الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: قواعد البيانات، الواقعية
-
تحليل مقارن لنماذج تعلم الآلة في توقع مرض الشريان التاجي مع اختيار ميزات محسّن
Comparative analysis of machine learning models for coronary artery disease prediction with optimized feature selectionتستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بمرض الشريان التاجي (CAD) باستخدام مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات فرامينغهام ومجموعة بيانات ز-علي زاده ساني. من خلال اعتماد منهجية منظمة تشمل معالجة البيانات، واختيار الميزات عبر خوارزمية تحسين بحث النسر الأصلع (BESO)، وتقييم نماذج التصنيف المتعددة، تحدد الأبحاث أن الغابة العشوائية (RF) هي الأكثر فعالية…
-
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي
Optimizing heart disease diagnosis with advanced machine learning models: a comparison of predictive performanceتقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
-
نموذج توقع مخاطر السقوط استنادًا إلى قاعدة بيانات CHARLS لكبار السن في الصين
A fall risk prediction model based on the CHARLS database for older individuals in Chinaتتناول هذه الدراسة القضية المهمة للإصابات المتعلقة بالسقوط بين كبار السن، والتي تُعتبر السبب الثاني الرئيسي للوفيات المرتبطة بالإصابات على مستوى العالم. هدف الباحثون إلى تطوير نموذج موثوق لتوقع مخاطر السقوط خصيصًا للسكان المسنين في الصين باستخدام بيانات من دراسة الصين للصحة والتقاعد الطولية (CHARLS). تم تحليل بيانات 4,913 مشاركًا تتراوح أعمارهم بين 60 عامًا…
-
نهج محسّن كمي للكشف عن سرطان الثدي باستخدام SqueezeNet-SVM
A quantum-optimized approach for breast cancer detection using SqueezeNet-SVMتقدم البحث نهج هجين جديد، يسمى Q-BGWO-SQSVM، لتصنيف سرطان الثدي الذي يدمج بين مُحسّن الذئب الرمادي الثنائي المستوحى من الكم (Q-BGWO) مع SqueezeNet وآلات الدعم المتجهة (SVM). يعالج هذا الأسلوب قيود أنظمة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر الحالية (CAD)، مثل الإفراط في التكيف والاعتماد على مجموعات بيانات موسومة كبيرة، من خلال تعزيز دقة معالجة وتفسير صور الماموجرام.…
-
المخاوف المتعلقة بالسلامة بعد التسويق مع ليكانيماب: دراسة يقظة دوائية مستندة إلى قاعدة بيانات نظام الإبلاغ عن الأحداث الضارة التابع لإدارة الغذاء والدواء الأمريكية
Post-marketing safety concerns with lecanemab: a pharmacovigilance study based on the FDA Adverse Event Reporting System databaseهدفت الدراسة إلى تقييم ملف سلامة ليكانيماب خلال فترة ما بعد التسويق من خلال تحليل البيانات من نظام الإبلاغ عن الأحداث الضارة التابع لإدارة الغذاء والدواء (FAERS). تم الإبلاغ عن إجمالي 1,986 حدثًا ضارًا (AEs) مرتبطًا بالليكانيماب، مما أثر على 868 مريضًا، حيث عانى 203 من أحداث ضارة خطيرة، بما في ذلك 22 حالة وفاة.…
-
نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية
A novel RFE-GRU model for diabetes classification using PIMA Indian datasetتتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…
-
الخصائص السكانية والسريرية للمرضى الذين يعانون من نقص الزنك: تحليل لقاعدة بيانات المطالبات الطبية الوطنية اليابانية
Demographic and clinical characteristics of patients with zinc deficiency: analysis of a nationwide Japanese medical claims databaseيتناول هذا القسم من ورقة البحث دراسة استباقية، عرضية قائمة على الملاحظة أجريت باستخدام قاعدة بيانات المطالبات اليابانية الوطنية من يناير 2019 إلى ديسمبر 2021، مع التركيز على نقص الزنك، الذي يؤثر على أكثر من 2 مليار شخص حول العالم. قامت الدراسة بتحليل بيانات من 13,100 مريض مع قياسات تركيز الزنك في المصل، كاشفة عن…