الأبحاث في مجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making
-
تشخيص مرض الغدة الدرقية القابل للتفسير المحسن من خلال الاستفادة من زيادة العينة الاصطناعية ونماذج التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Ali Raza وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة نهجًا مبتكرًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي للتشخيص المبكر لاضطرابات الغدة الدرقية، باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على 3,772 ملاحظة مرضية. تستخدم الدراسة تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية للبيانات المستمرة الاسمية (SMOTE-NC) بالتزامن مع آلة تعزيز التدرج الخفيف المعدلة (LGBM) لمعالجة قضايا عدم توازن الفئات بفعالية، محققة دقة تشخيص ملحوظة تبلغ 0.96، متجاوزة الأساليب…
-
دور خوارزميات التعلم الآلي في توقع مخاطر الانتحار: مراجعة منهجية وتحليل تلوي للدراسات السريرية
2024 | المؤلف: Houriyeh Ehtemam وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)تتناول ورقة البحث القضية المعقدة للصحة العامة المتعلقة بالانتحار، مع التأكيد على إمكانية تقنيات التعلم الآلي (ML) في التنبؤ بمخاطر الانتحار. تم إجراء مراجعة منهجية لـ 41 دراسة نُشرت بين عامي 2011 و2022 لتقييم أداء خوارزميات ML المختلفة، باستثناء طرق معالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصور. أظهرت النتائج أن خوارزمية الغابة العشوائية حققت أعلى دقة بنسبة…
-
نهج متقدم مدفوع بالذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي باستخدام EfficientNetB2 مع التعديل والتصفية المتجانسة
2024 | المؤلف: A. M. J. Zubair Rahman وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية منهجية جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، باستخدام بنية التعلم العميق EfficientNetB2. لقد واجهت تقنيات معالجة الصور التقليدية وتقنيات التعلم الآلي صعوبات في تحديد مناطق الأورام بدقة بسبب التحديات مثل الضوضاء وتفاوت جودة الصور. لمعالجة هذه القضايا، تتضمن الطريقة المقترحة تقنيات متقدمة لمعالجة الصور، بما في…
-
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…
-
نموذج توقع قائم على تقنيات الذكاء الاصطناعي لوقت التفكك وصلابة الأقراص سريعة التفكك في اختبارات ما قبل الصياغة
2024 | المؤلف: Mehri Momeni وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتعزيز عمليات صياغة الأدوية في صناعة الأدوية من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. تركز الدراسة بشكل خاص على الأقراص القابلة للتفكك عن طريق الفم (ODTs)، التي تُفضل بسبب إطلاقها السريع وخصائصها السهلة الاستخدام. تتناول الدراسة التحديات المرتبطة بطريقة التجربة والخطأ التقليدية في اختيار المواد المساعدة، والتي غالبًا ما…
-
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…