DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-98721-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40274987
تاريخ النشر: 2025-04-24
المؤلف: Venkata Nagaraju Thatha وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
نظرة عامة
تقدم البحث نظام توقعات معتقدات الثعلب الأحمر العميق (DRFBPS) الجديد الذي يهدف إلى تعزيز التعرف المبكر على عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب. نظرًا للزيادة المتزايدة في انتشار أمراض القلب بسبب عوامل نمط الحياة، يؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر لتحسين نتائج المرضى. تعاني الطرق التنبؤية التقليدية غالبًا من مشاكل مثل اختيار الميزات غير المناسب والتكيف الزائد. لمعالجة هذه التحديات، يستخدم DRFBPS تحسين الثعلب الأحمر لاختيار الميزات ويتم تنفيذه بلغة بايثون. يتم التحقق من فعالية النموذج من خلال مقاييس مختلفة، بما في ذلك الدقة، ودرجة F، والدقة، وAUC، والاسترجاع، ومعدل الخطأ، مما يوضح قدرته على إنتاج توقعات موثوقة.
تشير النتائج إلى أن DRFBPS يحقق مقاييس أداء مثيرة للإعجاب، بما في ذلك دقة تبلغ 98.6%، ودقة تبلغ 97.4%، ومعدل خطأ منخفض يبلغ 0.014، مما يثبت أنه أداة قيمة في تحليلات الرعاية الصحية لتوقع خطر الإصابة بأمراض القلب. علاوة على ذلك، يمتد تطبيق النموذج إلى اتخاذ القرارات السريرية ومراقبة المرضى عن بُعد، مما يبرز أهميته في تحسين التشخيص المبكر والرعاية الوقائية. كما تذكر الدراسة استكشاف التشفير المتجانس في المستقبل لتعزيز أمان البيانات، مما يبرز أهمية سلامة البيانات في تطبيقات الرعاية الصحية.
طرق
تتضمن المنهجية المقترحة لتوقع عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب تطوير نظام توقعات معتقدات الثعلب الأحمر العميق (DRFBPS) الجديد. يهدف هذا النظام إلى تحديد الأفراد الذين لديهم مخاطر مرتفعة للإصابة بأمراض القلب، مما يمكّن المتخصصين في الرعاية الصحية من تنفيذ تدخلات واستراتيجيات وقائية في الوقت المناسب لتعزيز صحة القلب والأوعية الدموية. تبدأ العملية بجمع ومعالجة مجموعات بيانات الرعاية الصحية لتصحيح الأخطاء وإدارة القيم المفقودة. بعد ذلك، يتم استخدام تحسين الثعلب الأحمر لاختيار الميزات ذات الصلة، والتي يتم استخدامها بعد ذلك بواسطة DRFBPS لتوقع عوامل الخطر المرتبطة بأمراض القلب.
يتم تقييم أداء DRFBPS بدقة باستخدام مقاييس مختلفة لتقييم دقته وكفاءته التنبؤية. يتم توضيح هيكل النموذج المقترح في الشكل 2، مما يوفر تمثيلًا بصريًا للمنهجية. بشكل عام، يهدف هذا النهج إلى تحسين تحديد عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب، مما يسهل تحقيق نتائج أفضل في الرعاية الصحية من خلال التدخل المبكر.
نتائج
تؤكد نتائج الدراسة نموذج نظام توقعات قائم على عوامل خطر الأمراض (DRFBPS) المقترح باستخدام بيئة بايثون على نظام ويندوز 10. خضعت مجموعات البيانات المستخدمة لعمليات معالجة مسبقة لإزالة الأخطاء واستخدمت دالة لياقة الثعلب الأحمر لاختيار الميزات، مما يضمن استخدام الميزات ذات الصلة فقط لتوقع الأمراض بدقة. أظهر نموذج DRFBPS أداءً حسابيًا فعالًا، مع وقت تدريب يبلغ 150 ثانية واستخدام ذاكرة يبلغ 209.87 ميجابايت، مما يشير إلى إدارة فعالة للموارد المناسبة لتطبيقات الرعاية الصحية.
بالإضافة إلى ذلك، تم تحسين النموذج للاستدلال، مما يسمح بأوقات توقع أسرع مع الحفاظ على الحد الأدنى من الحمل الحسابي. يتم تلخيص مقاييس الأداء الرئيسية لنموذج DRFBPS في الجدول 1، مما يبرز إمكانيته للتطبيق العملي في سيناريوهات توقع الأمراض.
نقاش
تسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على التقدمات الأخيرة في النمذجة التنبؤية للحالات الصحية، مع التركيز بشكل خاص على تقييم مخاطر الإصابة بأمراض القلب. تكشف دراسات بارزة، مثل تلك التي أجراها Alizadehsani وآخرون وDritsas وTrigka، عن قيود مختلفة في النماذج الحالية، بما في ذلك أحجام العينات الصغيرة، والتكيف الزائد، واختيار الميزات غير الكافي. على سبيل المثال، بينما حقق Dritsas وTrigka دقة عالية تبلغ 98% باستخدام تقنية التكديس لتوقع مخاطر السكتة الدماغية، فإن اعتمادهم على مجموعات البيانات المتاحة للجمهور يثير مخاوف بشأن جودة البيانات. وبالمثل، أفاد Reddy وآخرون بدقة تبلغ 86% في توقع أمراض القلب لكنهم اعترفوا بخطر التكيف الزائد بسبب مجموعة بيانات محدودة. تؤكد هذه النتائج على الحاجة إلى نماذج أكثر قوة يمكنها التعامل بفعالية مع مجموعات البيانات الكبيرة والتفاعلات المعقدة بين عوامل الخطر.
