الأبحاث ضمن الموضوع : الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
-
الكشف المبكر عن أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام أساليب التعلم الآلي متعددة المصنفات
2025 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: International Journal of Environmental Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش هذه القسم تطوير إطار عمل متقدم لتعلم الآلة (ML) يهدف إلى تحسين التشخيص المبكر لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهي قضية صحية عالمية هامة. يدمج الإطار المقترح طرق تصنيف متعددة – تحديدًا الجار الأقرب (KNN)، بايز الساذج، وآلة الدعم الشعاعي (SVM) – مع طريقة اختيار ميزات ميتاهيرستية تعرف بالخوارزمية التنافسية الإمبريالية (ICA). يستفيد هذا…
-
نهج جديد مزدوج للتعلم الآلي لاكتشاف سرطان الثدي المبكر باستخدام تقنيات اختيار الميزات المتقدمة وتقليل الأبعاد
2025 | المؤلف: Suganya Athisayamani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)في هذا البحث، تم تقديم ثلاثة نماذج تعلم آلي مزدوج (DML) لتعزيز دقة الكشف عن سرطان الثدي من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي على مجموعة بيانات الكشف عن سرطان الثدي. تستخدم النماذج مزيجًا من التعلم الآلي والتعلم العميق لاستخراج الميزات الأساسية، والتي يتم دمجها بعد ذلك بواسطة مصنف ميتا لتحقيق أداء تصنيف مثالي. يدمج…
-
تحسين مستوحى من البيولوجيا مع نهج الحوسبة التعلم الآلي لتوقع الغدة الدرقية
2025 | المؤلف: Divya Kesavulu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لتوقع اضطرابات الغدة الدرقية، والتي تعتبر قضايا صحية شائعة لها تداعيات كبيرة، خاصة بالنسبة للنساء في المناطق النامية. تستخدم الدراسة خوارزميات ML متنوعة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار، آلة الدعم الناقل (SVM)، وجار الأقرب (KNN)، معززة بطريقة تحسين جديدة تعرف…
-
النمذجة التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف وإدارة سرطان الرئة باستخدام تعزيز البيانات الاصطناعية ومصنف الغابة العشوائية
2025 | المؤلف: Nisreen Innab وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش قسم ورقة البحث التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على البحث الطبي، لا سيما في سياق الكشف عن سرطان الرئة. لا يزال سرطان الرئة هو الأكثر فتكًا على مستوى العالم، مما يستلزم أدوات تشخيص مبتكرة للتحديد الدقيق وفي الوقت المناسب. تقدم الدراسة طريقة جديدة تُسمى CTGAN-RF، التي تدمج الشبكات التوليدية التنافسية الشرطية (CTGAN) مع مصنف…
-
دراسة حول تطبيقات التعلم الانتقالي لتعزيز أداء نماذج اللغة الكبيرة في أنظمة الرعاية الصحية
2025 | المؤلف: Anmol Rahujo وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يقدم قسم ورقة البحث نظرة عامة على الدور التحويلي لتعلم النقل (TL) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في قطاع الرعاية الصحية، لا سيما في تعزيز دقة التشخيص الطبي وأتمتة العمليات السريرية. يسلط الضوء على تطبيقات هذه التقنيات في التصوير، وتحديد الأمراض، وتحليل السجلات الصحية الإلكترونية. يعالج استخدام النماذج المدربة مسبقًا من خلال TL التحديات التي تطرحها…
-
التنبؤ بمرض الاعتلال العصبي المحيطي السكري المعتمد على التعلم الآلي: تطوير النموذج والتحقق السريري
2025 | المؤلف: Meng Sun وآخرون | المجلة: Frontiers in Endocrinology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الدراسة في اعتلال الأعصاب المحيطية السكري (DPN)، وهو مضاعف شائع لمرض السكري من النوع 2 (T2DM) يؤثر سلبًا على جودة حياة المرضى ويزيد من تكاليف الرعاية الصحية. قامت الدراسة بتحليل بيانات من 1,544 مريضًا مصابًا بالسكري، مقسمة إلى مجموعات تدريب (n = 1,082) واختبار (n = 462). تم إجراء اختيار الميزات باستخدام خوارزميات…
-
تحليل مقارن لنماذج تعلم الآلة في توقع مرض الشريان التاجي مع اختيار ميزات محسّن
2025 | المؤلف: David B. Olawade وآخرون | المجلة: International Journal of Cardiology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بمرض الشريان التاجي (CAD) باستخدام مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات فرامينغهام ومجموعة بيانات ز-علي زاده ساني. من خلال اعتماد منهجية منظمة تشمل معالجة البيانات، واختيار الميزات عبر خوارزمية تحسين بحث النسر الأصلع (BESO)، وتقييم نماذج التصنيف المتعددة، تحدد الأبحاث أن الغابة العشوائية (RF) هي الأكثر فعالية…
-
تعزيز تشخيص أمراض الكبد باستخدام نماذج التعلم الآلي المتوازنة الهجينة SMOTE-ENN – تحليل تجريبي لمجموعات بيانات مرضى الكبد في الهند
2025 | المؤلف: Ritu Rani وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض الكبد، الذي يشكل تهديدًا صحيًا كبيرًا على مستوى العالم، مما يؤدي إلى وفاة ملايين الأشخاص سنويًا. تقيم الدراسة خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك الانحدار اللوجستي، وجار الأقرب (KNN)، وآلة الدعم الناقل، وغيرها، لتشخيص مرض الكبد المزمن باستخدام مجموعات بيانات غير متوازنة، وتحديدًا مجموعة بيانات مرضى الكبد الهندية…
-
إطار عمل غابة عشوائية معززة بواسطة SGO وتعزيز التدرج الشديد لتوقع أمراض القلب
2025 | المؤلف: Anima Naik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الصحية العالمية الملحة المتعلقة بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، التي تمثل حوالي 31.5% من الوفيات العالمية، مع توقعات تشير إلى زيادة تصل إلى 24.2 مليون وفاة سنويًا بحلول عام 2030. تقدم الدراسة نموذجًا لتوقع أمراض القلب (HDP) باستخدام مصنفات الغابة العشوائية (RF) وتعزيز التدرج المتطرف (XGB)، المحسّنة من خلال ضبط المعلمات…