الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نماذج التعلم التنبؤية

التنبؤ بالنتائج المستمرة: بعض الاختبارات الجديدة للنهج الترابطي في تعلم الطوارئ

2026 | المؤلف: Julie Y. L. Chow وآخرون | المجلة: PLoS Computational Biology | المجال: علم النفس النمائي والتربوي (Developmental and Educational Psychology)

تقدم ورقة البحث نقدًا لنماذج التعلم الارتباطي التقليدية التي تستخدم التصنيفات الثنائية للإشارات والنتائج، والتي غالبًا ما تفشل في حساب التباين الكامن في التجارب الواقعية. على وجه التحديد، تكافح هذه النماذج لتمثيل التغيرات في أحجام النتائج، مثل اختلاف شدة المرض في السياقات الطبية، حيث تقترب في المقام الأول من متوسط النتيجة دون التقاط التوزيع الأساسي.…
التباين الجغرافي وطرق التعلم الآلي للتنبؤ بممارسة التغوط في العراء في زامبيا

2026 | المؤلف: Andualem Addisu Birlie وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)

تستكشف الدراسة انتشار وتنبؤات التغوط في العراء في زامبيا، مع تسليط الضوء على تداعياته الكبيرة على الصحة العامة، بما في ذلك انتشار الأمراض والتلوث البيئي. باستخدام بيانات ثانوية من المسح الديموغرافي والصحي في زامبيا لعام 2024 (ZMDHS)، تستخدم البحث التحليل الجغرافي وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط المكانية والعوامل الرئيسية المرتبطة بممارسات التغوط في العراء. تكشف…
التنبؤ بأداء إدارة الشركات باستخدام الذكاء الاصطناعي: دمج رؤى استراتيجية المدير التنفيذي من تقارير الإدارة المستدامة

2026 | المؤلف: Xiao Wang وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: المحاسبة (Accounting)

تقدم هذه الدراسة نموذجًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي مصممًا للتنبؤ بأداء إدارة الشركات من خلال دمج البيانات المالية مع الرؤى الاستراتيجية المستمدة من رسائل المدير التنفيذي في تقارير الاستدامة. من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 1,271 شركة مدرجة في أسواق كوسبي وكوسداك في كوريا من 2016 إلى 2023، استخدمت الدراسة ثمانية مصنفات تعلم آلي وتعلم عميق،…
إطار عمل اختيار الميزات الهجينة والتجميع الموجه بالتنوع للتعلم الجماعي القابل للتفسير: تطبيق على توقع وفيات COVID-19

2026 | المؤلف: Farideh Mohtasham وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم البحث إطار عمل هجين لاختيار الميزات وتوجيه التنوع يهدف إلى تعزيز النمذجة التنبؤية في البيانات الطبية الحيوية عالية الأبعاد، وخاصة للتطبيقات السريرية. يعالج هذا الإطار قيود الطرق التجميعية الحالية من خلال دمج خط أنابيب قوي لاختيار الميزات – باستخدام تقنيات مثل عامل تضخم التباين (VIF)، وتحليل التباين (ANOVA)، والإزالة التراجعية المتسلسلة (SBE)، والانحدار باستخدام…
نموذج تعلم تمثيل عميق للتنبؤ بالاستجابة لتحفيز العصب الحائر

2026 | المؤلف: Hrishikesh Suresh وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

تتناول ورقة البحث تطوير VQ-VNS، وهو نموذج تعلم تمثيل عميق يهدف إلى التنبؤ بنتائج تحفيز العصب الحائر (VNS) لدى مرضى الصرع الأطفال. على الرغم من أن VNS هو علاج شائع، إلا أنه فعال فقط لنحو نصف المرضى، والبيانات السريرية الحالية قبل الجراحة غير كافية للتنبؤ باستجابة العلاج، كما يتضح من منطقة تحت المنحنى (AUC) البالغة…
تطبيق خوارزمية التعلم الآلي للتنبؤ بسوء التغذية الحاد بين الأطفال دون سن الخامسة في شرق إفريقيا باستخدام بيانات المسح الصحي الأخيرة

