صور التصوير بالرنين المغناطيسي التي تسرع عملية المسح بمقدار 4 مرات. عندما تم تقديم مثل هذه الصور لأخصائيي الأشعة ، لم يتمكنوا من التمييز بين الفحص التقليدي والمسح الضوئي الذي تم إنشاؤه باستخدام FastMRI.

مساعدي الرعاية الافتراضية

شيء آخر يمكن للشبكات العصبية أن تساعد فيه هو التفاعل مع المرضى بشأن أشياء مثل استفسارات المريض ، وإدارة المعلومات الصحية للمريض الحساسة ، وجدولة المواعيد مع الأطباء ، وإرسال تقارير الاختبار ، والتذكير بالمواعيد الطبية ، وأكثر من ذلك. يمكن أن يؤدي تحويل هذه المهام إلى الذكاء الاصطناعي إلى توفير 20 مليار دولار سنويًا في سوق الرعاية الصحية بالولايات المتحدة وحدها.

مساعدو التمريض الافتراضيون مثل Care Angel قادرون على تحديد موعد مبدئي ، وترتيب زيارة المستشفى ، والاحتفاظ جزئيًا بالسجلات الطبية ، والإبلاغ عن نتائج الاختبارات ، وحتى إجراء فحص طبي باستخدام الصوت. مثال آخر على حل مماثل هو Sensely. هذا المساعد الافتراضي هو تطبيق تفاعلي مصمم لتبسيط سير العمل الطبي وأتمتة العمليات الروتينية وتقليل تكلفة مراقبة رعاية المرضى. تشير الدراسات إلى أن استخدام Sensely يمكن أن يقلل تكاليف العمالة لمراقبة المريض بنسبة 66٪ مقارنة بالإجراء التقليدي.

سير العمل والمهام الإدارية

وجد استطلاع أجرته مجلة نيو إنجلاند الطبية (NEJM) للأطباء البريطانيين أن أكثر من 80٪ من المستجيبين يعتبرون إرهاق الطبيب مشكلة في مؤسستهم . في الوقت نفسه ، أفاد نصف هؤلاء المستجيبين أن "تفريغ المهام الإدارية" يمكن أن يحل هذه المشكلة كليًا أو جزئيًا ، مما يسمح للأطباء بقضاء المزيد من الوقت مع المرضى ، فضلاً عن قضاء المزيد من الوقت في التطوير المهني. والأهم من ذلك كله الشكاوى حول الحاجة إلى الاحتفاظ بسجلات صحية إلكترونية (EHR) للمرضى الذين يستخدمون العديد من المستشفيات حول العالم.

The prevalence of burnout among medical personnel in the United States

ما مدى شيوع الإرهاق بين الطاقم الطبي في الولايات المتحدة. مصدر.

يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على الشبكات العصبية أن يتولى جزءًا كبيرًا من العمل الكتابي الروتيني لملء المستندات والتقارير ، مما سيوفر ما يصل إلى 18 مليار دولار في الرعاية الصحية. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعدك خوارزمية نسخ الصوت إلى نص في ملء السجلات الصحية الإلكترونية وطلب الاختبارات ووصف الأدوية وتدوين الملاحظات وأشياء أخرى باستخدام صوتك أثناء فحص المريض.

أحد الأمثلة على هذا الحل هو أوليف ، وهي منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل على أتمتة العديد من العمليات الإدارية ، مثل التحقق من صحة المطالبات الطبية التي لا أساس لها من الصحة ، ونقل البيانات الطبية اللازمة إلى متخصصي الرعاية الصحية المناسبين ، وما إلى ذلك. تتكامل أوليف بسهولة مع أدوات برامج الرعاية الصحية الحالية.

يتم توفير خدمات مماثلة بواسطة K2 Process Automation. تستخدم هذه المنصة الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة المؤسسات الطبية وموظفيها. على وجه الخصوص ، يمكن لـ AI K2 تحديث البيانات تلقائيًا في سجل المريض ومعالجة طلبات المرضى عن طريق إرسال إشعارات إليهم عند تلقي نتائج الاختبار وتسجيل المكالمات وحفظ المعلومات وفقًا لذلك.

