تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

الأبحاث ضمن الموضوع : الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية




  • مفهوم البرمجيات واستخراج المعرفة لتعدين البيانات في قطاعات الرعاية الصحية

    2026 | المؤلف: Hamid Jassam MOHAMMED | المجلة: International Journal of Basic and Applied Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    يتناول القسم أهمية استخراج البيانات في قطاع الرعاية الصحية، مسلطًا الضوء على إمكانيته في استخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. ويؤكد على ضرورة وجود أنظمة برمجية قوية يمكن أن تدعم عمليات استخراج البيانات بشكل فعال، مع معالجة المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية. تشمل المكونات الرئيسية للتنفيذ الناجح تطوير بنية تحتية موثوقة للبيانات، ونماذج تحليلية متطورة…


  • توقع داء السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم الآلي

    2026 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطوير نظام تعلم آلي (ML) مصمم للتنبؤ بمرض السكري وتصنيف أنواعه المختلفة، مع معالجة التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات المحدودة والنماذج التنبؤية في أبحاث السكري. تقدم الدراسة مجموعة بيانات جديدة، مجموعة بيانات أنواع السكري، التي تدمج البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك السجلات الطبية للأطفال ومجموعات بيانات السكري…


  • استيفاء الحواف، تعويض الوسيط، RobustScalar، وتحسين سرب الجسيمات مع مصنفات غير متجانسة: تركيبة قوية لتشخيص فعال لأمراض القلب

    2026 | المؤلف: Sanjay Dhanka وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم ورقة البحث إطارًا تشخيصيًا جديدًا يهدف إلى تحسين الكشف المبكر عن أمراض القلب (HD) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. يتناول الإطار التحديات الشائعة في النماذج الحالية، مثل عدم تناسق البيانات ومشاكل اختيار الميزات، من خلال استخدام استراتيجية شاملة لمعالجة البيانات تتضمن استخدام Padding Interpolation للقيم المفقودة، وMedian Imputation للقيم الشاذة، وRobustScaler للتقييس. في…


  • نظام خبير قائم على مشفر تلقائي مكدس هجين وآلات الدعم المتجه للكشف عن فشل القلب

    2026 | المؤلف: Mian Muhammad Kamal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم ورقة البحث نظام خبير هجين مبتكر من ثلاث مراحل يهدف إلى تعزيز اكتشاف فشل القلب (HF) من خلال تحسين طرق التشخيص. يستخدم النظام مشفرًا تلقائيًا مكدسًا (AE) لاستخراج الميزات من عوامل خطر HF، يليه آلة دعم المتجهات (SVM) مع عقوبة L1 التي تختار مجموعة فرعية عالية الجودة من الميزات. في مرحلة التصنيف النهائية، يتم…


  • نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بتدهور الصحة المرتبط بالتدخين ومخاطر الأمراض

    2026 | المؤلف: Vaskar Chakma وآخرون | المجلة: Journal of Intelligent Medicine and Healthcare | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تسلط ورقة البحث الضوء على المخاطر الصحية الكبيرة المرتبطة بالتدخين، الذي لا يزال سببًا رئيسيًا يمكن الوقاية منه للوفاة على مستوى العالم. غالبًا ما تفشل طرق الفحص الطبي الحالية في اكتشاف العلامات المبكرة لمشاكل الصحة المرتبطة بالتدخين، مما يؤدي إلى تشخيصات في مراحل متأخرة. تقيم هذه الدراسة بشكل منهجي تقنيات التعلم الآلي لتقييم المخاطر الصحية…


  • توقع مرض السكري باستخدام تقنيات مختلطة تحت إشراف وغير تحت إشراف بناءً على مجموعة بيانات PIMA

    2025 | المؤلف: Ahmad Adel Abu-Shareha وآخرون | المجلة: Journal of Artificial Intelligence and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول هذه الورقة البحثية تحديات توقع مرض السكري باستخدام التعلم الآلي، وخاصة بسبب قيود مجموعات البيانات الطبية الصغيرة وغير المتوازنة. يقترح المؤلفون إطار عمل هجين يجمع بين تقنيات التعلم المراقب وغير المراقب، مع الاستفادة بشكل خاص من التجميع، واختيار الميزات عبر المعلومات المتبادلة، والتصنيف لتعزيز الأداء التنبؤي على مجموعة بيانات السكري الهندية PIMA. يهدف الإطار…


  • إطار تعلم جماعي ديناميكي مرجح لتوقع مخاطر القلب والأوعية الدموية في مرض السكري من النوع الثاني: دراسة مقارنة مع قابلية التفسير المعتمدة على SHAP

    2025 | المؤلف: ChunHong Yuan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول ورقة البحث التحدي الكبير الذي تمثله السكري كمرض عام للصحة العامة، وخاصة مضاعفاته القلبية الوعائية، التي تعد سببًا رئيسيًا للوفاة بين الأفراد المتأثرين. تقدم الدراسة نموذجًا تنبؤيًا يهدف إلى تقييم مخاطر القلب والأوعية الدموية لدى مرضى السكري، لكنها تعترف بعدة قيود يجب معالجتها لتعزيز قابلية تطبيق النموذج وموثوقيته. تشمل القيود الرئيسية الاعتماد على التحقق…


  • تحسين أداء نموذج التعلم الآلي في توقع الأمراض مع توليد بيانات اصطناعية

    2025 | المؤلف: M. K. Jayanthi Kannan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول هذه الدراسة التحديات الكبيرة التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعلم الآلة، والتي تؤدي غالبًا إلى تدريب نماذج متحيزة تفضل الفئات الغالبة وتعميم ضعيف للفئات الأقل. للتخفيف من هذه المشكلات، نفذت الدراسة تقنيات متقدمة لتوليد البيانات الاصطناعية، بما في ذلك تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) وأخذ العينات الاصطناعية التكيفية (ADASYN)، جنبًا إلى…


  • الذكاء الاصطناعي المستقل يصف دواءً لمنع مرض الطعم ضد المضيف الحاد الشديد في زراعة الأعضاء المتطابقة HLA

    2025 | المؤلف: Junren Chen وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    قسم “الطرق” في ورقة البحث يوضح تصميم التجارب والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات المجمعة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة آثارها على النتائج ذات الأهمية. شملت جمع البيانات استخدام أدوات موحدة، مما يضمن موثوقية وصلاحية القياسات. تم إجراء…


  • 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…


←السابق
1 2 3 4 … 11
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.