الأبحاث في مجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)
-
إحداث ثورة في صحة القلب والأوعية الدموية: دمج تقنيات التعلم العميق للتحليل التنبؤي للمؤشرات الرئيسية الشخصية في أمراض القلب
2024 | المؤلف: Fatma M. Talaat | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف الدراسة تطبيق التعلم العميق، وبالتحديد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) باستخدام مؤشرات الصحة الشخصية. من خلال دمج هياكل الشبكات العصبية المتقدمة، يلتقط النموذج بفعالية الأنماط المعقدة بين مؤشرات الصحة مثل ضغط الدم ومستويات الكوليسترول. تشمل المكونات الرئيسية للنموذج طبقات تضمين لتحويل البيانات الفئوية، وطبقات تلافيفية لاستخراج الميزات المكانية،…
-
تطوير وتحقق من إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية مع دمج نماذج اللغة الكبيرة لاستخراج البيانات السريرية ذات الصلة من خلال مراجعة المخططات الآلية
2024 | المؤلف: Mert Marcel Dagli وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة التحديات المرتبطة بالاستخراج اليدوي للبيانات الجراحية من السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، وخاصة ملاحظات العمليات، والتي غالبًا ما تعيقها الأخطاء البشرية وتستغرق وقتًا طويلاً. للتغلب على هذه القيود، قام الباحثون بتطوير والتحقق من صحة خوارزمية جديدة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) مدمجة مع نموذج لغة كبير (LLM)، تحديدًا GPT-4 Turbo، تهدف إلى أتمتة استخراج…
-
تعزيز تصنيف أمراض القلب من خلال دمج M2MASC وCNN-BiLSTM لتحسين الدقة
2024 | المؤلف: Vivek Pandey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة القضية الحرجة لاكتشاف وتصنيف أمراض القلب، والتي لا تزال من الأسباب الرئيسية للوفيات في جميع أنحاء العالم. تواجه طرق التعلم العميق التقليدية (DL) والتعلم الآلي (ML) غالبًا تحديات مثل الإفراط في التكيف، وعدم التكيف، والوصول المحدود إلى مجموعات البيانات المعلّمة. للتخفيف من هذه المشكلات، يقترح المؤلفون نموذجًا مبتكرًا يدمج تقنية البلوكشين مع…
-
التنبؤ وتصنيف مخاطر السمنة بناءً على نهج تعلم آلي هجين ميتاheuristic
2024 | المؤلف: Zarindokht Helforoush وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتعزيز توقع مخاطر السمنة، مع معالجة قيود نماذج الانحدار التقليدية التي تكافح لمراعاة التفاعلات المعقدة بين العوامل الوراثية والبيئية والسلوكية. تقدم الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا يجمع بين الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، والذي، بعد معالجة البيانات بشكل شامل، حقق معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ…
-
نظام توقع مخاطر السمنة القائم على التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Jinsong Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الدراسة القضية الملحة للسمنة، المرتبطة بالعديد من الأمراض المزمنة، من خلال تطوير نظام توقع مخاطر السمنة المعتمد على التعلم الآلي. باستخدام مجموعة بيانات تضم 1,678 سجل فحص صحي مجهول الهوية تشمل عوامل نمط الحياة المختلفة، ومقاييس تكوين الجسم، والاختبارات الكيميائية الحيوية، قام الباحثون بإنشاء عشرة نماذج متعددة التصنيف، بما في ذلك Random Forest وXGBoost.…
-
نهج آلي للتنبؤ بالمرضى المصابين بالسكري باستخدام تقنيات KNN والتعدين الفعال للبيانات
2024 | المؤلف: Abdulaziz Altamimi وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف مرض السكري في الدول النامية، مع التأكيد على أهمية التشخيص المبكر والرعاية الطبية الفعالة. تسلط الضوء على التحديات التي تطرحها البيانات المفقودة في الدراسات الحالية، والتي غالبًا ما تؤثر على دقة وموثوقية طرق اكتشاف مرض السكري. لمواجهة ذلك، يقترح المؤلفون طريقة تنبؤ آلي بمرض السكري باستخدام مصنف تصويت مجمع…
-
تشخيص أمراض القلب الذكية باستخدام شبكة عصبية معززة بالتعلم العميق مع تحسين مستعمرة النمل
2024 | المؤلف: Biao Xia وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم البحث نموذج تشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية الذكي القائم على تحسين مستعمرة النمل مع التعلم العميق المعزز (ICVD-ACOEDL)، المصمم لتحسين تشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. نظرًا للتحديات التي تطرحها تعقيدات مجموعات بيانات الرعاية الصحية وضرورة التشخيص المبكر والدقيق بسبب الزيادة المتزايدة في انتشار أمراض القلب والأوعية الدموية،…
-
إطار عمل التعلم الآلي الجماعي لتوقع مخاطر صحة الأم أثناء الحمل
2024 | المؤلف: Alaa O. Khadidos وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الدراسة في مخاطر صحة الأم خلال الحمل، مع التركيز على تحديد وتوقع عوامل الخطر مثل ارتفاع ضغط الدم، مستويات الجلوكوز غير الطبيعية، ومشاكل الصحة النفسية. تقدم الدراسة إطار عمل التعلم الآلي الرباعي لتصنيف مخاطر صحة الأم (QEML-MHRC)، الذي يدمج نماذج التعلم الآلي المختلفة مع تقنيات التجميع لتعزيز دقة التنبؤ. باستخدام مجموعة بيانات من…
-
تحليل استراتيجيات التصنيف واختيار الميزات لتوقع مرض السكري عبر مجموعات بيانات السكري المتنوعة
2024 | المؤلف: Jayakumar Kaliappan وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في دمج نماذج التعلم الآلي (ML) مع مجموعات بيانات طبية واسعة لتعزيز التنبؤ وإدارة مرض السكري. تقيم الورقة خوارزميات ML المختلفة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، وXG Boost (XGB)، والانحدار الخطي (LR)، وتعزيز التدرج (GB)، وآلة الدعم الناقل (SVM)، عبر مجموعات بيانات متعددة. تستخدم الدراسة تقنيات قائمة على الفلتر وتقنيات قائمة…