الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نظام دعم القرار السريري
-
نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأغراض تتفوق على أدوات الذكاء الاصطناعي السريرية المتخصصة في المعايير الطبية
2026 | المؤلف: Krithik Vishwanath وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تقيّم هذه الفقرة أداء أدوات الذكاء الاصطناعي السريري المتخصصة، وتحديداً OpenEvidence و UpToDate Expert AI، مقابل النماذج اللغوية الكبيرة العامة الرائدة مثل GPT-5.2 و Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6. يتكون التقييم من ثلاث مراحل: (1) 500 سؤال MedQA تقيم المعرفة الطبية، (2) 500 عنصر HealthBench تقيس التوافق مع الأطباء الخبراء، و (3) معيار…
-
الدور الناشئ للذكاء الاصطناعي في التهاب الأمعاء الناخر وتحديات التنفيذ
2026 | المؤلف: Parvathy Krishnan وآخرون | المجلة: Pediatric Research | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)يتناول التعليق التحدي المستمر لالتهاب الأمعاء الناخر (NEC) في البيئات السريرية، مع التأكيد على الحاجة إلى تحسين استراتيجيات التشخيص التي ظلت ثابتة إلى حد كبير. يستكشف الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تعزيز إدارة NEC من خلال الدقة التنبؤية. يبرز المؤلفون كيف يمكن لخوارزميات ML تحسين تصنيف المخاطر من خلال استخدام بيانات…
-
سلامة نظام دعم القرار السريري القائم على نموذج لغوي كبير في الرعاية الصحية الأولية في أفريقيا
2026 | المؤلف: Ambrose Agweyu وآخرون | المجلة: Nature Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تقييمًا رجعيًا لنظام دعم القرار السريري (CDSS) المدمج في نموذج لغة كبير (LLM) تم تنفيذه في 16 عيادة رعاية أولية في كينيا من يوليو إلى سبتمبر 2024. أظهر مراجعة لـ 1,469 سجلًا طبيًا من قبل أطباء مدربين أن الهلوسات، التي تعرف بأنها مخرجات غير صحيحة من النموذج، كانت نادرة، حيث…
-
يظهر التقييم المنهجي أن نماذج اللغة الكبيرة لم تصل بعد إلى دقة التشخيص لأدوات دعم القرار التقليدية للأمراض النادرة
2026 | المؤلف: Justin Reese وآخرون | المجلة: European Journal of Human Genetics | المجال: علم الوراثة (Genetics)تقيّم هذه القسم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تشخيص الأمراض الوراثية من خلال تقييمها مقابل 5213 تقرير حالة منشور. باستخدام مخطط فينوباكيت، وأطلس الظواهر البشرية، وأطلس الأمراض موند، شمل البحث إرسال مطالبات مستمدة من فينوباكيت إلى سبعة LLMs، بما في ذلك النماذج العامة والمتخصصة في الطب. أشارت النتائج إلى أن أفضل أداء لـ LLM…
-
تنظيم الذكاء الاصطناعي السريري (AI) في عصر الوكلاء: أنظمة البرمجيات السريرية غير المحددة (UNDCS) للرعاية الصحية
2026 | المؤلف: C. C. Terence Tan وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)في قسم النقاش من ورقة البحث، يدعو المؤلفون إلى تعزيز الأطر التنظيمية لمعالجة الفجوات المحددة في تنظيم أنظمة دعم القرار السريري (CDS)، وخاصة تلك التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يبرزون أن الإرشادات الحالية من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) وغيرها من الهيئات الدولية تشمل بالفعل أنظمة CDS، لكنهم يؤكدون على الحاجة إلى تنظيمات مصممة…
-
تقييم مختلط لخبرات الأطباء وأنماط اعتماد دعم القرار السريري القائم على الذكاء الاصطناعي المولد المدمج في السجلات الصحية الإلكترونية من قبل الأطباء في كينيا
2026 | المؤلف: Christopher Obong’o وآخرون | المجلة: BMJ Digital Health & AI | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يقدم هذا القسم تقييمًا لتجارب الأطباء وأنماط اعتمادهم بشأن نظام دعم القرار السريري القائم على الذكاء الاصطناعي التوليدي المدمج في السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) في كينيا. تستخدم الدراسة نهج تجربة مستخدم مختلط، مع التركيز على التحديات الفريدة التي تواجهها في بيئة فقيرة الموارد. تؤكد النتائج على أهمية موثوقية البنية التحتية كعامل محوري يؤثر على اعتماد…
-
دراسة جدوى تجريبية لتصميم متمركز حول الإنسان لرعاية تليف الكبد: تطوير واختبار أولي لنموذج SMARTLiver، وهو نظام دعم قرار سريري قائم على FHIR لطب الكبد
2026 | المؤلف: Keerthika Sunchu وآخرون | المجلة: PLOS Digital Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم البحث تطبيق SMARTLiver، وهو تطبيق لدعم اتخاذ القرار السريري مصمم لتعزيز إدارة تليف الكبد من خلال معالجة التحديات التي تطرحها أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) المجزأة. من خلال اعتماد مبادئ التصميم المتمحور حول الإنسان، يقوم SMARTLiver بتجميع بيانات المرضى الحيوية، ودمج الإرشادات المستندة إلى الأدلة، وتبسيط سير العمل في الرعاية. يتضمن التطبيق ميزات مثل…
-
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…
-
الطب الانتقالي المدفوع بالذكاء الاصطناعي: إطار عمل للتعلم الآلي لتوقع نتائج الأمراض وتحسين الرعاية المتمحورة حول المريض
2025 | المؤلف: Laith Abualigah وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي يجمع بين آلات تعزيز التدرج (GBM) والشبكات العصبية العميقة (DNN) لتعزيز الأداء التنبؤي في الطب الانتقالي. يتناول هذا الإطار تحديات كبيرة مثل مجموعات البيانات غير المتجانسة، عدم التوازن في الفئات، وقابلية التوسع، والتي أعاقت التطبيق الفعال لتعلم الآلة في الرعاية الصحية. تم تقييمه على مجموعتين…
-
بناء وتطبيق نظام دعم القرار السريري لأمراض القلب والأوعية الدموية: دراسة تطوير وتحقق مدفوعة بالبيانات متعددة الأنماط
2025 | المؤلف: Shumei Miao وآخرون | المجلة: JMIR Medical Informatics | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة الزيادة في حالات الأمراض القلبية الوعائية (CVDs) في الصين، والتي تفاقمت بسبب شيخوخة السكان وأنماط الحياة غير الصحية، إلى جانب الفجوات الإقليمية الكبيرة في الموارد الطبية ومعايير العلاج. كان الهدف هو تطوير نظام دعم القرار السريري (CDSS) الذي يدمج البيانات متعددة الأنماط من أنظمة المستشفيات المختلفة لتعزيز تشخيص وإدارة الأمراض القلبية الوعائية.…