الأبحاث في مجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)
-
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي
Optimizing heart disease diagnosis with advanced machine learning models: a comparison of predictive performance2025 | المؤلف: Macarena Teja وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
-
توقع المخاطر السريرية باستخدام الانحدار اللوجستي: أفضل الممارسات، تقنيات التحقق، والتطبيقات في البحث الطبي
Clinical Risk Prediction with Logistic Regression: Best Practices, Validation Techniques, and Applications in Medical Research2025 | المؤلف: Yingxiao Hua وآخرون | المجلة: Academic Medicine & Surgery | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تهدف المراجعة السردية إلى تجميع تطبيقات الانحدار اللوجستي في الطب السريري، مع التركيز على توقع المخاطر ونمذجة التشخيص. تقيم أفضل الممارسات، وتحدد الفخاخ الشائعة، وتوضح تقنيات التحقق من الصحة لتحليل النتائج الثنائية، مثل وجود أو عدم وجود مرض. تستند المراجعة إلى 41 مقالة تمت مراجعتها من قبل الأقران من عام 1987 إلى 2025، تم اختيارها…
-
تقنية اختيار ميزات جماعية تكيفية للتنبؤ بالسكري غير المعتمدة على نموذج
An adaptive ensemble feature selection technique for model-agnostic diabetes prediction2025 | المؤلف: Karthik Natarajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث AdaptDiab، وهي طريقة مبتكرة لاختيار الميزات من خلال مجموعة تهدف إلى تعزيز توقع مرض السكري من خلال نهج غير مرتبط بالنموذج. من خلال دمج تقنيات اختيار الميزات المختلفة، بما في ذلك طرق التصفية مثل ANOVA F-score، ودرجة فيشر، وحدود التباين، يحدد AdaptDiab بشكل فعال مجموعة فرعية مثالية من الميزات. تستخدم الطريقة دالة…
-
تشخيص فعال لمرض السكري باستخدام طريقة تجميع محسّنة
Efficient diagnosis of diabetes mellitus using an improved ensemble method2025 | المؤلف: Blessing Oluwatobi Olorunfemi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث القضية الملحة لمرض السكري، وخاصة في الدول النامية، حيث تساهم بشكل كبير في معدلات الوفيات. على الرغم من إمكانيات التعلم الآلي (ML) للكشف المبكر والعلاج، إلا أن الدراسات السابقة واجهت صعوبات في دقة التصنيف المنخفضة بسبب تحديات مثل الإفراط في التخصيص وضوضاء البيانات. تعزز هذه الدراسة دقة التصنيف من خلال استخدام تقنيات التعلم…
-
تبني السجلات الصحية الإلكترونية والتشغيل البيني المنخفض في الأطباء المشاركين في المناطق الريفية مقابل الحضرية: تحليل مقطعي من برنامج الدفع مقابل الجودة التابع لمراكز خدمات Medicare و Medicaid
Lower electronic health record adoption and interoperability in rural versus urban physician participants: a cross-sectional analysis from the CMS quality payment program2025 | المؤلف: Alfred Anzalone وآخرون | المجلة: BMC Health Services Research | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة الفجوات في اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والتشغيل البيني بين الأطباء في المناطق الريفية والحضرية، في سياق المبادرات الفيدرالية مثل برنامج الاستخدام الفعال وقانون العلاجات للقرن الحادي والعشرين. باستخدام تحليل مقطعي لتقرير تجربة برنامج الدفع بالجودة لعام 2021، تقارن الأبحاث معدلات اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية ودرجات تعزيز التشغيل البيني (PISs) بين 209,152…
-
تقنية محسّنة تعتمد على التصويت الناعم في تعلم الآلة للكشف عن سرطان الثدي باستخدام اختيار ميزات فعّال وتوازن الفئات SMOTE-ENN
An improved soft voting-based machine learning technique to detect breast cancer utilizing effective feature selection and SMOTE-ENN class balancing2025 | المؤلف: Indu Chhillar وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لسرطان الثدي، الذي لا يزال السبب الرئيسي للوفاة بين النساء في جميع أنحاء العالم. تؤكد على أهمية الكشف المبكر والتشخيص الدقيق في تقليل معدلات الوفيات. تسلط الدراسة الضوء على قيود خوارزميات التعلم الآلي عند مواجهة مجموعات بيانات تحتوي على ميزات مكررة أو غير ذات صلة. لتعزيز فعالية هذه الخوارزميات، ينفذ…
-
تعزيز تصنيف أمراض القلب استنادًا إلى خوارزمية تحسين الإوز الرمادي وذاكرة المدى الطويل والقصير
Enhancing heart disease classification based on greylag goose optimization algorithm and long short-term memory2025 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة خوارزمية تحسين الإوز الرمادي (GGO) التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أمراض القلب. تشمل أمراض القلب حالات مختلفة تؤثر على هيكل القلب ووظيفته، بما في ذلك مرض الشريان التاجي، وعدم انتظام ضربات القلب، واعتلال عضلة القلب. تستخدم الدراسة نسخة ثنائية من GGO (bGGO) لاختيار الميزات، مع تقييمها مقابل ستة خوارزميات تحسين ثنائية…
-
نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية
A novel RFE-GRU model for diabetes classification using PIMA Indian dataset2025 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…
-
نموذج اللغة الطبية الكبير المعتمد على الأدلة عبر استرجاع الرسوم البيانية: RAG الطبي
Medical Graph RAG: Evidence-based Medical Large Language Model via Graph Retrieval-Augmented Generation2025 | المؤلف: Junde Wu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث MedGraphRAG، وهو إطار مبتكر قائم على الرسوم البيانية لتعزيز الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) يهدف إلى تحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتوليد استجابات طبية قائمة على الأدلة. يتضمن الإطار تقنيات بناء الرسوم البيانية الثلاثية واسترجاع U لتسهيل الرؤى الشاملة وتوليد استجابات موثوقة في السياقات الطبية. من خلال ربط مستندات المستخدم بمصادر طبية موثوقة…
-
تقليل الميزات لتوقع سرطان الكبد الخلوي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
Feature reduction for hepatocellular carcinoma prediction using machine learning algorithms2024 | المؤلف: G. Mostafa وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستقصي هذه الدراسة توقع سرطان الكبد (HCC) باستخدام خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، مع التركيز على تأثير تقنيات تقليل الميزات على أداء النموذج. تستخدم الأبحاث طرقًا مثل وزن الميزات، ارتباط الميزات المخفية، اختيار الميزات، والاختيار المحسن لاشتقاق مجموعة ميزات مخفضة تحتفظ بأكثر المعلومات ذات الصلة المتعلقة بـ HCC. تشمل الخوارزميات المختبرة نايف بايز، آلات الدعم الشعاعي…