الأبحاث ضمن الموضوع : الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
-
ReIU: إطار أولي فعال لمرضى الزهايمر يعتمد على بيانات متعددة النماذج
2025 | المؤلف: Hao Jiang وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتطلب الزيادة في انتشار مرض الزهايمر (AD) أساليب تشخيصية مبتكرة تتجاوز التقييمات النفسية العصبية التقليدية وتصوير الرنين المغناطيسي للدماغ. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة للكشف المبكر عن مرض الزهايمر من خلال تقسيم الأوعية الشبكية باستخدام إطار تعلم عميق يعرف باسم ReIU، الذي يجمع بين بنية U-Net مع تعلم التسجيل التكراري. أظهرت الطريقة دقة تقسيم بلغت…
-
التنبؤ بالتسرب من الجامعة من خلال نماذج قائمة على الغابة العشوائية
2025 | المؤلف: Fred Torres‐Cruz وآخرون | المجلة: Journal Of Advanced Pharmacy Education And Research | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الورقة البحثية في توقع معدلات التسرب من الجامعة باستخدام تقنيات رقمية متقدمة، مع التركيز بشكل خاص على استخدام خوارزمية الغابة العشوائية. تم بناء النموذج استنادًا إلى متغيرات أكاديمية رئيسية، بما في ذلك سنة التسجيل، برنامج الدراسة، الفصل الدراسي الذي تم حضوره، والأداء الأكاديمي المقاس بمعدل النقاط التراكمية (GPA). تم تحديد عتبة التسرب عند…
-
نموذج اللغة الطبية الكبير المعتمد على الأدلة عبر استرجاع الرسوم البيانية: RAG الطبي
2025 | المؤلف: Junde Wu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث MedGraphRAG، وهو إطار مبتكر قائم على الرسوم البيانية لتعزيز الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) يهدف إلى تحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتوليد استجابات طبية قائمة على الأدلة. يتضمن الإطار تقنيات بناء الرسوم البيانية الثلاثية واسترجاع U لتسهيل الرؤى الشاملة وتوليد استجابات موثوقة في السياقات الطبية. من خلال ربط مستندات المستخدم بمصادر طبية موثوقة…
-
XGBoost-Liver: نهج متكامل للميزات الذكية لتصنيف أمراض الكبد باستخدام نموذج تدريب XGBoost التجميعي
2025 | المؤلف: Sumaiya Noor وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يلعب الكبد دورًا حيويًا في وظائف الجسم المختلفة، وتعتبر أمراض الكبد، التي تنشأ من عوامل مثل العدوى والسمنة والاستعدادات الوراثية، مخاطر صحية كبيرة تتطلب تشخيصًا وعلاجًا سريعًا. غالبًا ما تكون طرق التشخيص التقليدية ذات طابع ذاتي وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يبرز الحاجة إلى تحسين تقنيات الكشف المبكر. يقدم هذه الدراسة نموذجًا مبتكرًا يعتمد على XGBoost…
-
نموذج توقع مرض القلب باستخدام اختيار الميزات والتعلم العميق الجماعي مع وزن محسن
2025 | المؤلف: Iman S. Al-Mahdi وآخرون | المجلة: Computer Modeling in Engineering & Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نموذج هجين جديد لتوقع أمراض القلب يعالج بفعالية التعقيدات المرتبطة بالبيانات الطبية عالية الأبعاد. غالبًا ما تكافح طرق التوقع التقليدية مع الميزات غير ذات الصلة وتكاليف الحوسبة العالية، مما يؤدي إلى مشكلات مثل الإفراط في التكيف وسوء التعميم. للتغلب على هذه التحديات، يدمج النموذج المقترح اختيار الميزات عبر خوارزمية جينية (GA) ويستخدم…
-
معالجة عدم التوازن في مجموعات بيانات الصحة: طريقة جديدة NR-Clustering SMOTE وتعديل مقياس المسافة
2025 | المؤلف: Didik Dwi Prasetya وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعلم الآلة، وخاصة في مهام التصنيف حيث تكون الفئات الأقل تمثيلاً، مما يؤدي إلى نماذج متحيزة. للتخفيف من هذه المشكلات، تقدم الدراسة طريقة NR-Clustering SMOTE، التي تتعامل في الوقت نفسه مع الضوضاء والتداخل في بيانات الفئة الأقل التي تم إنشاؤها بواسطة تقنية العينة الزائدة الاصطناعية…
-
تعزيز توقع مرض الكلى المزمن باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية القابلة للفصل العميق
2025 | المؤلف: Janjhyam Venkata Naga Ramesh وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم البحث نهجًا جديدًا للتنبؤ بمرض الكلى المزمن (CKD) باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية القابلة للفصل العميق (DS-CNNs)، مما يعزز بشكل كبير الكشف المبكر وإدارة المرض. من خلال الاستفادة من مجموعة بيانات مرض الكلى المزمن من كاجل، يدمج النموذج التلافيفات العميقة والنقطية لاستخراج الميزات والتصنيف بكفاءة، محققًا دقة ملحوظة تبلغ 94.50%. تتجاوز هذه الأداء تقنيات التعلم…
-
أساليب التعلم العميق الجماعي في الرعاية الصحية: مراجعة
2025 | المؤلف: Aziz Alotaibi | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دمج التعلم العميق والتعلم الجماعي في تطبيقات الرعاية الصحية المختلفة، مع تسليط الضوء على قدرتها على التعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات من مجموعات البيانات الكبيرة. يؤكد البحث على مزايا التعلم العميق الجماعي، الذي يجمع بين عدة خوارزميات تعلم عميق لتعزيز التعميم والأداء التنبؤي، على الرغم من الأعباء الحسابية والمكانية…
-
تقييم فعالية التعلم الآلي في توقع أمراض القلب في قطاع الرعاية الصحية
2025 | المؤلف: Kanhaiya Jha | المجلة: Journal of Cardiobiology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بأمراض القلب باستخدام مجموعة بيانات أمراض القلب في كليفلاند، وهي خطوة حاسمة نظرًا لأن أمراض القلب تظل سببًا رئيسيًا للوفاة في جميع أنحاء العالم. خضعت مجموعة البيانات لعمليات معالجة مسبقة شاملة، بما في ذلك إزالة القيم الشاذة، ترميز البيانات الفئوية، التعامل مع القيم المفقودة، وتقييس الميزات، تلاها…
