تتناول هذه الدراسة القضية الحرجة لاكتشاف وتصنيف أمراض القلب، والتي لا تزال من الأسباب الرئيسية للوفيات في جميع أنحاء العالم. تواجه طرق التعلم العميق التقليدية (DL) والتعلم الآلي (ML) غالبًا تحديات مثل الإفراط في التكيف، وعدم التكيف، والوصول المحدود إلى مجموعات البيانات المعلّمة. للتخفيف من هذه المشكلات، يقترح المؤلفون نموذجًا مبتكرًا يدمج تقنية البلوكشين مع…

تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف مرض السكري، مع التأكيد على أهمية التشخيص في الوقت المناسب لمنع المضاعفات التي تؤثر على الأعضاء الحيوية. تحدد القيود في الأساليب الحالية للتعلم الآلي (ML)، مثل الاعتماد على مجموعات بيانات محدودة ومشاكل في القابلية للتعميم والدقة. للتغلب على هذه التحديات، تقدم الدراسة طريقة جديدة لاستخراج الميزات تجمع بين الشبكات…

تتناول الدراسة القضية الملحة للسمنة، المرتبطة بالعديد من الأمراض المزمنة، من خلال تطوير نظام توقع مخاطر السمنة المعتمد على التعلم الآلي. باستخدام مجموعة بيانات تضم 1,678 سجل فحص صحي مجهول الهوية تشمل عوامل نمط الحياة المختلفة، ومقاييس تكوين الجسم، والاختبارات الكيميائية الحيوية، قام الباحثون بإنشاء عشرة نماذج متعددة التصنيف، بما في ذلك Random Forest وXGBoost.…