الأبحاث في مجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)
-
إطار عمل قوي وعام في تصنيف السكري عبر بيئات غير متجانسة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الصحية العالمية الهامة لمرض السكري (DM)، وخاصة تأثيره على النساء أثناء الحمل وبعد الولادة. تسلط الضوء على الزيادة في انتشار مرض السكري بسبب أنماط الحياة المستقرة والعادات الغذائية السيئة، مما يبرز الحاجة إلى التعرف المبكر لتجنب المضاعفات وتحسين نتائج العلاج. غالبًا ما تفتقر النماذج التنبؤية التقليدية إلى الصلاحية الخارجية عبر مجموعات…
-
تشخيص فعال لمرض السكري باستخدام طريقة تجميع محسّنة
2025 | المؤلف: Blessing Oluwatobi Olorunfemi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث القضية الملحة لمرض السكري، وخاصة في الدول النامية، حيث تساهم بشكل كبير في معدلات الوفيات. على الرغم من إمكانيات التعلم الآلي (ML) للكشف المبكر والعلاج، إلا أن الدراسات السابقة واجهت صعوبات في دقة التصنيف المنخفضة بسبب تحديات مثل الإفراط في التخصيص وضوضاء البيانات. تعزز هذه الدراسة دقة التصنيف من خلال استخدام تقنيات التعلم…
-
تبني السجلات الصحية الإلكترونية والتشغيل البيني المنخفض في الأطباء المشاركين في المناطق الريفية مقابل الحضرية: تحليل مقطعي من برنامج الدفع مقابل الجودة التابع لمراكز خدمات Medicare و Medicaid
2025 | المؤلف: Alfred Anzalone وآخرون | المجلة: BMC Health Services Research | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة الفجوات في اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والتشغيل البيني بين الأطباء في المناطق الريفية والحضرية، في سياق المبادرات الفيدرالية مثل برنامج الاستخدام الفعال وقانون العلاجات للقرن الحادي والعشرين. باستخدام تحليل مقطعي لتقرير تجربة برنامج الدفع بالجودة لعام 2021، تقارن الأبحاث معدلات اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية ودرجات تعزيز التشغيل البيني (PISs) بين 209,152…
-
تقنية محسّنة تعتمد على التصويت الناعم في تعلم الآلة للكشف عن سرطان الثدي باستخدام اختيار ميزات فعّال وتوازن الفئات SMOTE-ENN
2025 | المؤلف: Indu Chhillar وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لسرطان الثدي، الذي لا يزال السبب الرئيسي للوفاة بين النساء في جميع أنحاء العالم. تؤكد على أهمية الكشف المبكر والتشخيص الدقيق في تقليل معدلات الوفيات. تسلط الدراسة الضوء على قيود خوارزميات التعلم الآلي عند مواجهة مجموعات بيانات تحتوي على ميزات مكررة أو غير ذات صلة. لتعزيز فعالية هذه الخوارزميات، ينفذ…
-
تعزيز اتخاذ القرار قبل المستشفى: استكشاف احتياجات المستخدمين واعتبارات التصميم لأنظمة دعم القرار السريري
2025 | المؤلف: Enze Bai وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف ورقة البحث التحديات التي تواجه مقدمي الرعاية الطارئة قبل المستشفى في اتخاذ القرارات وتستكشف إمكانيات أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) لتعزيز فعاليتهم. من خلال مقابلات شبه منظمة مع 20 مقدم رعاية من أربع وكالات خدمات طبية طارئة (EMS)، تحدد الدراسة قضايا حاسمة مثل الوصول المحدود إلى أدوات التشخيص، ونقص الخبرة مع بعض حالات المرضى،…
-
تعزيز تصنيف أمراض القلب استنادًا إلى خوارزمية تحسين الإوز الرمادي وذاكرة المدى الطويل والقصير
2025 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة خوارزمية تحسين الإوز الرمادي (GGO) التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أمراض القلب. تشمل أمراض القلب حالات مختلفة تؤثر على هيكل القلب ووظيفته، بما في ذلك مرض الشريان التاجي، وعدم انتظام ضربات القلب، واعتلال عضلة القلب. تستخدم الدراسة نسخة ثنائية من GGO (bGGO) لاختيار الميزات، مع تقييمها مقابل ستة خوارزميات تحسين ثنائية…
-
إطار تنبؤي قوي لتصنيف السكري باستخدام التعلم الآلي المحسن على مجموعات بيانات غير متوازنة
2025 | المؤلف: Inam Abousaber وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث إطارًا تنبؤيًا جديدًا لتوقع مرض السكري يعالج التحديات التي تطرحها اختلالات الفئات في مجموعات البيانات السريرية. تؤكد الدراسة على أهمية استخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة وتقنيات التعامل مع الاختلالات، بما في ذلك هندسة الميزات واستراتيجيات إعادة أخذ العينات، لتحسين دقة التنبؤ. أظهرت الاختبارات الدقيقة على ثلاث مجموعات بيانات—PIMA، مجموعة بيانات السكري 2019،…
-
وجهات نظر المستهلكين حول السجل الصحي الإلكتروني الوطني والحواجز أمام اعتماده في ألمانيا: هل تتطلب سياسة الصحة تغييرًا في التواصل؟
2025 | المؤلف: Saskia Kröner وآخرون | المجلة: BMC Health Services Research | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تدرس الدراسة قبول وتوقعات السجل الصحي الوطني (ePA) الذي تم تقديمه في ألمانيا في 1 يناير 2021، مع التركيز على وجهات نظر المستهلكين، والحواجز، واحتياجات المعلومات. كشفت دراسة استقصائية عبر الإنترنت أجريت بعد عام من التنفيذ أن الاستخدامات الرئيسية لـ ePA تشمل جمع الوثائق الطبية، وتبادل البيانات بين المؤسسات الطبية، والمعلومات الطبية الطارئة. تم تحديد…
-
نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية
2025 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…
-
معالجة عدم التوازن في مجموعات بيانات الصحة: طريقة جديدة NR-Clustering SMOTE وتعديل مقياس المسافة
2025 | المؤلف: Didik Dwi Prasetya وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعلم الآلة، وخاصة في مهام التصنيف حيث تكون الفئات الأقل تمثيلاً، مما يؤدي إلى نماذج متحيزة. للتخفيف من هذه المشكلات، تقدم الدراسة طريقة NR-Clustering SMOTE، التي تتعامل في الوقت نفسه مع الضوضاء والتداخل في بيانات الفئة الأقل التي تم إنشاؤها بواسطة تقنية العينة الزائدة الاصطناعية…