التنبؤ بتفشي الأمراض المعدية

في نهاية ديسمبر 2021 ، توقعت منصة BlueDot تفشي فيروس كورونا في الصين . أبلغ الذكاء الاصطناعي BlueDot ، بعد أن درس الأخبار بـ 65 لغة ، ومحادثات الناس على الشبكات الاجتماعية وتقارير عن المرض ، عن تفشي عدوى جديدة شبيهة بالإنفلونزا قبل أسبوع من منظمة الصحة العالمية (WHO). وهذه ليست الحالة الأولى من نوعها. في السابق ، توقع BlueDot تفشي فيروس زيكا في فلوريدا في عام 2016 ، قبل ستة أشهر من حدوثه. حتى قبل ذلك ، توقع BlueDot تفشي فيروس إيبولا عام 2014 وانتشاره خارج إفريقيا.

شركة Metabiota الأخرى التي أظهرت قدرتها على التنبؤ بتفشي الأمراض المعدية هي Metabiota. ساعدت المنصة في وقف انتشار فيروس إيبولا في سيراليون ، وفقًا لموقع TechCrunch.

The HealthMap neural network managed to catch CoVID-19 when Wuhan doctors first started discussing the strange disease on the ProMED-mail site. Any Internet user can use that site's data.

شبكة HealthMap العصبية من اكتشاف CoVID-19 عندما كان الأطباء في ووهان قد بدأوا للتو في مناقشة المرض الغريب على موقع البريد الإلكتروني ProMED. يمكن لأي مستخدم إنترنت استخدام بيانات هذا الموقع. مصدر

ابتكار أدوية وعلاجات جديدة

في عام 2015 ، أثناء تفشي فيروس إيبولا في غرب إفريقيا ، دخلت شركة الأدوية الأمريكية Atomwise ، باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي ، مع شركة IBM لفحص المركبات التي يمكن أن ترتبط بالبروتين السكري الذي يمنع الإيبولا من دخول الخلايا داخل الجسم. تم إجراء هذا التحليل بواسطة الشبكة العصبية Atomwise في أقل من يوم واحد ، على الرغم من أن هذه العملية تستغرق عادةً شهورًا وحتى سنوات.

كانت هذه هي المرة الأولى التي يسرّع فيها الذكاء الاصطناعي عملية تطوير الأدوية كثيرًا. في غضون 5 سنوات أخرى ، ستوافق الولايات المتحدة على أول عقار ، تم إنشاؤه بالكامل تقريبًا بواسطة الذكاء الاصطناعي ، وهو عقار DSP-1181 لعلاج اضطراب الوسواس القهري. تم إنشاء هذا الدواء بواسطة Exscientia ، ووفقًا لإدارته ، فقد استغرق الأمر 12 شهرًا فقط.

لكن هذه الفترة ليست هي الحد الأقصى. تدعي شركة Insilico Medicin أن الذكاء الاصطناعي الخاص بها ، GENTRL ، قادر على ابتكار عقاقير جديدة ضد أمراض معينة في 3 أسابيع فقط. سيستغرق الأمر حوالي 25 يومًا أخرى لاختيار الخيار الأفضل واختباره. وبالتالي ، يستغرق الأمر 46 يومًا فقط لإنتاج الأدوية باستخدام GENTRL.

ومع ذلك ، فإن المشروع الأكثر طموحًا في هذا الاتجاه هو Deep Genomics. تعمل هذه الشركة على تطوير نظام ذكاء اصطناعي يسمى Project Saturn لاكتشاف طرق جديدة للقضاء على آثار الطفرات الجينية. قامت شركة Deep Genomics بالفعل بتقييم 69 مليار جزيء قليل النوكليوتيد مقابل مليون في أهداف السيليكو لإنشاء مكتبة تضم 1000 مركب تم التحقق من صحتها تجريبياً للتعامل مع بيولوجيا الخلية على النحو المنشود.

