الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: النمذجة التنبؤية
-
نحو الكشف المبكر القابل للتوسع عن السرطان: تقييم النماذج التنبؤية المعتمدة على السجلات الصحية الإلكترونية مقابل معايير الفحص التقليدية
2026 | المؤلف: Jiheum Park وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة قيود إرشادات فحص السرطان الحالية، التي تركز بشكل أساسي على عدد محدود من أنواع السرطان وتعتمد على معايير محددة مثل العمر أو تاريخ التدخين لتحديد الأفراد المعرضين لمخاطر عالية. يقترح المؤلفون أن النماذج التنبؤية التي تستخدم السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) يمكن أن تعزز من تحديد المجموعات المعرضة لمخاطر عالية من خلال كشف…
-
التنبؤ بأداء إدارة الشركات باستخدام الذكاء الاصطناعي: دمج رؤى استراتيجية المدير التنفيذي من تقارير الإدارة المستدامة
2026 | المؤلف: Xiao Wang وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم هذه الدراسة نموذجًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي مصممًا للتنبؤ بأداء إدارة الشركات من خلال دمج البيانات المالية مع الرؤى الاستراتيجية المستمدة من رسائل المدير التنفيذي في تقارير الاستدامة. من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 1,271 شركة مدرجة في أسواق كوسبي وكوسداك في كوريا من 2016 إلى 2023، استخدمت الدراسة ثمانية مصنفات تعلم آلي وتعلم عميق،…
-
رؤى متعددة الوسائط في نمذجة مخاطر الائتمان: دمج بيانات المناخ والنص للتنبؤ بالعجز
2026 | المؤلف: Zongxiao Wu وآخرون | المجلة: Information Systems Frontiers | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم ورقة البحث إطارًا متعدد الوسائط لتقييم مخاطر الائتمان، تستهدف بشكل خاص المؤسسات الصغيرة والمتوسطة (mSEs) ذات التاريخ المالي المحدود. من خلال دمج المتغيرات الائتمانية المنظمة، وبيانات المناخ، والسرد النصي غير المنظم، تستخدم الدراسة نماذج تعلم عميقة متقدمة، بما في ذلك الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، ووحدات متكررة محكومة (GRU)، وهياكل المحولات. تشير النتائج إلى…
-
شبكات كولموغوروف-أرنولد المعتمدة على GRU وLSTM للتنبؤ المبكر بعجز القروض
2026 | المؤلف: Yue Yang وآخرون | المجلة: Applied Soft Computing | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول هذه الدراسة تحدي تحسين دقة التنبؤ لنماذج التخلف عن سداد القروض للتعرف المبكر على التخلف، مع التركيز على التنبؤات التي تتجاوز ثلاثة أشهر مسبقًا. تحتوي الطرق التقليدية على قيود، بما في ذلك دقة ضعيفة في التنبؤات المبكرة والاعتماد على التدريب والاختبار ضمن نفس السنة، مما يقيد قابليتها للتطبيق على البيانات خارج الوقت. للتغلب على…
-
ClinicRealm: إعادة تقييم نماذج اللغة الكبيرة باستخدام التعلم الآلي التقليدي لمهام التنبؤ السريرية غير التوليدية
2026 | المؤلف: Yinghao Zhu وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول قسم ورقة البحث تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سياق التنبؤ السريري، متحديًا الافتراض السائد بأن النماذج المتخصصة تتفوق على LLMs في المهام غير التوليدية. باستخدام معيار ClinicRealm، يقيم البحث بشكل منهجي 15 نموذج LLM على طراز GPT، و5 نماذج على طراز BERT، و11 طريقة تقليدية على كل من الملاحظات السريرية غير المنظمة وسجلات…
-
تطوير وتقييم نماذج التنبؤ بمخاطر الأمراض القلبية الوعائية للمرضى المصابين بداء السكري من النوع 2
2026 | المؤلف: Yang Yang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يتناول المؤلفون قيود معادلات مخاطر أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) الحالية، مثل معادلات المجموعة المجمعة ومعادلات PREVENT، خاصة فيما يتعلق بدقتها التنبؤية وإنصافها للمرضى الذين يعانون من داء السكري من النوع 2 (T2D). لمعالجة هذه المشكلة، قاموا بتطوير نموذج بقاء يعتمد على Weibull Accelerated Failure Time (AFT) يهدف إلى توقع مخاطر CVD…
-
نموذج تنبؤي قابل للتفسير لشركات الإدراج في غسل الأخضر بناءً على XGBoost وSHAP
2026 | المؤلف: Zhang Jianfeng وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول هذه الدراسة القضية الحرجة المتعلقة بتوقع الغسل الأخضر ESG (البيئي، الاجتماعي، والحوكمة) بين الشركات المدرجة، وهو أمر ضروري لإدارة الإفصاحات المضللة عن ESG مسبقًا وتخفيف مخاطر الاستثمار. باستخدام خوارزمية XGBoost المحسنة مع طريقة تفسير SHAP (SHapley Additive exPlanations)، تقوم البحث ببناء نماذج توقعية استنادًا إلى مجموعة بيانات من الشركات المدرجة في الصين من 2009…
-
الكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن بناءً على نموذج تعلم آلي معزز بـ SURD
2026 | المؤلف: Ningning Xue وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة التحدي الكبير المتمثل في التنبؤ المبكر بالمخاطر في مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال تقديم إطار تنبؤي جديد يجمع بين التعلم الآلي مع تحليل التفكيك الفريد المتناغم (SURD) من نظرية المعلومات السببية. باستخدام مجموعة بيانات UCI-CKD التي تحتوي على 400 عينة، طور الباحثون عشرة نماذج تصنيف، مع معالجة البيانات المفقودة من خلال…
-
تحليل قابلية تطبيق التعلم الجماعي القائم على الأشجار لنماذج توقع ملوثات الهواء
2026 | المؤلف: Xiaofeng Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة إطار عمل قائم على الأشجار في التعلم الآلي يهدف إلى تعزيز التنبؤ بالملوثات المتعددة لإدارة جودة الهواء. تقيم الأبحاث القدرات التنبؤية لثلاثة نماذج – الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار المعززة بالتدرج (GBDT)، وشجرة القرار (DT) – عبر ستة ملوثات رئيسية: PM 2.5، PM 10، NO 2، SO 2، CO، و O 3.…
-
تحسين مكونات المحصول في القمح القاسي من خلال التنبؤ الجيني متعدد الصفات والبيئات
2026 | المؤلف: Damiano Puglisi وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الدراسة فعالية نماذج التنبؤ الجينومي المختلفة – البيئة الواحدة (SE)، الصفات المتعددة (MT)، البيئات المتعددة (ME)، والصفات المتعددة-البيئات المتعددة (MTME) – في تقييم الصفات الزراعية الرئيسية للقمح القاسي (*Triticum turgidum* L. ssp. *durum*). تركز الأبحاث على سبع صفات حاسمة لاستقرار المحصول في سياق تقلب المناخ، بما في ذلك عدد الحبوب لكل سنبلة، وزن…