الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
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…
-
توقع مخاطر تسوس الأسنان في مرحلة الطفولة المبكرة باستخدام أساليب التعلم الآلي في بنغلاديش
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)هدفت الدراسة إلى تطوير نموذج تعلم آلي (ML) للتنبؤ بتسوس الأسنان في مرحلة الطفولة المبكرة (ECC) من خلال تحليل السلوكيات الصحية الرئيسية بين أزواج الأمهات والأطفال في بنغلاديش. باستخدام عينة من 724 أمًا لديها أطفال دون سن السادسة، استخدمت الدراسة تقييمات سريرية بناءً على معايير ICDAS II جنبًا إلى جنب مع بيانات الاستطلاع. تم إجراء…
-
الكشف عن اعتلال الشبكية السكري مع الوعي بعدم اليقين باستخدام التعلم العميق المعزز بأساليب بايزي
2025 | المؤلف: Muhammad Usman Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم العميق، وبشكل خاص طرق التقريب البايزية، لتعزيز الكشف والتصنيف لاعتلال الشبكية السكري (DR) في الصور الطبية. غالبًا ما توفر نماذج التعلم العميق التقليدية توقعات نقطة واحدة، والتي تفتقر إلى مقاييس عدم اليقين اللازمة لاتخاذ القرارات السريرية في البيئات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية. لمعالجة هذه القيود، قام المؤلفون…
-
عملية اتخاذ قرار متكاملة لتحليل المخاطر في التمويل اللامركزي
2025 | المؤلف: Murat Ki̇ri̇şçi̇ | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)توفر هذه القسم نظرة شاملة على التمويل اللامركزي (DeFi)، مع تسليط الضوء على إمكانياته التحويلية داخل النظام المالي من خلال حلول مبتكرة تعتمد على تقنية دفتر الأستاذ الموزع. تؤكد الدراسة على النمو السريع لبروتوكولات البنوك اللامركزية مع الاعتراف بالمخاطر الكامنة التي يواجهها المستهلكون والمبدعون والمنظمون وغيرهم من أصحاب المصلحة. لمعالجة هذه المخاطر، تستخدم الأبحاث تقنيات…
-
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،…
-
توقع فعالية العلاج المناعي المثبط لنقاط التفتيش للسرطان باستخدام اختبارات الدم الروتينية والبيانات السريرية
2025 | المؤلف: Seong‐Keun Yoo وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: علم الأورام (Oncology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على درجات مخاطر المرضى وحمولة الطفرات الورمية (TMB) فيما يتعلق بأنواع السرطان المختلفة واستجابات العلاج. يسلط الضوء على أربعة مرضى بنتائج متميزة: Pt10276، مريض ملانوما حقق استجابة كاملة (CR) بعد 58.28 شهرًا وحمولة طفرات قدرها 0 طفرات لكل ميغاباز (mut/Mb)؛ Pt9627، مريض سرطان القولون والمستقيم الذي حقق استجابة كاملة (CR)…
-
نموذج هجين من CNN-Bi-LSTM مع دمج الميزات للكشف الدقيق عن نوبات الصرع
2025 | المؤلف: Xiaoshuai Cao وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول الأبحاث الحاجة الملحة لطرق فعالة لاكتشاف النوبات في إدارة الصرع، مقترحة نهج هجين جديد للتعلم العميق يدمج دمج الميزات من أجل دقة محسنة. تستخدم المنهجية تحويل الموجات المتقطعة (DWT) لتفكيك إشارات EEG على خمسة مستويات، مستخرجة ميزات الوقت-التردد وغير الخطية. لتحسين اختيار الميزات، يتم استخدام آلة الدعم المتجهة-إزالة الميزات التكرارية (SVM-RFE)، تليها التصنيف باستخدام…