DOI: https://doi.org/10.12694/scpe.v26i5.4715
تاريخ النشر: 2025-07-14
المؤلف: Amit Kumar Chandanan وآخرون
الموضوع الرئيسي: الحوسبة المتقدمة والخوارزميات
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث نموذج التنبؤ بأمراض القلب المتكامل (IHDPM)، المصمم لتعزيز التشخيص عن بُعد لأمراض القلب من خلال تقنيات معالجة البيانات المتقدمة. من خلال الاستفادة من إنترنت الأشياء الطبية (IoMT)، يستخدم النموذج تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد، واختيار الميزات التسلسلي (SFS) لاستخراج الميزات، ومصنف الغابة العشوائية (RF) للتنبؤات الدقيقة. تشير النتائج التجريبية إلى أن IHDPM يتفوق بشكل كبير على طرق التصنيف التقليدية، بما في ذلك الانحدار اللوجستي (LR)، بايزي الساذج (NB)، آلة الدعم الناقل (SVM)، الجيران الأقرب (KNN)، وأشجار القرار (DT)، عند اختباره على مجموعة بيانات أمراض القلب في كليفلاند (CHDD) المستمدة من UCI-ML.
تخلص الدراسة إلى أنه من خلال التركيز على الميزات الأكثر صلة وإزالة البيانات غير ذات الصلة، يمكن للنموذج المقترح تحسين دقة التنبؤات بأمراض القلب. بينما تعترف بأن طرق التعلم العميق (DL) قد تحقق نتائج أفضل، يؤكد المؤلفون على أهمية تقليل الأبعاد قبل التجميع لتعزيز الأداء. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف قابلية تطبيق النموذج للتشخيص الذاتي في الوقت الحقيقي للمرضى القلبيين عن بُعد، مما قد يؤدي إلى تقدم كبير في رعاية القلب وتحليلات التنبؤ.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة التأثير التحويلي للإنترنت والثورة الرقمية الثانية المستمرة التي تتميز بإنترنت الأشياء (IoT)، وخاصة في قطاع الرعاية الصحية من خلال إنترنت الأشياء الطبية (IoMT). يسهل هذا التقدم التكنولوجي مراقبة المرضى عن بُعد ويعزز الوصول إلى خدمات الرعاية الصحية، مما يعالج القضايا الصحية الكبيرة مثل أمراض القلب والأوعية الدموية، التي تمثل حوالي 17.9 مليون حالة وفاة سنويًا، كما أفادت منظمة الصحة العالمية (WHO). تسلط الورقة الضوء على تعقيد تشخيص أمراض القلب بسبب الأعراض المتنوعة التي تتأثر بعدة عوامل خطر، بما في ذلك النظام الغذائي، والعمر، والحالات المصاحبة.
علاوة على ذلك، يؤكد المؤلفون على إمكانيات تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة التعلم الآلي (ML) والتنقيب عن البيانات (DM)، في تحسين دقة التشخيص للمرضى الذين تم تحديد مشكلاتهم الصحية. يركز التعلم الآلي، الذي يركز على التعلم الذاتي من التجارب السابقة، على عكس نهج التنقيب عن البيانات الذي يستخرج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة دون معرفة مسبقة. يُفترض أن دمج التقنيات الحاسوبية المتقدمة يعزز من عمليات التشخيص، مما يساعد في التنبؤ بالأوبئة وتحليل البيانات الجينومية، مما يساهم في تحسين النتائج الصحية.
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الدور الهام للحوسبة السحابية في تعزيز أنظمة الرعاية الصحية الإلكترونية، وخاصة في مراقبة الصحة في الوقت الحقيقي ومعالجة البيانات. من خلال استخدام عقد السحاب المحلية، مثل Raspberry Pi وArduino، يمكن معالجة بيانات الرعاية الصحية بالقرب من المصدر، مما يحسن الخصوصية ويقلل من الضغط على الشبكة. تشير الورقة إلى أن الحوسبة السحابية تسهل تحديثات أسرع للسجلات الصحية الإلكترونية وتمكن من التواصل الفعال بين المرضى ومقدمي الرعاية الصحية. يؤكد المؤلفون على أهمية تدابير الأمان في هذه الأنظمة، خاصة في ضوء الزيادة المتزايدة في حجم بيانات الصحة التي تنتجها أجهزة إنترنت الأشياء، والتي من المتوقع أن تصل إلى 75 مليار بحلول عام 2030.