الطب الشخصي

هناك مجال آخر كثيف الموارد في مجال الرعاية الصحية حيث يمكن أن تكون الشبكات العصبية الاصطناعية مفيدة وهو الطب الشخصي. الحقيقة هي أن كل حالة علاج فريدة من نوعها ، حيث يتمتع كل شخص بمناعة فريدة وتاريخ طبي وحالة صحية راهنة. وكل هذا يجب أن يؤخذ في الاعتبار لتحقيق أقصى فعالية للعلاج. لكن الطبيب ، أولاً ، لا يمكنه دائمًا رؤية جميع الفروق الدقيقة في حالة المريض ، وثانيًا ، لا يتمتع الطبيب بالكفاءة اللازمة لاتخاذ قرار شامل بشأن بناء خطة العلاج الأكثر فاعلية ، مع مراعاة كل هذه الفروق الدقيقة - لهذا الغرض أنت بحاجة إلى معرفة أعمق في جميع مجالات الطب ، وهو أمر غير واقعي.

لكنها تحت سلطة الذكاء الاصطناعي. إنه قادر على دراسة وتحليل كميات هائلة من البيانات واتخاذ قرار يأخذ في الاعتبار جميع البيانات المتاحة عن حالة المريض وخيارات العلاج الخاصة به. حتى الآن ، لا يوجد الكثير من هذه المشاريع (فهي معقدة للغاية وتتطلب كميات هائلة من البيانات الطبية عالية الجودة). لكن النجاحات الأولى في هذا الاتجاه موجودة بالفعل: تم تصميم AI Merative من IBM (المعروف سابقًا باسم Watson Oncology) خصيصًا لحل مثل هذه المشكلات.

محاربة الغش

مشكلة رئيسية أخرى في الرعاية الصحية هي الاحتيال. الأدوية المزيفة ، والاحتيال في مجال التأمين ، والخدمات الطبية دون المستوى ، وغير القانونية ، وغير الفعالة بشكل متعمد تضر بالصناعة مثلها مثل الأبحاث السريرية المزيفة دون المستوى المطلوب. في الولايات المتحدة وحدها ، وفقًا لتقديرات متحفظة ، يكلف الاحتيال في مجال الرعاية الصحية البلاد حوالي 68 مليار دولار سنويًا ، وهو ما يمثل 3 ٪ من إنفاق الدولة بأكملها على الرعاية الصحية.

يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على الشبكات العصبية أيضًا التعامل مع هذه المشكلة. على سبيل المثال ، تمتلك شركة Aetna الطبية حوالي 350 نموذجًا للشبكات العصبية للأمان والحماية من الاحتيال. تمتلك Highmark Inc أيضًا NN الخاص بها لمكافحة الاحتيال ، ووفقًا للشركة ، ساعد منتج الشبكة العصبية الشركة بالفعل في توفير 245 مليون دولار .

تعديل السلوك

كم مرة فاتتك تناول أدويتك أو نسيت أو تجاهلت فحص طبيبك؟ تظهر الدراسات الاستقصائية أن هذه مشكلة شائعة جدًا وأن الأطباء ليس لديهم سيطرة كبيرة عليها أو لا يتحكمون بها على الإطلاق. علاوة على ذلك ، فإن تعليمات وانتقاد سلوك المرضى من قبل الأطباء لا تؤدي إلا إلى تفاقم المشكلة ، حيث يشعر المرضى بالحرج من أمراضهم ويتوقفون ببساطة عن الذهاب إلى المستشفى.

لكن الأدوات والتطبيقات المختلفة التي تصحح سلوك الناس يمكن أن تساعد في ذلك. المثال الأكثر وضوحًا هو أساور اللياقة البدنية والساعات الذكية التي تساعد في تحديد الأهداف (على سبيل المثال ، المشي 4 كيلومترات في اليوم) وتتبع إنجازها ، بالإضافة إلى تذكيرك بالفحوصات الوقائية والحاجة إلى النشاط البدني. تطبيقات أكثر تعقيدًا مثل Somatix تتبع الأنشطة اليومية للمريض وتشير إلى عاداتهم وروتينهم حتى يتمكنوا من التركيز على التخلص منها والشفاء.

