الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
توقع التعلم الآلي لامتصاص البروتين على الجسيمات النانوية الناقلة للأدوية: استعراض أدبي والحاجة إلى تطوير مستقبلي
2025 | المؤلف: Koushiki Basu وآخرون | المجلة: Pharmaceutical Research | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)تستعرض هذه القسم دور الجسيمات النانوية (NPs) كحاملات للأدوية وأهمية امتصاص البروتينات في تشكيل غلاف بروتيني، والذي يؤثر على فعاليتها العلاجية. يؤكد المؤلفون على أهمية فهم امتصاص البروتينات لتحسين تصميم الجسيمات النانوية في توصيل الأدوية والتشخيص. يتم تسليط الضوء على تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) كأدوات واعدة للتنبؤ بتفاعلات الجسيمات النانوية والبروتينات، مع…
-
التكامل المتعدد الأوميات المدفوع بالذكاء الاصطناعي في علم الأورام الدقيق: ربط تدفق البيانات بالقرارات السريرية
2025 | المؤلف: Chou‐Yi Hsu وآخرون | المجلة: Clinical and Experimental Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تناقش هذه الفقرة التقدمات الكبيرة في أبحاث السرطان من خلال تحليل متعدد الأوميات، الذي يدمج بيانات جزيئية وفينوتيبية متنوعة لكشف الإشارات على مستوى النظام التي غالبًا ما تتجاهلها الدراسات ذات النمط الواحد. يوفر هذا النهج، إلى جانب خزعات سائلة طولية تراقب التطور النسلي عبر الحمض النووي للورم المتداول (ctDNA) وتغيرات الأيض، رؤى في الوقت الحقيقي…
-
نموذج توقع قائم على التعلم الآلي لحمى البروسيلات المزمنة: نهج متعدد الميزات باستخدام البيانات السريرية والمخبرية
2025 | المؤلف: Rong Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Cellular and Infection Microbiology | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تتناول هذه الدراسة التحدي السريري الكبير المتمثل في التقدم المزمن في حمى البروسيلات البشرية (HB)، والتي تؤثر على حوالي ثلث المرضى ويمكن أن تؤدي إلى إعاقة طويلة الأمد. هدف المؤلفون إلى تطوير والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بالتقدم المزمن باستخدام بيانات سريرية ومخبرية متاحة بسهولة. تم إجراء تحليل استعادي لـ 555 مريضًا…
-
نموذج أساسي متعدد الأنماط للشرائح الكاملة في علم الأمراض
2025 | المؤلف: Tong Ding وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم هذا القسم حالة من سرطان الخلايا الحرشفية النقيلي يتميز بورم يبلغ حجمه 0.8 سم في أكبر أبعاده. يتم تمثيل بيانات التصوير بدقة 512 بكسل × 512 بكسل، مما يشير إلى مستوى التفاصيل الملتقطة في التحليل. تؤكد هذه النتيجة على أهمية القياس الدقيق في تقييم حجم الورم، وهو أمر حاسم لتحديد مرحلة السرطان وإبلاغ قرارات…
-
نموذج محول الرؤية متعدد المقاييس الهرمي للكشف الدقيق وتصنيف أورام الدماغ في التصوير الطبي القائم على الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: C. Sankari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطار عمل جديد لتحويل الرؤية (ViT) معززًا بمنهجية الانتباه متعدد المقاييس الهرمي (HMSA) للكشف التلقائي وتصنيف أورام الدماغ، وخاصةً الدبقية، والورم السحائي، والورم الغدي النخامي، وأنسجة الدماغ السليمة. تشمل الابتكارات الرئيسية استراتيجية تضمين رقع متعددة الدقة تسهل استخراج الميزات على مقاييس مكانية مختلفة (8×8، 16×16، و32×32 رقعة)، وهندسة محول محسنة حسابيًا تقلل من…
-
DenPAR: مجموعة بيانات الأشعة السينية داخل الفم المشروحة لتعلم الآلة
2025 | المؤلف: Sumudu Rasnayaka وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تتناول الورقة البحثية انتشار الأمراض السنية والدور الحاسم للأشعة السينية داخل الفم (IOPA) في تشخيصها ومراقبتها. تؤثر الأمراض السنية على حوالي 3.5 مليار شخص على مستوى العالم، مما يؤدي إلى مضاعفات صحية كبيرة إذا لم يتم علاجها. الكشف المبكر من خلال الفحوصات السريرية وتقنيات التصوير أمر ضروري للإدارة الفعالة. على الرغم من وجود طرق تصوير…
-
تحسين أداء نموذج التعلم الآلي في توقع الأمراض مع توليد بيانات اصطناعية
2025 | المؤلف: M. K. Jayanthi Kannan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة التحديات الكبيرة التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعلم الآلة، والتي تؤدي غالبًا إلى تدريب نماذج متحيزة تفضل الفئات الغالبة وتعميم ضعيف للفئات الأقل. للتخفيف من هذه المشكلات، نفذت الدراسة تقنيات متقدمة لتوليد البيانات الاصطناعية، بما في ذلك تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) وأخذ العينات الاصطناعية التكيفية (ADASYN)، جنبًا إلى…
-
تعزيز الثقة وقابلية التفسير: دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مع التعلم الآلي لتحسين توقع الأمراض وشفافية القرار
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Diagnostic Pathology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم البحث إطار عمل هجين لتعلم الآلة (ML) يدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز كل من الأداء التنبؤي وقابلية التفسير في تطبيقات الرعاية الصحية الطبية. يستخدم هذا الإطار خوارزميات مثل أشجار القرار، بايزي البسيط، الغابات العشوائية، وXGBoost للتنبؤ بمخاطر خمس أمراض: السكري، فقر الدم، الثلاسيميا، أمراض القلب، ونقص الصفائح الدموية. من خلال استخدام…