BloomBelly — three AIs behind one app.BloomBelly — ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي خلف تطبيقٍ واحد.

BloomBelly is an Arabic-first health companion for expectant and new mothers: an AI chatbot, a medical-image helper, and a nutrition guide, behind one bilingual interface. It was my graduation project at ASPU — and the brief was to ship a real product, not a slide deck.BloomBelly رفيقٌ صحّي بالعربية أولاً للحوامل والأمّهات الجُدد: روبوت محادثةٍ ذكي، ومساعدٌ للصور الطبية، ودليلٌ تغذوي، خلف واجهةٍ واحدة ثنائية اللغة. كان مشروع تخرّجي في ASPU — وكان المطلوب إطلاق منتجٍ حقيقي، لا عرضَ شرائح.

Roleالدور

Designer + developer (solo)مصمّمة + مطوّرة (منفردة)

Timelineالإطار الزمني

Graduation project · 2025مشروع تخرّج · 2025

Platformالمنصّة

Flutter · iOS + Android

Usersالمستخدمون

Arabic-speaking mothersأمّهات ناطقات بالعربية

Scopeالنطاق

Research → Figma → Flutter → AIبحث ← Figma ← Flutter ← ذكاء اصطناعي

User rolesأدوار المستخدمين

Four, designed separatelyأربعة، صُمّمت منفصلةً

For an expectant mother in the Arab world, the gap between an Arabic search query and a trustworthy clinical answer is enormous. English-language tools dominate digital health. The few Arabic resources that exist are static articles or generic chatbots that hallucinate medical advice — which, in maternal care, is worse than no answer at all.بالنسبة لحاملٍ في العالم العربي، الفجوة بين استعلام بحثٍ عربي وإجابةٍ سريرية موثوقة هائلة. تهيمن الأدوات الإنجليزية على الصحة الرقمية. والموارد العربية القليلة الموجودة إمّا مقالاتٌ ثابتة أو روبوتاتٌ عامة تهلوس نصائح طبية — وهو في رعاية الأمومة أسوأ من لا إجابةٍ على الإطلاق.

The brief was deliberately ambitious: a real, Arabic-first health app for mothers in Damascus. That meant solving the language problem at the design level first, and the engineering level second.كان المطلوب طموحاً عن قصد: تطبيق صحّةٍ حقيقي بالعربية أولاً لأمّهات دمشق. وهذا يعني حلّ مشكلة اللغة على مستوى التصميم أولاً، ثم على مستوى الهندسة ثانياً.

Before any UI, I mapped four distinct user journeys in Figma and studied where existing Arabic health tools break down. Two findings shaped everything that followed.قبل أي واجهة، رسمتُ أربع رحلات مستخدمٍ متمايزة في Figma ودرستُ أين تنهار أدوات الصحة العربية الموجودة. شكّل اكتشافان كلّ ما تلا.

Language has registers. Medical information needs the precision of Modern Standard Arabic; a mother asking about her pregnancy needs warmth. The same app has to speak both.للّغة مستويات. المعلومة الطبية تحتاج دقّة العربية الفصحى؛ والأمّ التي تسأل عن حملها تحتاج دفئاً. والتطبيق نفسه عليه أن يتحدّث الاثنين.

A wrong answer is a safety risk, not a UX papercut. A confident chatbot that invents a dosage is a liability. The product had to be designed to know — and show — when it doesn't know.الإجابة الخاطئة خطرٌ على السلامة، لا مجرّد عثرة تجربة. روبوتٌ واثق يخترع جرعةً مسؤوليةٌ خطيرة. كان على المنتج أن يُصمَّم ليعرف — ويُظهر — متى لا يعرف.

Click to zoomاضغط للتكبير

From the four journeys I mapped in Figma, I distilled the people behind them into personas — each with a one-line story, a goal, and the frustration the product had to answer.من الرحلات الأربع التي رسمتها في Figma، استخلصتُ الأشخاص خلفها إلى personas — لكلٍّ قصةٌ من سطرٍ، وهدف، والإحباط الذي كان على المنتج أن يجيبه.

Every decision traced back to one question: would a mother trust this with a question about her pregnancy? That ruled the model choices, the tone, and the failure states.كلّ قرارٍ يعود إلى سؤالٍ واحد: هل تأتمن أمٌّ هذا على سؤالٍ عن حملها؟ ذلك حكم اختيار النماذج، والنبرة، وحالات الفشل.

Goalالهدف

A health companion mothers trust in Arabicرفيقٌ صحّي تأتمنه الأمّهات بالعربية

Hypothesisالفرضية

Specialized models + an explicit refusal beat one general modelنماذج متخصّصة + رفضٌ صريح يتفوّقان على نموذجٍ عام واحد

Priorityالأولوية

Safety & tone over answer coverageالسلامة والنبرة قبل تغطية الإجابات

Tradeoffالمفاضلة

Fewer impressive demo answers, in exchange for trustإجابات عرضٍ مبهرة أقل، مقابل الثقة

Every screen lived in Figma — in Arabic — before a single Flutter widget existed. Designing Arabic-first surfaced decisions that English-first tools never force you to make.كلّ شاشةٍ عاشت في Figma — بالعربية — قبل وجود أي عنصر Flutter واحد. التصميم بالعربية أولاً أظهر قراراتٍ لا تُجبرك أدوات الإنجليزية أولاً على اتخاذها أبداً.

01 / 04

Bilingual, Arabic-firstثنائيّ اللغة، عربيٌّ أولاً

Full Arabic and English with complete RTL — designed Arabic-first, so neither language reads like an afterthought.عربيّة وإنجليزية كاملتان مع دعم RTL تامّ — صُمّم بالعربية أولاً، فلا تبدو أيّ لغةٍ إضافةً لاحقة.

