الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم المراقب
-
التنبؤ المبكر بمخاطر إصابة الضغط في المرضى المقيمين في المستشفى باستخدام نماذج تعلم آلي تحت الإشراف بناءً على سجلات التمريض
2026 | المؤلف: Fredy Barriga-Gallegos وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: العلاج الوظيفي (Occupational Therapy)تستقصي هذه الدراسة استخدام نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف للتنبؤ بإصابات الضغط (PIs) لدى المرضى المقيمين في المستشفى استنادًا إلى البيانات المجمعة خلال الساعات الثماني الأولى من القبول. تتكون مجموعة البيانات من 446 مريضًا من مستشفى الخدمة السريرية في فيليكس بولنيس في سانتياغو، تشيلي، مع معدل إصابة PI المبلغ عنه بنسبة 18.8%. تشمل عوامل الخطر…
-
التعلم المتعدد الحالات الهندسي لتجزئة سرطان المعدة تحت إشراف ضعيف
2026 | المؤلف: Chenshen Huang وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات المتعلقة بالتجزئة ذات الإشراف الضعيف للمناطق السرطانية في الصور الكاملة (WSIs) ضمن علم الأمراض الحاسوبي، وخاصة الاعتماد على التعليقات التوضيحية المكلفة على مستوى البكسل. تكافح الأطر الحالية للتعلم متعدد الحالات (MIL) لتوليد أقنعة تجزئة دقيقة لأنها تعتبر WSIs كـ ‘حقائب غير مرتبة من الرقع’، متجاهلة التركيب النسيجي الأساسي والأنماط المعمارية التي…
-
نماذج التعلم الآلي الهجينة القابلة للتفسير باستخدام FOLD-R++ وبرمجة مجموعة الإجابات
2026 | المؤلف: Sanne Wielinga وآخرون | المجلة: Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا هجينًا يجمع بين التفكير الرمزي من خلال برمجة مجموعة الإجابات (ASP) مع مصنفات التعلم الآلي (ML) السوداء لتعزيز كل من الأداء التنبؤي وقابلية التفسير في مهام التصنيف الطبي. يسمح دمج القواعد المستمدة من ASP من خوارزمية FOLD-R++ بتصحيح التنبؤات غير المؤكدة مع تقديم تفسيرات قابلة للقراءة البشرية. تظهر التجارب التي…
-
توقع مرض السكري باستخدام تقنيات مختلطة تحت إشراف وغير تحت إشراف بناءً على مجموعة بيانات PIMA
2025 | المؤلف: Ahmad Adel Abu-Shareha وآخرون | المجلة: Journal of Artificial Intelligence and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الورقة البحثية تحديات توقع مرض السكري باستخدام التعلم الآلي، وخاصة بسبب قيود مجموعات البيانات الطبية الصغيرة وغير المتوازنة. يقترح المؤلفون إطار عمل هجين يجمع بين تقنيات التعلم المراقب وغير المراقب، مع الاستفادة بشكل خاص من التجميع، واختيار الميزات عبر المعلومات المتبادلة، والتصنيف لتعزيز الأداء التنبؤي على مجموعة بيانات السكري الهندية PIMA. يهدف الإطار…
-
التعلم الآلي تحت الإشراف لتصنيف وتوقع التقزم بين الأطفال المصريين دون سن الخامسة
2025 | المؤلف: Abdelaziz Hendy وآخرون | المجلة: BMC Pediatrics | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تبحث هذه الدراسة في انتشار التقزم بين الأطفال دون سن الخامسة في مصر، وهي قضية حاسمة مرتبطة بسوء التغذية المزمن الذي يؤثر على الملايين ويعيق التنمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تستخدم الدراسة مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي (ML) تحت الإشراف – تحديدًا XGBoost، والانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتعزيز التدرج، وأقرب الجيران -…
-
طرق التعلم الآلي الخاضعة للإشراف المتقدمة للتنبؤ الدقيق بمرض السكري باستخدام اختيار الميزات
2025 | المؤلف: Gufran Ahmad Ansari وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم الآلي (MLT) للتنبؤ المبكر بمرض السكري (DM)، وهو حالة مزمنة لها آثار صحية خطيرة إذا تُركت دون علاج. باستخدام مجموعة بيانات السكري الخاصة بالهنود البيما (PIDD) من مستودع UCI، تقارن الدراسة بين عدة نماذج MLT تحت الإشراف، بما في ذلك آلة الدعم الناقل (SVM)، بايزي البسيط (NB)، الجيران…
-
التنبؤ وتصنيف مخاطر السمنة بناءً على نهج تعلم آلي هجين ميتاheuristic
2024 | المؤلف: Zarindokht Helforoush وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتعزيز توقع مخاطر السمنة، مع معالجة قيود نماذج الانحدار التقليدية التي تكافح لمراعاة التفاعلات المعقدة بين العوامل الوراثية والبيئية والسلوكية. تقدم الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا يجمع بين الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، والذي، بعد معالجة البيانات بشكل شامل، حقق معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ…