الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كشف الاكتئاب
-
التعلم الذاتي الهرمي للتمثيل لاكتشاف الاكتئاب من الكلام Hierarchical Self-Supervised Representation Learning for Depression Detection from Speech
2026 | المؤلف: Yuxin Li وآخرون | المجلة: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم ورقة البحث HAREN-CTC، وهو إطار جديد للتعلم العميق لاكتشاف الاكتئاب القائم على الكلام (SDD) الذي يدمج بفعالية التمثيلات الصوتية السطحية والتمثيلات الدلالية العميقة المستمدة من نماذج التعلم الذاتي المدرب مسبقًا (SSL). على عكس الطرق التقليدية التي تعتمد على ميزات من طبقة واحدة من نماذج SSL، يستخدم HAREN-CTC مشفر تمثيل تكيفي هرمي يستفيد من الانتباه…
-
الامتناع الواعي من عدم اليقين في التشخيص الطبي استنادًا إلى النصوص الطبية Uncertainty-aware abstention in medical diagnosis based on medical texts
2026 | المؤلف: Artem Vazhentsev وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الدراسة موثوقية التشخيص الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي من خلال التنبؤ الانتقائي، الذي يسمح للنماذج بالامتناع عن اتخاذ القرارات عند مواجهة عدم اليقين التنبؤي. تقيم البحث بشكل منهجي طرق قياس عدم اليقين المختلفة المطبقة على تحليل النصوص الطبية عبر مهام ومجموعات بيانات متنوعة، بما في ذلك التنبؤ بالوفيات الثنائي من ملخصات الخروج في MIMIC-III،…
-
إطار تشفير هجين ECC-AES لحماية البيانات السحابية بشكل آمن وفعال A hybrid ECC-AES encryption framework for secure and efficient cloud-based data protection
2026 | المؤلف: P. Selvi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث SymECCipher، وهو إطار تشفير هجين مبتكر مصمم لتعزيز الخصوصية والأمان للبيانات الحساسة المتعلقة بالصحة النفسية في الرعاية الصحية الرقمية. من خلال دمج تشفير المنحنيات البيضاوية (ECC) لتبادل المفاتيح ومعيار التشفير المتقدم (AES) لتشفير البيانات، يحقق SymECCipher أداءً متفوقًا مع أوقات تشفير وفك تشفير تبلغ 5 مللي ثانية و4 مللي ثانية، على التوالي،…