الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الفرز المدعوم بالذكاء الاصطناعي
-
هل يجب أن نترك فرز الطوارئ للأطفال للذكاء الاصطناعي؟ مقارنة بين ChatGPT 4o و Grok 3 Should we leave paediatric emergency triage to artificial intelligence? A comparison of ChatGPT 4o and Grok 3
2026 | المؤلف: Emre Aygün وآخرون | المجلة: Frontiers in Pediatrics | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تدرس هذه الدراسة فعالية نماذج اللغة الكبيرة، وبشكل خاص ChatGPT 4o و Grok 3، في فرز الطوارئ للأطفال مقارنة بالتقييمات التقليدية من قبل الممرضات والأطباء. أجريت الدراسة في قسم الطوارئ للأطفال من مارس إلى أبريل 2025، وشملت 1,505 مرضى واستخدمت مؤشر شدة الطوارئ (ESI) لتقييمات الفرز. أظهرت النتائج أن ChatGPT 4o حقق دقة فرز بلغت…
-
كيف تؤثر تخصيص العتبة على أداء نموذج الذكاء الاصطناعي متعدد الفئات للأشعة السينية لتصنيف الرعاية الأولية: دراسة استعادية How threshold customisation affects the performance of a multiclass X-ray AI model for primary care triage: a retrospective study
2026 | المؤلف: Jordan Zheng Ting Sim وآخرون | المجلة: BMJ Open | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تتناول قسم ورقة البحث دراسة تركز على تحسين إعدادات العتبة لنموذج التعلم العميق متعدد الفئات المتاح تجاريًا للأشعة السينية على الصدر (CXR) لتعزيز أدائه التشخيصي في إعدادات الرعاية الأولية. شملت الدراسة تقييمًا استعاديًا لـ 816 صورة أشعة سينية أمامية للصدر للبالغين من عيادتين للرعاية الأولية ومستشفى ثالثي في سنغافورة. تضمنت مقاييس النتائج الرئيسية الحساسية، والخصوصية،…