الأبحاث في مجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)
-
سلامة نظام دعم القرار السريري القائم على نموذج لغوي كبير في الرعاية الصحية الأولية في أفريقيا
Safety of a large language model-based clinical decision support system in African primary healthcare2026 | المؤلف: Ambrose Agweyu وآخرون | المجلة: Nature Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تقييمًا رجعيًا لنظام دعم القرار السريري (CDSS) المدمج في نموذج لغة كبير (LLM) تم تنفيذه في 16 عيادة رعاية أولية في كينيا من يوليو إلى سبتمبر 2024. أظهر مراجعة لـ 1,469 سجلًا طبيًا من قبل أطباء مدربين أن الهلوسات، التي تعرف بأنها مخرجات غير صحيحة من النموذج، كانت نادرة، حيث…
-
تطوير وتحقق من نموذج تعلم الآلة للتنبؤ بارتفاع ضغط الدم المصاحب لدى مرضى السكري من النوع 2
Development and validation of a machine learning model to predict comorbid hypertension in patients with type 2 diabetes2026 | المؤلف: Hailu Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة الخطر القلبي الوعائي الكبير الذي تسببه ارتفاع ضغط الدم لدى مرضى السكري من النوع 2، مع تسليط الضوء على قيود النماذج التنبؤية الحالية التي غالبًا ما تفتقر إلى التحقق الخارجي وقابلية التفسير. كان الهدف هو تطوير نموذج غابة عشوائية عالي الأداء يدمج المقاييس السريرية، وعادات نمط الحياة، والعوامل الاجتماعية والاقتصادية للتنبؤ بخطر…
-
تسريع الابتكار في الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: تطبيقات البحث السريري في العالم الحقيقي على منصة مايو كلينك
Accelerating AI innovation in healthcare: real-world clinical research applications on the Mayo Clinic Platform2026 | المؤلف: Yue Yu وآخرون | المجلة: npj Health Systems | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تسلط الأبحاث الضوء على إمكانيات الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، مع التأكيد على التحديات المرتبطة بتنفيذه في العالم الحقيقي. تم تقديم منصة مايو كلينيك (MCP) كحل يوفر بيانات غير محددة الهوية وقابلة للتوسع ومتعددة المؤسسات، بالإضافة إلى أدوات تحليلية مصممة لتسهيل هذه العملية. من خلال أربعة مشاريع بحثية متميزة، تُظهر MCP قدراتها في تحديد…
-
ملف مصدر البيانات: مجموعة بيانات الأدوية الاسكتلندية المجمعة (SCoMeD)
Data Resource Profile: The Scottish Combined Medicines Dataset (SCoMeD)2026 | المؤلف: Tanja Mueller وآخرون | المجلة: International Journal for Population Data Science | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تحدد قسم ورقة البحث تطوير مجموعة بيانات الأدوية المشتركة الاسكتلندية (SCoMeD)، التي تهدف إلى إنشاء مجموعة بيانات طولية شاملة لبيانات الوصفات الطبية عبر مختلف إعدادات الرعاية الصحية في اسكتلندا. تاريخيًا، كانت بيانات الوصفات الطبية مجزأة إلى مجموعات بيانات منفصلة بناءً على مصدر الوصفات، مثل الرعاية الأولية أو الثانوية. تدمج SCoMeD المعلومات من ثلاث مجموعات بيانات…
-
توقع داء السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم الآلي
Pediatric diabetes prediction using machine learning2026 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطوير نظام تعلم آلي (ML) مصمم للتنبؤ بمرض السكري وتصنيف أنواعه المختلفة، مع معالجة التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات المحدودة والنماذج التنبؤية في أبحاث السكري. تقدم الدراسة مجموعة بيانات جديدة، مجموعة بيانات أنواع السكري، التي تدمج البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك السجلات الطبية للأطفال ومجموعات بيانات السكري…
-
عندما تلتقي البيانات الأفضل مع التصميم الأفضل: كيف تشكل قابلية استخدام بيانات السجلات الصحية الإلكترونية وقابلية استخدام النظام العبء المعرفي للأطباء
When better data meets better design: How EHR data usability and system usability shape physicians’ cognitive load2026 | المؤلف: Curtis Merriweather وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة تأثير قابلية استخدام بيانات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) وقابلية استخدام النظام على العبء المعرفي للأطباء، وهو أمر حاسم لاتخاذ قرارات سريرية فعالة. باستخدام بيانات استقصائية من 564 طبيبًا عبر 32 تخصصًا، استخدم الباحثون نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التباين لتحليل نموذج وسيط. أثبتت الدراسة أن تحسين قابلية استخدام البيانات – التي تتميز…
-
استيفاء الحواف، تعويض الوسيط، RobustScalar، وتحسين سرب الجسيمات مع مصنفات غير متجانسة: تركيبة قوية لتشخيص فعال لأمراض القلب
Padding interpolation, median imputation, RobustScalar, and particle swarm optimization with heterogeneous classifiers: a robust combination for effective heart disease diagnosis2026 | المؤلف: Sanjay Dhanka وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث إطارًا تشخيصيًا جديدًا يهدف إلى تحسين الكشف المبكر عن أمراض القلب (HD) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. يتناول الإطار التحديات الشائعة في النماذج الحالية، مثل عدم تناسق البيانات ومشاكل اختيار الميزات، من خلال استخدام استراتيجية شاملة لمعالجة البيانات تتضمن استخدام Padding Interpolation للقيم المفقودة، وMedian Imputation للقيم الشاذة، وRobustScaler للتقييس. في…
-
نظام خبير قائم على مشفر تلقائي مكدس هجين وآلات الدعم المتجه للكشف عن فشل القلب
A hybrid stacked autoencoder and support vector machines-based expert system for heart failure detection2026 | المؤلف: Mian Muhammad Kamal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نظام خبير هجين مبتكر من ثلاث مراحل يهدف إلى تعزيز اكتشاف فشل القلب (HF) من خلال تحسين طرق التشخيص. يستخدم النظام مشفرًا تلقائيًا مكدسًا (AE) لاستخراج الميزات من عوامل خطر HF، يليه آلة دعم المتجهات (SVM) مع عقوبة L1 التي تختار مجموعة فرعية عالية الجودة من الميزات. في مرحلة التصنيف النهائية، يتم…
-
نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بتدهور الصحة المرتبط بالتدخين ومخاطر الأمراض
Machine Learning Models for Predicting Smoking-Related Health Decline and Disease Risk2026 | المؤلف: Vaskar Chakma وآخرون | المجلة: Journal of Intelligent Medicine and Healthcare | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تسلط ورقة البحث الضوء على المخاطر الصحية الكبيرة المرتبطة بالتدخين، الذي لا يزال سببًا رئيسيًا يمكن الوقاية منه للوفاة على مستوى العالم. غالبًا ما تفشل طرق الفحص الطبي الحالية في اكتشاف العلامات المبكرة لمشاكل الصحة المرتبطة بالتدخين، مما يؤدي إلى تشخيصات في مراحل متأخرة. تقيم هذه الدراسة بشكل منهجي تقنيات التعلم الآلي لتقييم المخاطر الصحية…
-
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 selection2025 | المؤلف: David B. Olawade وآخرون | المجلة: International Journal of Cardiology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بمرض الشريان التاجي (CAD) باستخدام مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات فرامينغهام ومجموعة بيانات ز-علي زاده ساني. من خلال اعتماد منهجية منظمة تشمل معالجة البيانات، واختيار الميزات عبر خوارزمية تحسين بحث النسر الأصلع (BESO)، وتقييم نماذج التصنيف المتعددة، تحدد الأبحاث أن الغابة العشوائية (RF) هي الأكثر فعالية…