الهدف من البحث هو تطوير نموذج متكامل (IHDPM) لتنبؤ أمراض القلب، باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد وتصنيف الغابة العشوائية (RF). يهدف النموذج المقترح إلى تعزيز دقة التشخيص ومساعدة المتخصصين الطبيين من خلال الاستفادة من نهج منهجي في معالجة البيانات وتحليلها. تشير النتائج إلى أن نموذج IHDPM يتفوق على طرق التصنيف التقليدية، محققًا دقة تبلغ 83.56% ويظهر أداءً متفوقًا في مقاييس الدقة، والاسترجاع، ومقياس F. يقترح المؤلفون أن نموذجهم يمكن أن يساعد بشكل كبير أطباء القلب في تحسين دقة التشخيص ويقترحون أبحاثًا مستقبلية لاستكشاف تطبيقه في التشخيص الذاتي عن بُعد للمرضى القلبيين.
DOI: https://doi.org/10.12694/scpe.v26i5.4715
Publication Date: 2025-07-14
Author(s): Amit Kumar Chandanan et al.
Primary Topic: Advanced Computing and Algorithms
Overview
The research paper presents the Integrated Heart Disease Prediction Model (IHDPM), designed to enhance the remote diagnosis of cardiac diseases through advanced data processing techniques. Leveraging the Internet of Medical Things (IoMT), the model employs Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction, Sequential Feature Selection (SFS) for feature extraction, and a Random Forest (RF) classifier for accurate predictions. Experimental results indicate that IHDPM significantly outperforms traditional classification methods, including Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Decision Trees (DT), when tested on the Cleveland Heart Disease Dataset (CHDD) sourced from UCI-ML.
The study concludes that by focusing on the most relevant features and eliminating irrelevant data, the proposed model can improve the accuracy of cardiac disease predictions. While acknowledging that Deep Learning (DL) methods may yield superior results, the authors emphasize the importance of dimensionality reduction prior to clustering to enhance performance. Future research directions include exploring the model’s applicability for real-time self-diagnostics in remote cardiac patients, potentially leading to significant advancements in cardiac care and predictive analytics.
Introduction
The introduction of the paper discusses the transformative impact of the Internet and the ongoing second digital revolution characterized by the Internet of Things (IoT), particularly in the healthcare sector through the Internet of Medical Things (IoMT). This technological advancement facilitates remote patient monitoring and enhances access to healthcare services, addressing significant health concerns such as cardiovascular diseases, which account for approximately 17.9 million deaths annually, as reported by the World Health Organization (WHO). The paper highlights the complexity of diagnosing heart disease due to varying symptoms influenced by multiple risk factors, including diet, age, and comorbid conditions.
Furthermore, the authors emphasize the potential of artificial intelligence (AI) techniques, particularly machine learning (ML) and data mining (DM), in improving diagnostic accuracy for patients with identified health issues. ML, which focuses on autonomous learning from past experiences, contrasts with DM’s approach of extracting insights from large datasets without prior knowledge. The integration of advanced computational technologies is posited to enhance diagnostic processes, thereby aiding in epidemic forecasting and genomic data analysis, ultimately contributing to better health outcomes.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significant role of fog computing in enhancing e-Healthcare systems, particularly in real-time health monitoring and data processing. By utilizing local fog nodes, such as Raspberry Pi and Arduino, healthcare data can be processed closer to the source, thereby improving privacy and reducing network strain. The paper notes that fog computing facilitates quicker updates to electronic health records and enables effective communication between patients and healthcare providers. The authors emphasize the importance of security measures in these systems, particularly in light of the increasing volume of health data generated by IoT devices, projected to reach 75 billion by 2030.
The research objective is to develop an integrated model (IHDPM) for predicting cardiac disease, employing Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and Random Forest (RF) classification. The proposed model aims to enhance diagnostic accuracy and assist medical professionals by leveraging a systematic approach to data processing and analysis. The results indicate that the IHDPM model outperforms traditional classification methods, achieving an accuracy of 83.56% and demonstrating superior performance in precision, recall, and F-measure metrics. The authors suggest that their model could significantly aid cardiologists in improving diagnostic accuracy and propose future research to explore its application in remote self-diagnosis for cardiac patients.