الأبحاث ضمن الموضوع : الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
-
نموذج متقدم للتعلم الآلي الهجين للكشف الدقيق عن أمراض القلب والأوعية الدموية
2025 | المؤلف: Navita Navita وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول البحث القضية الحرجة لمرض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهو أحد الأسباب الرئيسية للوفيات العالمية، من خلال اقتراح نموذج كشف هجين يستفيد من تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق المتقدمة. يتكون النموذج من أربع مراحل: أولاً، يتناول عدم توازن البيانات باستخدام تقنية العينة الاصطناعية للأقليات – قاعدة الجيران الأقرب المعدلة (SMOTE-ENN)؛ ثانياً، يستخدم طريقة كاي-تربيع…
-
تحسين هجين باستخدام أساليب ميتاheuristic للكشف عن الأمراض غير المعدية وتشخيصها
2025 | المؤلف: Saleem Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحديات الحرجة في الكشف المبكر وإدارة الأمراض غير السارية (NCDs)، التي تفاقمت بسبب جائحة COVID-19. وتقترح إطارًا شاملاً يدمج تقنيات استخراج البيانات المتقدمة، واختيار الميزات، والتحسين الميتا-heuristic لتعزيز توقع الأمراض وعلاجها. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تقدم خوارزميتين هجينتين جديدتين: خوارزمية اختيار تقليل متعددة وراثية هرمية (H-GMRA) وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات المعتمدة على…
-
نموذج جديد للتعلم العميق لتوقع مخاطر السكري المبكر باستخدام شبكات الاعتقاد العميق المعززة بالانتباه مع بيانات غير متوازنة بشدة
2025 | المؤلف: Olusola Olabanjo وآخرون | المجلة: International Journal of Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة نهجًا مبتكرًا للتنبؤ بمخاطر مرض السكري المبكر من خلال شبكة الاعتقاد العميق المعززة بالاهتمام (DBN). يتناول النموذج التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة بشدة من خلال استخدام الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لتوليد بيانات اصطناعية، مما يحسن تصنيف الحالات الممثلة تمثيلًا ناقصًا. تم استخدام طريقة اختيار الميزات الجماعية لتحديد المتنبئين الرئيسيين من…
-
بناء وتطبيق نظام دعم القرار السريري لأمراض القلب والأوعية الدموية: دراسة تطوير وتحقق مدفوعة بالبيانات متعددة الأنماط
2025 | المؤلف: Shumei Miao وآخرون | المجلة: JMIR Medical Informatics | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة الزيادة في حالات الأمراض القلبية الوعائية (CVDs) في الصين، والتي تفاقمت بسبب شيخوخة السكان وأنماط الحياة غير الصحية، إلى جانب الفجوات الإقليمية الكبيرة في الموارد الطبية ومعايير العلاج. كان الهدف هو تطوير نظام دعم القرار السريري (CDSS) الذي يدمج البيانات متعددة الأنماط من أنظمة المستشفيات المختلفة لتعزيز تشخيص وإدارة الأمراض القلبية الوعائية.…
-
تقنية اختيار ميزات جماعية تكيفية للتنبؤ بالسكري غير المعتمدة على نموذج
2025 | المؤلف: Karthik Natarajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث AdaptDiab، وهي طريقة مبتكرة لاختيار الميزات من خلال مجموعة تهدف إلى تعزيز توقع مرض السكري من خلال نهج غير مرتبط بالنموذج. من خلال دمج تقنيات اختيار الميزات المختلفة، بما في ذلك طرق التصفية مثل ANOVA F-score، ودرجة فيشر، وحدود التباين، يحدد AdaptDiab بشكل فعال مجموعة فرعية مثالية من الميزات. تستخدم الطريقة دالة…
-
تحسين دقة توقع مرض السكري باستخدام الغابات العشوائية وXGBoost مع اختيار الميزات المعتمد على PSO وGA
2025 | المؤلف: Dzira Naufia Jawza وآخرون | المجلة: Journal of Electronics Electromedical Engineering and Medical Informatics | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث الزيادة العالمية في انتشار مرض السكري، الذي يؤثر على أكثر من 422 مليون فرد، من خلال تقييم فعالية خوارزميات الغابات العشوائية (Random Forest) وتعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) في توقع مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات متاحة للجمهور من كاجل. تؤكد الدراسة على أهمية تقنيات اختيار الميزات، وبشكل خاص تحسين سرب الجسيمات (PSO) والخوارزمية…
-
إطار تعلم آلي محسن لتشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية: منظور أخلاقي جديد
2025 | المؤلف: Ghadah Naif Alwakid وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة (AI) للتشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVDs). تتناول التحديات المتعلقة بتحقيق دقة تشخيص عالية بسبب تعقيد البيانات السريرية وعملية اختيار الميزات. تستخدم الدراسة منهجيات مختلفة لاختيار الميزات، بما في ذلك اختبار كاي، واكتساب المعلومات، والاختيار الأمامي، والإزالة الخلفية، لتقطير مجموعة مصفاة من…
-
تحسين توقع مخاطر السكتة الدماغية من خلال دمج XGBoost وتحليل المكونات الرئيسية المحسن والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
2025 | المؤلف: Lesia Mochurad وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الدراسة الزيادة المتزايدة في انتشار الأمراض الوعائية الدماغية، وخاصة السكتة الدماغية، التي تسهم بشكل كبير في معدلات الإعاقة والوفيات العالمية. لتعزيز نماذج توقع مخاطر السكتة الدماغية، يقترح المؤلفون دمجًا جديدًا لتقنيات التعلم الآلي الحديثة، وبشكل خاص XGBoost، مع تحليل المكونات الرئيسية (PCA) المحسن. لا يحسن هذا الدمج فقط هيكلة البيانات وسرعة المعالجة – خاصةً…
-
قابلية تعميم نماذج التعلم الآلي لاكتشاف السكري: دراسة باستخدام بيانات زراعة جزر النوردية وبيانات PIMA
2025 | المؤلف: Dinesh Chellappan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث الدراسة في تطبيق تقنيات التعلم الآلي للكشف المبكر عن داء السكري (DM) باستخدام بيانات التعبير الجيني من الميكروأري ومجموعة بيانات السكري الهندية PIMA (PIDD). تم استخدام طريقة استخراج ميزات هجينة تجمع بين خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية (ABC) وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، تلتها خوارزميات اختيار الميزات الميتاهيرستية مثل البحث الهارموني (HS) وخوارزمية اليعسوب (DFA) وخوارزمية…