Somatix integrates easily with smart gadgets that track patient activity to adjust the patient's behavior.

يتكامل Somatix بسهولة مع الأدوات الذكية التي تتعقب نشاط المريض لتصحيح سلوك المريض. مصدر

أيضًا ، لا تنسَ التطبيقات المختلفة للتخلص من العادات السيئة وخلق عادات جيدة. إنهم يخلقون "السيطرة الخارجية" التي يحتاجها المريض ، والتي غالبًا ما تكون حافزًا أكثر فاعلية من نصيحة الأطباء أو الطلبات أو حتى التهديدات من الأقارب. في الوقت نفسه ، تكون هذه التطبيقات فعالة بشكل خاص إذا كانت تستخدم عناصر التلعيب - استخدام ممارسات الألعاب (الجوائز والإنجازات والمكافآت والمستويات ونمو الحساب) في سياق غير متعلق بالألعاب.

جمع وتحليل البيانات

أخيرًا وليس آخرًا على قائمتنا جمع وتحليل البيانات الطبية عالية الجودة. وهذه ليست فقط مجموعة من تاريخ المريض ، ولكن أيضًا العديد من البيانات ذات الصلة ، بدءًا من مكان عمل المريض وعدد مرات ذهابه إلى صالة الألعاب الرياضية وانتهاءً بالأفلام التي يشاهدها والطعام الذي يأكله - من الناحية المثالية ، كل هذا يجب أن تؤخذ أيضًا في الاعتبار عند بناء خطة العلاج.

المشكلة هي أن جمع مثل هذه البيانات أمر صعب ومكلف للغاية. لا يرغب الأشخاص في الإبلاغ عن كل عملية شراء أو تشغيل أو فيلم رعب يشاهدونه. ولكن يمكن القيام بذلك من خلال منصات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. إذا تم دمج مثل هذا الحل مع هاتف ذكي وساعة ذكية وثلاجة وخدمات مصرفية عبر الإنترنت ومصادر أخرى ، فسيقوم الذكاء الاصطناعي بجمع مثل هذه الإحصائيات لكل مريض تلقائيًا وبسرية.

هناك العديد من الأمثلة على هذه الحلول. على سبيل المثال ، أداة من Current Health ذات ذكاء اصطناعي للمراقبة الطبية لحالة الشخص. كان هذا الجهاز القابل للارتداء من أوائل الأجهزة التي حصلت على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) للاستخدام المنزلي. يمكن للأداة قياس معدل ضربات القلب والتنفس وتشبع الأكسجين ودرجة الحرارة وتنقل المرضى لتقديم هذه البيانات إلى الطبيب الذي سيقدم توصيات للمريض.

Current Health allows healthcare organizations to personalize and scale the way they provide home health care with a single, flexible solution

تُمكِّن Current Health مؤسسات الرعاية الصحية من تخصيص الطريقة التي تقدم بها الرعاية الصحية في المنزل وتوسيع نطاقها من خلال حل واحد مرن. مصدر

من الأمثلة الأكثر شيوعًا ساعة Apple Watch ، والتي ، بالإضافة إلى إمكانيات Current Health ، يمكنها أيضًا إجراء مخطط كهربية القلب (ECGs) وإرسال رسائل إلى أقرب مستشفى أو أقارب أو أصدقاء إذا اكتشفت الساعة سقوطًا أو عدم انتظام معدل ضربات القلب - هذه الميزات أنقذت حياة أكثر من شخص.

ردود الفعل من عملائنا

تطوير نظام بيئي معقد يعتمد على تقنية blockchain

هل لديك سؤال؟

اسمك *
بريدك الالكتروني *
رقم تليفونك
رسالتك
 

هل لديك أسئلة؟ يمكنك الكتابة لنا

Telegram

منذ عام 2015 نساعد على تقديم فكرتك إلى جودة المنتج.

اشترك في نشرتنا الإخبارية