الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
المؤشرات المبكرة لتأثير استخدام الذكاء الاصطناعي في فحص الماموجرام لسرطان الثدي
2024 | المؤلف: Andreas D. Lauritzen وآخرون | المجلة: Radiology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث الورقة البحثية في تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على عبء العمل وأداء الفحص لأطباء الأشعة في برنامج فحص الثدي بالماموجرام القائم على السكان. تسلط الضوء على التحديات التي يواجهها أطباء الأشعة، بما في ذلك عبء العمل العالي بسبب ضرورة قراءة الماموجرامات مرتين ونقص المتخصصين. تقارن الدراسة بين مجموعتين من النساء تتراوح أعمارهن بين 50-69 عامًا…
-
يمكّن الذكاء الاصطناعي التشخيص الدقيق لدرجات علم الخلايا العنقية وسرطان عنق الرحم
2024 | المؤلف: Jue Wang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يظل سرطان عنق الرحم قضية صحية عالمية حرجة، مما يستلزم الفحص المبكر من أجل الوقاية الفعالة. طورت هذه الدراسة نظام فحص سرطان عنق الرحم باستخدام الذكاء الاصطناعي (AICCS) يهدف إلى تصنيف علم الخلايا العنقية. تم تدريب AICCS على مجموعات بيانات متنوعة، تضم 16,056 مشاركًا من تجارب رصدية استعادية، مستقبلية، وعشوائية. استخدم النظام نموذجين من الذكاء…
-
نموذج أساسي شامل للشرائح الرقمية في علم الأمراض من بيانات العالم الحقيقي
2024 | المؤلف: Hanwen Xu وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على Prov-GigaPath، وهو نموذج أساسي جديد لعلم الأمراض على مستوى الشريحة بالكامل مصمم لمعالجة التحديات الحسابية المتأصلة في علم الأمراض الرقمي. غالبًا ما تعتمد النماذج التقليدية على أخذ عينات من بلاطات الصور من الشرائح ذات الدقة العالية، مما قد يؤدي إلى فقدان السياق الحيوي على مستوى الشريحة. بالمقابل، يتم تدريب…
-
تشخيص سرطان الثدي باستخدام آلة الدعم الناقل المحسّنة بواسطة تحسين الذئب الرمادي المستوحى من الكم
2024 | المؤلف: Anas Bilal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نهجًا جديدًا لتصنيف سرطان الثدي من خلال دمج مُحسّن مستوحى من الكم من مُحسّن الذئب الرمادي الثنائي (IQI-BGWO) مع آلات الدعم الشعاعي (SVM) باستخدام نواة دالة الأساس الشعاعي. يهدف هذه الطريقة الهجينة إلى تعزيز دقة التصنيف من خلال تحسين معلمات SVM، ومعالجة القيود الموجودة في التقنيات الحالية مثل تحسين سرب الجسيمات والخوارزميات الجينية.…
-
تفسيرات ما بعد الحدث مقابل تفسيرات ما قبل الحدث: إرشادات تصميم xAI لعلماء البيانات
2024 | المؤلف: Carl Orge Retzlaff وآخرون | المجلة: Cognitive Systems Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات التي يواجهها علماء البيانات في اختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (xAI) المناسبة بسبب التنوع المتزايد في المنهجيات في هذا المجال. لسد هذه الفجوة، يقدم البحث إطار دعم قرار مخصص، يتضمن شجرة قرار توضح الموازنة بين ست أدوات xAI شائعة الاستخدام. يستند هذا الإطار إلى مراجعة أدبية ومقابلات مع خمسة علماء…
-
تجاوز التماسك بالميلي ثانية في الذاكرات الكمومية فائقة التوصيل على الرقاقة من خلال تحسين المواد وتصميم الدوائر
2024 | المؤلف: Suhas Ganjam وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)قسم “الطرق” يحدد الإجراءات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. يوضح تصميم التجارب، بما في ذلك اختيار المشاركين، والمواد المستخدمة، والبروتوكولات المحددة المتبعة لضمان الاتساق والموثوقية في جمع البيانات. كما يتم وصف التحليلات الإحصائية التي تم إجراؤها لتقييم النتائج، مع تسليط الضوء على التقنيات المستخدمة لتقييم أهمية النتائج. بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم معلومات عن…
-
ASF-YOLO: نموذج YOLO جديد مع دمج تسلسل المقياس الانتباهي لتجزئة حالات الخلايا
2024 | المؤلف: Ming Kang وآخرون | المجلة: Image and Vision Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تطوير نموذج ASF-YOLO، وهو إطار متقدم لتجزئة الكائنات مصمم لتحليل صور الخلايا. يدمج هذا النموذج دمج الميزات المكانية والقياسية لتعزيز الكشف والتجزئة للأشياء الصغيرة والكثيفة في صور الخلايا. تشمل الابتكارات الرئيسية تقديم وحدات SSFF (دمج الميزات المكانية والقياسية) وTFE (تعزيز الميزات الزمنية)، والتي تحسن بشكل كبير أداء التجزئة متعددة المقاييس.…
-
استقصاء: أمان بيانات التعلم الفيدرالي والحفاظ على الخصوصية في إنترنت الأشياء الطرفية
2024 | المؤلف: Haiao Li وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)إن النمو السريع لإنترنت الأشياء الذكي (SIoT) قد أدى إلى زيادة هائلة في توليد البيانات، مما يجعل طرق التعلم الآلي التقليدية تكافح لإدارتها بشكل فعال. يظهر التعلم الفيدرالي (FL) كحل واعد لتدريب النماذج الإحصائية عبر الشبكات الطرفية الموزعة، حيث يعالج التحديات المتعلقة بالبيانات الضخمة والمتنوعة ويضمن أمان المعلومات الخاصة. من خلال الاستفادة من الحوسبة الطرفية،…
-
نهج متعدد الوسائط لتحليل المشاعر عبر اللغات مع مجموعة من المحولات وLLM
2024 | المؤلف: Md Saef Ullah Miah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نموذجًا جماعيًا يعزز تحليل المشاعر للغات الأجنبية من خلال ترجمة النص إلى الإنجليزية. تتناول الدراسة التحديات التي تواجه تحليل المشاعر في لغات مثل العربية والصينية والفرنسية والإيطالية، خاصة في غياب بيانات تدريب مصنفة. من خلال استخدام نموذجين للترجمة الآلية العصبية، LibreTranslate وGoogle Translate، قام المؤلفون بترجمة جمل من هذه اللغات وتحليل مشاعرها…
-
تحسين تفسير الإرشادات السريرية الكبدية بواسطة نماذج اللغة الكبيرة: إطار قائم على الجيل المعزز بالاسترجاع
2024 | المؤلف: Simone Kresevic وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الإمكانيات التحويلية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الرعاية الصحية، وخاصة في تعزيز أنظمة دعم القرار السريري (CDSSs) لإدارة عدوى فيروس التهاب الكبد C المزمن. استخدمت الدراسة نموذج GPT-4 Turbo من OpenAI لإنشاء إطار عمل مخصص لنموذج اللغة الكبيرة يدمج بين توليد معزز بالاسترجاع (RAG) وهندسة المطالبات. شمل الإطار تحويل…