تحدد الورقة فجوات بحثية كبيرة، لا سيما في دمج طرق اختيار الميزات الفعالة مع النماذج التنبؤية. غالبًا ما تكافح الأساليب التقليدية الحالية في التعلم الآلي مع التكيف الزائد وتفشل في التقاط العلاقات المعقدة بين عوامل الخطر المتعددة. يهدف نظام توقعات معتقدات الثعلب الأحمر العميق (DRFBPS) المقترح إلى معالجة هذه التحديات من خلال دمج تقنيات التعلم العميق مع اختيار الميزات المتقدم من خلال تحسين الثعلب الأحمر (RFO). تم تصميم هذا النهج الجديد لتعزيز دقة وموثوقية التوقعات، مما يحسن في النهاية نتائج المرضى من خلال التدخل المبكر واستراتيجيات العلاج الشخصية. يتضمن إطار عمل DRFBPS شبكة اعتقاد عميقة لإدارة بيانات الرعاية الصحية المعقدة، مما يبرز أهمية المعالجة المسبقة واختيار الميزات في تحقيق أداء تنبؤي متفوق.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-98721-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40274987
Publication Date: 2025-04-24
Author(s): Venkata Nagaraju Thatha et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare
Overview
The research presents a novel Deep Red Fox belief prediction system (DRFBPS) aimed at enhancing the early identification of heart disease risk factors. Given the increasing prevalence of heart disease due to lifestyle factors, the study emphasizes the importance of early detection to improve patient outcomes. Traditional predictive methods often suffer from issues such as improper feature selection and overfitting. To address these challenges, the DRFBPS utilizes Red Fox optimization for feature selection and is implemented in Python. The model’s effectiveness is validated through various metrics, including accuracy, F score, precision, AUC, recall, and error rate, demonstrating its capability to produce reliable predictions.
The findings indicate that the DRFBPS achieves impressive performance metrics, including an accuracy of 98.6%, a precision of 97.4%, and a low error rate of 0.014, thereby establishing it as a valuable tool in healthcare analytics for heart disease risk prediction. Furthermore, the model’s application extends to clinical decision-making and remote patient monitoring, highlighting its real-world relevance in improving early diagnosis and preventive care. The study also mentions future exploration of homomorphic encryption to enhance data security, underscoring the importance of data integrity in healthcare applications.
Methods
The proposed methodology for predicting heart disease risk factors involves the development of a novel Deep Red Fox Belief Prediction System (DRFBPS). This system aims to identify individuals at an elevated risk of heart disease, enabling healthcare professionals to implement timely interventions and preventive strategies to enhance cardiovascular health. The process begins with the collection and preprocessing of healthcare datasets to rectify errors and manage missing values. Subsequently, Red Fox Optimization is employed to select pertinent features, which are then utilized by the DRFBPS to predict risk factors associated with heart disease.
The performance of the DRFBPS is rigorously evaluated using various metrics to assess its predictive accuracy and efficiency. The architecture of the proposed model is illustrated in Figure 2, providing a visual representation of the methodology. Overall, this approach aims to improve the identification of heart disease risk factors, thereby facilitating better healthcare outcomes through early intervention.
Results
The results of the study validate the proposed Disease Risk Factor-Based Prediction System (DRFBPS) model using the Windows 10 Python Environment. The datasets utilized underwent preprocessing to eliminate errors and employed the Red Fox Fitness function for feature selection, ensuring that only relevant features were used for accurate disease prediction. The DRFBPS model demonstrated efficient computational performance, with a training time of 150 seconds and a memory usage of 209.87 MB, indicating effective resource management suitable for healthcare applications.
Additionally, the model was optimized for inference, allowing for quicker prediction times while maintaining minimal computational overhead. Key performance metrics for the DRFBPS are summarized in Table 1, highlighting its potential for practical implementation in disease prediction scenarios.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights recent advancements in predictive modeling for health-related conditions, particularly focusing on heart disease risk assessment. Notable studies, such as those by Alizadehsani et al. and Dritsas and Trigka, reveal various limitations in existing models, including small sample sizes, overfitting, and inadequate feature selection. For instance, while Dritsas and Trigka achieved a high accuracy of 98% using a stacking technique for stroke risk prediction, their reliance on publicly available datasets raises concerns about data quality. Similarly, Reddy et al. reported an 86% accuracy in heart disease prediction but acknowledged the risk of overfitting due to a limited dataset. These findings underscore the need for more robust models that can effectively handle large datasets and complex interactions among risk factors.
The paper identifies significant research gaps, particularly in the integration of effective feature selection methods with predictive models. Existing traditional machine learning approaches often struggle with overfitting and fail to capture intricate relationships among multiple risk factors. The proposed Deep Red Fox Belief Prediction System (DRFBPS) aims to address these challenges by combining deep learning techniques with advanced feature selection through Red Fox Optimization (RFO). This novel approach is designed to enhance prediction accuracy and reliability, ultimately improving patient outcomes through early intervention and personalized treatment strategies. The DRFBPS framework incorporates a deep belief network to manage complex healthcare data, emphasizing the importance of preprocessing and feature selection in achieving superior predictive performance.