I treated the AI layer as three independent capabilities, because real maternal questions don't fit one model. Flask routes incoming requests to the right model based on intent classification, then formats Arabic responses with source citations. Supabase handles auth, profile, pregnancy-week tracking, and stores conversation history for continuity between sessions.تعاملتُ مع طبقة الذكاء الاصطناعي كثلاث قدراتٍ مستقلّة، لأن أسئلة الأمومة الحقيقية لا تناسب نموذجاً واحداً. يوجّه Flask الطلبات الواردة إلى النموذج المناسب بناءً على تصنيف النيّة، ثم يُنسّق الردود العربية مع استشهاداتٍ بالمصدر. ويتولّى Supabase المصادقة والملفّ الشخصي وتتبّع أسبوع الحمل، ويُخزّن سجلّ المحادثات للاستمرارية بين الجلسات.

Imaging modelنموذج التصوير

Google Gemini

Chatbot modelنموذج المحادثة

LoRA-tuned LLMنموذج لغوي مضبوط بـLoRA

Nutrition modelنموذج التغذية

Random Forest

Orchestratorالمنسّق

Python · Flask

Auth & dataالمصادقة والبيانات

Supabase

Clientالعميل

Flutter · iOS + Android

Arabic rendering, not the AI, was the long pole. Calling a model is a few lines of code. Numbers, punctuation, and English drug names inside Arabic sentences each needed explicit BiDi handling, verified on real devices across both platforms.كان عرض العربية، لا الذكاء الاصطناعي، هو العقبة الكبرى. استدعاء نموذجٍ بضعة أسطر برمجية. أما الأرقام وعلامات الترقيم وأسماء الأدوية الإنجليزية داخل الجمل العربية فاحتاج كلٌّ منها معالجة BiDi صريحة، تحقّقتُ منها على أجهزةٍ حقيقية على المنصّتين.

BloomBelly shipped as a working Arabic-first app and was the basis of my graduation project: three AI capabilities behind one bilingual interface, calibrated to defer to a clinician rather than guess. No hallucinated medical advice by design.أُطلق BloomBelly كتطبيقٍ عربي أولاً يعمل، وكان أساس مشروع تخرّجي: ثلاث قدرات ذكاء اصطناعي خلف واجهةٍ واحدة ثنائية اللغة، مُعايرة لتُحيل إلى الطبيبة بدل التخمين. لا نصائح طبية مهلوسة، بحكم التصميم.

The lasting result is a method. The Figma prototype — Arabic screens first, English second — became the spec; when something looked wrong in Flutter, the Figma file was the reference. Designing before building saved weeks, and it's how I've worked on every product since.النتيجة الباقية منهجية. صار نموذج Figma — شاشات عربية أولاً، إنجليزية ثانياً — هو المواصفة؛ وحين بدا شيءٌ خطأً في Flutter، كان ملف Figma هو المرجع. التصميم قبل البناء وفّر أسابيع، وهكذا عملتُ على كل منتجٍ منذ ذلك الحين.

The architecture is ready for evaluation; the evidence is the next step. The plan is a moderated usability study with Arabic-speaking mothers around three core tasks — ask a medical question, interpret a calibrated refusal, and run a growth check — then synthesize the sessions into an affinity diagram and translate the clusters into prioritized insights.البنية جاهزة للتقييم؛ والدليل هو الخطوة التالية. الخطة دراسة قابلية استخدامٍ موجَّهة مع أمّهاتٍ ناطقاتٍ بالعربية حول ثلاث مهامّ أساسية — طرح سؤالٍ طبي، وتفسير رفضٍ معاير، وإجراء فحص نموّ — ثم تركيب الجلسات في مخطّط تقارب (affinity diagram) وترجمة العناقيد إلى أفكارٍ مرتّبة الأولوية.

• P0The calibrated-refusal state must read as caring guidance, not an error — it's the moment trust is won or lost.حالة الرفض المعاير يجب أن تُقرأ كإرشادٍ عطوف، لا كخطأ — فهي اللحظة التي تُكسَب فيها الثقة أو تُفقَد.
• P1Mixed Arabic/English medical terms must render correctly on real devices before any answer can be judged.المصطلحات الطبية المختلطة عربي/إنجليزي يجب أن تُعرَض صحيحةً على أجهزةٍ حقيقية قبل الحكم على أي إجابة.
• P2Onboarding should explain the four user roles without a wall of text.التهيئة ينبغي أن تشرح أدوار المستخدمين الأربعة دون جدارٍ من النصّ.

BloomBelly taught me that in a regulated domain the interesting work is the restraint: deciding what the product should refuse to do. The calibrated-refusal pattern and the Figma-first method are the two things I've reused on every project since.علّمني BloomBelly أن العمل المثير للاهتمام في مجالٍ منظَّم هو الانضباط: تقرير ما الذي ينبغي للمنتج أن يرفض فعله. ونمطُ الرفض المعاير ومنهجُ Figma-أولاً هما الشيئان اللذان أعدتُ استخدامهما في كل مشروعٍ منذ ذلك الحين.

If I took it further, the next step is real clinical validation and structured testing with mothers — the architecture is ready for it; the evidence is what a production health product would need next.لو مضيتُ به أبعد، فالخطوة التالية تحقّقٌ سريري حقيقي واختبارٌ منظَّم مع الأمّهات — البنية جاهزة لذلك؛ والدليل هو ما يحتاجه منتجٌ صحّي إنتاجي تالياً.