La Dra. Eman Yahya Abdu Al-Qaisi, miembro del cuerpo docente de la Universidad Rey Khalid y perteneciente a la Facultad de Ciencias de la Computación 
(Departamento de Informática y Sistemas Informáticos), obtuvo una patente de invención registrada ante la Autoridad Saudí de Propiedad Intelectual por su innovación titulada «Sistema basado en una red neuronal convolucional para el diagnóstico de imágenes médicas multimodales», considerado el primer sistema de inteligencia artificial médica de este tipo diseñado para funcionar tanto en grandes hospitales como en zonas remotas.
La invención consiste en el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial médica capaz de diagnosticar imágenes médicas en cuestión de segundos mediante la identificación automática del tipo de imagen introducida y el diagnóstico de diversas enfermedades críticas, facilitando así la toma inmediata de decisiones médicas sin necesidad de conexión a Internet.
En cuanto a las principales características de la invención, la Dra. Al-Qaisi explicó que el sistema tiene la capacidad de identificar automáticamente el tipo de imagen médica y realizar su diagnóstico mediante un único modelo ligero, en lugar de depender de modelos independientes para cada tipo de imagen. Asimismo, puede funcionar completamente en dispositivos móviles, sin conexión a Internet y en tiempo real, lo que proporciona flexibilidad para su uso en distintos entornos sanitarios.
Señaló que los resultados de las pruebas demostraron un excelente rendimiento del sistema en el diagnóstico a partir de datos médicos multimodales, incluidos casos de accidentes cerebrovasculares hemorrágicos e isquémicos, tumores cerebrales e infecciones torácicas, lo que refuerza la posibilidad de continuar desarrollando el sistema y ampliar el alcance de sus aplicaciones médicas.
La importancia de la invención radica en que aborda una brecha diagnóstica existente en determinados entornos sanitarios que pueden sufrir escasez de especialistas en radiología o limitaciones en la conexión a Internet. El sistema proporciona apoyo diagnóstico inmediato al médico, contribuyendo a acelerar la toma de decisiones médicas, reducir los errores de diagnóstico y mejorar los resultados de los pacientes tanto en hospitales con alta demanda como en zonas remotas.
En relación con las aplicaciones futuras, la Dra. Al-Qaisi explicó que el sistema podría utilizarse en servicios de urgencias, unidades de cuidados intensivos, clínicas de campo y hospitales públicos, con la posibilidad de integrarlo en sistemas hospitalarios digitales y aplicaciones de telesalud. Asimismo, en el futuro podría ampliarse para incluir tipos adicionales de imágenes médicas y enfermedades.
