الأبحاث في مجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)
-
تحسين توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية باستخدام التعلم الآلي القابل للتفسير وتوازن البيانات
2026 | المؤلف: Raduana Khawla وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث إطار عمل مبتكر لتعلم الآلة (ML) مصمم لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) من خلال معالجة القضايا الحرجة مثل عدم توازن الفئات وقابلية تفسير النموذج. يستخدم الإطار مجموعة من المصنفات – تعزيز التدرج (GB)، تعزيز التدرج المتطرف (XGB)، CatBoost (CB)، والأشجار الإضافية (ET) – ويشمل تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لتحقيق…
-
التنبؤ بمخاطر الأمراض القلبية الوعائية عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي
2026 | المؤلف: Suraiya Akhter وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول هذا القسم من ورقة البحث القضية الملحة لمرض القلب والأوعية الدموية (CVD)، والذي يُعتبر السبب الرئيسي للمراضة والوفيات على مستوى العالم. ويؤكد على ضرورة وجود أدوات تنبؤية فعالة لتسهيل تقييم المخاطر المبكر واتخاذ قرارات سريرية مستنيرة. يستكشف المؤلفون أربع استراتيجيات لاختيار الميزات—الارتباط بيرسون مع اختبار كاي-تربيع، وتقييم قائم على شجرة القرار المتناوبة (ADT)، وتقييم…
-
مصنف التصويت الناعم القابل للتفسير لتوقع أمراض القلب باستخدام SHAP و LIME
2026 | المؤلف: Samiksha Walia وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يعتبر قطاع الرعاية الصحية حيويًا في مواجهة التحديات المتعددة الأوجه التي تطرحها الأمراض القلبية الوعائية (CVDs)، وخاصة النوبات القلبية، التي تمثل حوالي 17.9 مليون حالة وفاة سنويًا. يسلط هذا البحث الضوء على العبء الكبير للأمراض القلبية الوعائية، مؤكدًا أن أكثر من 80% من هذه الوفيات ناتجة عن النوبات القلبية. يقترح البحث نهجًا مبتكرًا يجمع بين…
-
تحسين توقع مرض السكري باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقاً، LSTM، وGAN الشرطي على البيانات الرقمية المحولة
2026 | المؤلف: K. Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحدي الكبير الذي تمثله السكري للصحة العامة، والذي يمكن أن يؤدي إلى مضاعفات خطيرة إذا لم يتم اكتشافه مبكرًا. تقترح الدراسة إطار عمل جديد للتعلم العميق يدمج تحويل البيانات الجدولية إلى صور، والشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتعزيز توقع السكري. باستخدام مجموعة بيانات السكري لسكان البيما،…
-
استكشاف الحواجز والعوامل المساعدة لاستخدام عملية رعاية التغذية بين عينة متنوعة من أخصائيي التغذية المسجلين: تحليل مختلط الطرق
2026 | المؤلف: I. Asare وآخرون | المجلة: Frontiers in Nutrition | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف الدراسة الحواجز والعوامل المساعدة التي تؤثر على اعتماد عملية رعاية التغذية ومصطلحاتها (NCP/T) بين أخصائيي التغذية المسجلين (RDNs). على الرغم من دمج NCP/T في الأطر التعليمية منذ عام 2009، لا يزال العديد من RDNs يواجهون تحديات في تطبيقها. باستخدام نهج مختلط، تجمع البحث بين البيانات الكمية من مسح تنفيذ عملية رعاية التغذية ومصطلحاتها الدولي…
-
دراسة تنبؤية لعكس مستوى السكر في الدم لدى الأفراد الصينيين المصابين بمقدمات السكري استنادًا إلى التعلم الآلي: دراسة جماعية لمدة 5 سنوات
2026 | المؤلف: Changshun Yan وآخرون | المجلة: Frontiers in Endocrinology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة التحدي الكبير الذي تمثله السكري (DM) للصحة العامة وتركز على ما قبل السكري كنقطة تدخل حاسمة. كان الهدف هو تطوير والتحقق من صحة نموذج توقع قائم على التعلم الآلي لعكس مستوى السكر في الدم بين الأفراد الصينيين الذين يعانون من ما قبل السكري. باستخدام بيانات من قاعدة بيانات Dryad، استخدم الباحثون الانحدار…
-
مفهوم البرمجيات واستخراج المعرفة لتعدين البيانات في قطاعات الرعاية الصحية
2026 | المؤلف: Hamid Jassam MOHAMMED | المجلة: International Journal of Basic and Applied Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول القسم أهمية استخراج البيانات في قطاع الرعاية الصحية، مسلطًا الضوء على إمكانيته في استخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. ويؤكد على ضرورة وجود أنظمة برمجية قوية يمكن أن تدعم عمليات استخراج البيانات بشكل فعال، مع معالجة المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية. تشمل المكونات الرئيسية للتنفيذ الناجح تطوير بنية تحتية موثوقة للبيانات، ونماذج تحليلية متطورة…
-
منصة ICD: أدوات للمستخدم النهائي والمطورين
2026 | المؤلف: Can Çelik وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تحدد هذه القسم الانتقال إلى النسخة الحادية عشرة من التصنيف الدولي للأمراض (ICD-11)، مع التأكيد على اعتماده على الأدوات الحاسوبية بدلاً من الطرق التقليدية المعتمدة على الورق. يهدف هذا التحول إلى تعزيز دمج التصنيفات في أنظمة معلومات الرعاية الصحية. تم تصميم منصة ICD-11 مع مجموعة متنوعة من وحدات البرمجيات التي تتوافق مع مبادئ مثل التعدد…
-
ملف مصدر البيانات: مجموعة بيانات الأدوية الاسكتلندية المجمعة (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
2026 | 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…