التصنيف: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

تحليل مقارن لنماذج تعلم الآلة في توقع مرض الشريان التاجي مع اختيار ميزات محسّن Comparative analysis of machine learning models for coronary artery disease prediction with optimized feature selection

الخلفية: مرض الشريان التاجي (CAD) هو سبب رئيسي للوفاة على مستوى العالم، مما يستلزم التنبؤ المبكر والدقيق من أجل إدارة أفضل. غالبًا ما تكون التشخيصات التقليدية تدخّلية ومكلفة وأقل وصولاً. تقدم تقنيات التعلم الآلي (ML) بديلاً غير تدخلي، ولكن البيانات عالية الأبعاد والازدواجية يمكن أن تعيق الأداء. تدمج هذه الدراسة تحسين بحث النسر الأصلع (BESO)…
آلية تعلم آلي محسّنة لنظام الرعاية الصحية للبيانات الضخمة للتنبؤ بعوامل خطر الأمراض Optimized machine learning mechanism for big data healthcare system to predict disease risk factor

أصبح مرض القلب شائعًا بشكل متزايد في المجتمع الحديث بسبب عوامل مثل التوتر، والنظم الغذائية غير الكافية، وما إلى ذلك. إن التعرف المبكر على عوامل خطر مرض القلب أمر ضروري لأنه يسمح بخطط علاج قد تقلل من خطر العواقب الوخيمة وتحسن نتائج المرضى. تم استخدام طرق تنبؤية لتقدير عامل الخطر، لكنها غالبًا ما تحتوي على…
التعلم الجماعي مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحسين توقعات أمراض القلب استنادًا إلى مجموعات بيانات متعددة Ensemble learning with explainable AI for improved heart disease prediction based on multiple datasets

أمراض القلب هي واحدة من الأسباب الرئيسية للوفاة في جميع أنحاء العالم. إن التنبؤ بأمراض القلب واكتشافها مبكرًا أمر بالغ الأهمية، حيث يسمح للمهنيين الطبيين باتخاذ الإجراءات المناسبة والضرورية في مراحل مبكرة. يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية تشخيص الحالات القلبية بدقة أكبر من خلال تطبيق تكنولوجيا التعلم الآلي. كانت هذه الدراسة تهدف إلى تعزيز التنبؤ بأمراض…
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة Comparative analysis of heart disease prediction using logistic regression, SVM, KNN, and random forest with cross-validation for improved accuracy

تؤكد هذه الورقة البحثية الأساسية على التحقق المتبادل، حيث يتم إعادة ترتيب عينات البيانات في كل تكرار لتشكيل مجموعات فرعية عشوائية مقسمة إلى n طيات. هذه الطريقة تحسن من أداء النموذج وتحقق دقة أعلى من نموذج الأساس. تكمن الجدة في عملية إعداد البيانات، حيث تم استيفاء الميزات العددية باستخدام المتوسط، وتم استيفاء الميزات الفئوية باستخدام…
تقنية اختيار ميزات جماعية تكيفية للتنبؤ بالسكري غير المعتمدة على نموذج An adaptive ensemble feature selection technique for model-agnostic diabetes prediction

تجمع التعلم الجماعي مخرجات عدة نماذج لتحسين أداء النموذج الكلي. يقوم اختيار الميزات الجماعي بفصل الميزات المناسبة عن الميزات الزائدة وغير الأساسية. في هذه الورقة، سيكون التركيز الرئيسي هو توسيع نطاق التعلم الجماعي ليشمل اختيار الميزات. سنقترح طريقة اختيار ميزات جماعية تُسمى AdaptDiab للتنبؤ بمرض السكري التي لا تعتمد على نموذج. تجمع طريقتنا بين تقنيات…
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 balancing

يُعتبر سرطان الثدي السبب الرئيسي للوفاة بين النساء على مستوى العالم، وهو يصبح أكثر انتشارًا. يمكن أن يقلل الكشف المبكر والتشخيص الدقيق لسرطان الثدي من معدل وفيات المرض. لقد استفادت التقدمات الأخيرة في تعلم الآلة في هذا الصدد. ومع ذلك، إذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على ميزات مكررة أو غير ذات صلة، فإن الخوارزميات المعتمدة…
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 memory

أمراض القلب هي فئة من الحالات المختلفة التي تؤثر على القلب، والتي تشمل العديد من الأمراض التي تؤثر على هيكله وعمله. قد تتضمن هذه الحالات مرض الشريان التاجي، الذي يتميز بضيق أو تجلط الشرايين التي تزود عضلة القلب بالدم، مع التهديد الناتج عن النوبات القلبية. اضطرابات نظم القلب (عدم انتظام ضربات القلب)، مشاكل صمامات القلب،…
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 Generation

نقدم MedGraphRAG، إطار عمل جديد قائم على الرسوم البيانية لتعزيز الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) مصمم لتحسين نماذج اللغة الكبيرة في توليد استجابات طبية قائمة على الأدلة، مما يعزز السلامة والموثوقية باستخدام بيانات طبية خاصة. نقدم بناء الرسم البياني الثلاثي واسترجاع U لتعزيز GraphRAG، مما يمكّن من الحصول على رؤى شاملة وتوليد استجابات قائمة على الأدلة…
تقليل الميزات لتوقع سرطان الكبد الخلوي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي Feature reduction for hepatocellular carcinoma prediction using machine learning algorithms

سرطان الكبد الخلوي (HCC) هو شكل شائع للغاية من سرطان الكبد يتطلب نماذج تنبؤية دقيقة للتشخيص المبكر والعلاج الفعال. لقد أظهرت خوارزميات التعلم الآلي نتائج واعدة في مجالات طبية متنوعة، بما في ذلك التنبؤ بالسرطان. في هذه الدراسة، نقترح نهجًا شاملاً لتنبؤ HCC من خلال مقارنة أداء خوارزميات التعلم الآلي المختلفة قبل وبعد تطبيق طرق…
إحداث ثورة في توقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي المعزز بالكمّ Revolutionizing heart disease prediction with quantum-enhanced machine learning

لقد فتحت التطورات الأخيرة في تكنولوجيا الكم فرصًا جديدة لخوارزميات التعلم الآلي لمساعدة صناعة الرعاية الصحية في تشخيص الاضطرابات الصحية المعقدة، مثل أمراض القلب. في هذا العمل، نقوم بتلخيص فعالية QuEML في توقع أمراض القلب. لتقييم أداء QuEML مقابل خوارزميات التعلم الآلي التقليدية، تم استخدام مجموعة بيانات أمراض القلب من كاجل التي تحتوي على 1190…