الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نماذج التعلم التنبؤية
-
دمج الأشجار الاحتمالية والشبكات السببية للبيانات السريرية والوبائية
2026 | المؤلف: Sheresh Zahoor وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل الدمج السببي الاحتمالي (PCF)، الذي يدمج الشبكات البايزية السببية (CBNs) وأشجار الاحتمالات (PTrees) لتعزيز اتخاذ القرارات في الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بالنتائج واستكشاف آثار التدخلات. يلتقط إطار عمل PCF العلاقات السببية، مما يسمح بتحديد تأثيرات العوامل ومحاكاة السيناريوهات الافتراضية. تم تقييمه على مجموعات بيانات متنوعة بما في ذلك MIMIC-IV، دراسة…
-
نهج تعلم آلي متعدد الوسائط للتنبؤ باستعادة الحركة في الأطراف العلوية بعد السكتة الدماغية باستخدام بيانات الحركة والكهربائية العضلية – دراسة تجريبية
2026 | المؤلف: Luigi Privitera وآخرون | المجلة: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation | المجال: التأهيل الطبي (Rehabilitation)**نظرة عامة** تبحث هذه الدراسة في التنبؤ بالتعافي الحركي للأطراف العلوية (UL) لدى الناجين من السكتة الدماغية بعد إعادة التأهيل، مع التركيز على دمج التعلم الآلي مع مقاييس فسيولوجية موضوعية. يتم دعم مقاييس التقييم السريرية التقليدية بتقييمات مدعومة بالروبوت تجمع بيانات متعددة الأنماط، بما في ذلك تخطيط كهربائية العضلات السطحية (sEMG) وميزات الحركة، خلال مهمة…