الأبحاث في مجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)
-
نموذج تعلم الآلة لتوقع الأمراض القلبية الوعائية لدى المرضى الذين يعانون من مرض الكلى المزمن
2024 | المؤلف: He Zhu وآخرون | المجلة: Frontiers in Endocrinology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تدرس الدراسة تطوير نماذج توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) للمرضى الذين يعانون من مرض الكلى المزمن (CKD)، نظرًا لأن CVD هو السبب الرئيسي للوفاة في هذه الفئة السكانية. باستخدام السجلات الطبية الإلكترونية من 8,894 مريضًا مصابًا بـ CKD بين عامي 2015 و2020، استخدم الباحثون تقنيات التعلم الآلي، وبالتحديد الانحدار باستخدام مشغل الانكماش والاختيار المطلق…
-
نهج التعلم الآلي للتنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية في بنغلاديش: أدلة من دراسة مقطعية في عام 2023
2024 | المؤلف: Sorif Hossain وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الورقة البحثية في الزيادة المتزايدة لاضطرابات القلب والأوعية الدموية (CVDs) في بنغلاديش، التي انتقلت من الأمراض المعدية إلى CVDs كأهم سبب للوفاة. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات تضم 391 مريضًا باضطرابات القلب والأوعية الدموية و260 موضوعًا ضابطًا، مستخدمة تقنيات تعلم الآلة المختلفة – بما في ذلك الانحدار اللوجستي، ونايف بايز، وشجرة القرار، وأدا بوست،…
-
نهج توقع الأمراض الهجينة الذي يستفيد من تقنيات التوأم الرقمي والميتافيرس لصالح المستهلكين الصحيين
2024 | المؤلف: Chaitanya Kulkarni وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش الورقة البحثية التأثير التحويلي لدمج تقنية التوأم الرقمي مع الميتافيرس في صحة المستهلك (MCH)، لا سيما في توقع الأمراض. من خلال دمج المعلومات الحيوية وبيانات الرعاية الصحية الضخمة، تقدم الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا، DAE-BLS، الذي يدمج بين أجهزة التشفير التلقائي لإزالة الضوضاء (DAE) ونظام التعلم الواسع (BLS). يعالج هذا النموذج قيود الشبكات العصبية العميقة…
-
AttGRU-HMSI: تعزيز تشخيص أمراض القلب باستخدام نهج التعلم العميق الهجين
2024 | المؤلف: G. M. Narasimha Rao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض القلب، وهو سبب رئيسي للوفيات على مستوى العالم، مع التأكيد على أهمية الكشف المبكر لتحسين نتائج المرضى. تقترح خوارزمية تعلم عميق هجينة مصممة لاكتشاف مرض القلب ضمن أطر البيانات الكبيرة، باستخدام Apache Hadoop بشكل خاص. تبدأ المنهجية بتقنية تحسين التجميع k-means (IKC) لإزالة القيم الشاذة من مجموعة بيانات طبية…
-
إحداث ثورة في توقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي المعزز بالكمّ
2024 | المؤلف: S. Venkatesh Babu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطبيق التعلم الآلي المعزز بالكم (QuEML) في التنبؤ بأمراض القلب، مستفيدة من التقدمات الأخيرة في تكنولوجيا الكم. باستخدام مجموعة بيانات أمراض القلب من كاجل، التي تتكون من 1190 عينة (53% إيجابية و47% سلبية)، تقارن الدراسة أداء QuEML ضد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (TML). شملت مقاييس التقييم الدقة، الدقة، الاسترجاع، الخصوصية، درجة F1،…
-
تعزيز فعالية تصنيف سرطان الرئة من خلال آلة الدعم الشعاعي المعدلة بالمعلمات الفائقة
2024 | المؤلف: Fita Sheila Gomiasti وآخرون | المجلة: Journal of Computing Theories and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف سرطان الرئة باستخدام آلات الدعم الشعاعي (SVM) مع ضبط المعلمات، مع التركيز بشكل خاص على استخدام نوى دالة القاعدة الشعاعية (RBF) لمعالجة تحديات التصنيف غير الخطي. استخدمت الدراسة البحث العشوائي للشبكة لتحسين المعلمات، وحددت الإعدادات المثلى لـ \( C = 10 \)، \( \gamma = 10 \)، وتمكين تقديرات…
-
توقع أمراض القلب باستخدام GridSearchCV وغابة عشوائية
2024 | المؤلف: Shagufta Rasheed وآخرون | المجلة: EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك آلة الدعم الشعاعي (SVM)، وأدا بوست، والانحدار اللوجستي، ونايف بايز، وغابة عشوائية، للتنبؤ بأمراض القلب باستخدام بيانات شاملة عن القلب والأوعية الدموية والبيانات السريرية. تؤكد الأبحاث على أهمية الكشف المبكر والتدخلات في الوقت المناسب، التي تسهلها ضبط المعلمات من خلال GridSearchCV، مما يعزز بشكل…
-
الاضطراب التشغيلي في الرعاية الصحية المرتبط بمشكلة وظيفة البرمجيات بسبب تصحيح أمان البرمجيات: تقرير حالة
2024 | المؤلف: Md Shafiqur Rahman Jabin | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول هذا القسم التحديات التي تواجهها منظمات الرعاية الصحية في نشر أنظمة تكنولوجيا المعلومات الصحية (HIT)، لا سيما فيما يتعلق بالتتبع ومراقبة المرضى أثناء تصحيح أمان البرمجيات غير المخطط له. تعكس الدراسة تقرير حادثة صنف المشكلة على أنها “مشكلة في وظائف البرمجيات”، مما أدى إلى اضطرابات تشغيلية دون إلحاق الضرر بالمرضى. تشمل العوامل الرئيسية المساهمة…
-
خوارزميات التعلم الآلي العميق ذات الإشراف الذاتي مع نهج جديد لإزالة واختيار الميزات لتصنيف المخاطر الصحية متعددة الأبعاد المستندة إلى اختبارات الدم
2024 | المؤلف: Önder Tutsoy وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتعلم الآلي العميق ذاتية الإشراف مصممة لتحليل بيانات اختبارات الدم الخام ذات الأبعاد الخمسة، مع دمج تقنيات الإزالة التكيفية متعددة الأبعاد، والتوزين الذاتي، وتقنيات اختيار الميزات المبتكرة. تعدل الدراسة أربعة خوارزميات تعلم آلي متميزة، تتراوح من الأساليب غير المعتمدة على النموذج إلى الأساليب المدفوعة بالتدرج، لتصنيف مخاطر الصحة بناءً…
-
التصميم المفاهيمي لعملية توحيد البيانات العامة لنموذج البيانات الشائعة OMOP
2024 | المؤلف: Elisa Henke وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه القسم تطوير عملية توحيد بيانات عامة لنموذج البيانات الشائعة (CDM) لشراكة النتائج الطبية الملاحظة (OMOP)، بهدف تسهيل دمج البيانات السريرية وبيانات المطالبات داخل أنظمة الرعاية الصحية. قام المؤلفون بإجراء مراجعة أدبية لـ 23 منشورًا ذا صلة لتحديد وترتيب الخطوات اللازمة لتوحيد البيانات بشكل زمني. تتكون العملية الناتجة من تسع خطوات رئيسية: تحديد مجموعة…