الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خصوصية المرضى
-
تعتيم الفيدرالية ووعد التعلم الفيدرالي في الرعاية الصحية
2026 | المؤلف: Joshua Hatherley وآخرون | المجلة: The American Journal of Bioethics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الورقة الآثار الأخلاقية للتعلم الفيدرالي (FL) في الذكاء الاصطناعي الطبي، مع تسليط الضوء على ظاهرة تُسمى “غموض الفيدرالية”. يخلق هذا الغموض “مشكلة الصندوق الأسود المزدوج”، حيث لا يستطيع المعنيون الوصول إلى كل من مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب النماذج والأسباب وراء مخرجات النماذج. بينما يُعتبر FL حلاً لتعزيز خصوصية المرضى وسرية المعلومات، يحذر المؤلفون من…
-
الخصوصية التفاضلية في التعلم العميق الطبي: الأساليب، والمقايضات، وآثار النشر
2026 | المؤلف: Marziyeh Ranjbar‐Mohammadi وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطبيق الخصوصية التفاضلية (DP) في التعلم العميق الطبي (DL)، مسلطًا الضوء على أهميتها في حماية بيانات المرضى الحساسة مع الحفاظ على الفائدة السريرية والعدالة. قام المؤلفون بإجراء مراجعة شاملة، حيث حددوا 74 دراسة مؤهلة نُشرت حتى مارس 2025. تشير النتائج إلى أن DP، وخاصة من خلال آلية DP-SGD، يمكن…
-
ما وراء آذان البشر: التنقل في المخاطر غير المعروفة للكتبة الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية
2025 | المؤلف: Maxim Topaz وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تسلط الأبحاث الضوء على إمكانية استخدام الكتابة بالذكاء الاصطناعي لتخفيف إرهاق الأطباء من خلال تقليل عبء العمل المتعلق بالتوثيق. ومع ذلك، فإن هذه الإمكانية تتعرض لمخاطر كبيرة، بما في ذلك احتمال حدوث أخطاء في التوثيق، ومشكلات الخصوصية، ونقص الشفافية في عمليات الذكاء الاصطناعي. للاستفادة من مزايا الكتابة بالذكاء الاصطناعي مع تقليل هذه المخاطر، يدعو المؤلفون…
-
التعلم الفيدرالي مع الخصوصية التفاضلية لتشخيص سرطان الثدي مما يمكّن من مشاركة البيانات بشكل آمن وسلامة النموذج
2025 | المؤلف: Shubhi Shukla وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الورقة البحثية دمج التعلم الفيدرالي (FL) والخصوصية التفاضلية (DP) لتعزيز الخصوصية في الكشف عن سرطان الثدي أثناء معالجة المعلومات الصحية الحساسة. من خلال الاستفادة من الإطار اللامركزي لـ FL، يمكّن هذا البحث التدريب التعاوني للنماذج بين منظمات الرعاية الصحية دون الكشف عن بيانات المرضى الخام. إن دمج DP يقدم ضوضاء إحصائية في تحديثات…
-
توليد البيانات الاصطناعية: نهج يحافظ على الخصوصية لتسريع أبحاث الأمراض النادرة
2025 | المؤلف: Jorge M. Mendes وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث التحديات الكبيرة التي تواجه أبحاث الأمراض النادرة، وخاصة بسبب نقص بيانات المرضى، واللوائح الصارمة للخصوصية، والحاجة إلى مجموعات بيانات متنوعة لتطوير تشخيصات وعلاجات فعالة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تسلط الضوء على دور البيانات الاصطناعية – مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بشكل مصطنع والتي تحاكي بيانات المرضى الحقيقية مع ضمان الخصوصية – كحل…