2026 | المؤلف: Habtamu Guaguahu Feleke وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)

تتناول الدراسة القضية الملحة لسوء التغذية الحاد بين الأطفال دون سن الخامسة في شرق إفريقيا، باستخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالأفراد المعرضين للخطر من أجل التدخل في الوقت المناسب. من خلال تحليل بيانات من 76,224 طفلًا عبر 12 دولة، استخدمت البحث عشرة خوارزميات تعلم آلي مشرف، حيث حقق نموذج الغابة العشوائية أفضل أداء تنبؤي، محققًا…
نهج متقدمة في التعلم الآلي لتوقع التوطن المشترك للأمراض المدارية المهملة في كينيا: التركيز على الديدان الطفيلية المنقولة بالتربة، داء البلهارسيات، وداء الفيلاريات اللمفاوي

2026 | المؤلف: Nkuba Nyerere وآخرون | المجلة: PLoS neglected tropical diseases | المجال: علم الطفيليات (Parasitology)

تبحث الدراسة في التحدي المستمر للأمراض المدارية المهملة (NTDs) في كينيا، حيث تعقد التوطن المشترك للديدان الطفيلية المنقولة بالتربة (STH) وداء البلهارسيا (SCH) وفيلاريا اللمفية (LF) جهود السيطرة. باستخدام نماذج التعلم الآلي، وتحديداً الغابة العشوائية (RF) وآلة تعزيز التدرج (GBM) وتعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، تهدف الدراسة إلى تحديد المناطق عالية المخاطر لتوطن الأمراض المدارية المهملة…
التنبؤ بنوبات الاكتئاب استنادًا إلى الميزات السريرية والخصائص المعرفية والبروتينات المرتبطة بالالتهابات وبيانات تخطيط الدماغ

2026 | المؤلف: | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: الطب النفسي البيولوجي (Biological Psychiatry)

تتناول الدراسة تحدي تشخيص الاكتئاب بسبب نقص العلامات الحيوية المعتمدة سريريًا والبروتوكولات الموضوعية. تبرز الإمكانيات التي يوفرها التعلم الآلي في التشخيص النفسي من خلال دمج البيانات متعددة الأبعاد، بما في ذلك الميزات السريرية، الوظائف الإدراكية، حالات الموجات الدماغية (EEG)، والبروتينات المرتبطة بالالتهابات. تم تحليل 115 مريضًا بالاكتئاب و66 من الأصحاء، مع جمع بيانات المتابعة من…
نموذج توقع متعلق بتعديل اللاكتيل لتشخيص التهاب القولون التقرحي بناءً على التعلم الآلي

2026 | المؤلف: Jian Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Immunology | المجال: علم المناعة (Immunology)

تبحث الدراسة في دور تعديل اللاكتيل في التهاب القولون التقرحي (UC)، مع تسليط الضوء على أهميته في إعادة برمجة الأيض والتنظيم الجيني المرتبط بتقدم الأورام والأمراض الالتهابية. من خلال تحليل ثلاثة مجموعات بيانات مرتبطة بـ UC من قاعدة بيانات GEO، تحدد الدراسة أربعة جينات رئيسية مرتبطة باللاكتيل—HIF1A، SLC25A12، SLC16A3، وPFKFB2—باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يظهر نموذج…
تطبيق التعلم الآلي والتعلم العميق لتوقع الاكتئاب من تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي وتحديد البيولوجيا الدماغية المرتبطة بالاكتئاب

2026 | المؤلف: Jiayue-Clara Jiang وآخرون | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

تدرس هذه الدراسة فعالية مؤشرات المادة الرمادية لاضطراب الاكتئاب الشديد (MDD) باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وتحديداً أفضل مؤشرات خطية غير متحيزة (BLUP) وطرق التعلم العميق (ResNet3D). استخدمت التحليل بيانات هيكلية عالية الأبعاد من التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي T1، والتي تتضمن عينة تدريبية من 987 حالة MDD و3,934 ضابط من بنك المملكة المتحدة الحيوي. أظهر مؤشر…