الأبحاث ضمن الموضوع : تعلم الآلة في الرعاية الصحية
-
نحو الكشف المبكر القابل للتوسع عن السرطان: تقييم النماذج التنبؤية المعتمدة على السجلات الصحية الإلكترونية مقابل معايير الفحص التقليدية
2026 | المؤلف: Jiheum Park وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة قيود إرشادات فحص السرطان الحالية، التي تركز بشكل أساسي على عدد محدود من أنواع السرطان وتعتمد على معايير محددة مثل العمر أو تاريخ التدخين لتحديد الأفراد المعرضين لمخاطر عالية. يقترح المؤلفون أن النماذج التنبؤية التي تستخدم السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) يمكن أن تعزز من تحديد المجموعات المعرضة لمخاطر عالية من خلال كشف…
-
إطار تعلم موزع للتعويض العميق عن البيانات المفقودة في سلاسل زمنية غير متجانسة لوحدات العناية المركزة
2026 | المؤلف: Raja Vavekanand وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والحلول المتعلقة بالقيم المفقودة في بيانات الرعاية الصحية متعددة الأنماط الزمنية، وخاصة في بيئات الرعاية الحرجة. تعيق طرق الاستيفاء المركزية التقليدية اللوائح المتعلقة بالخصوصية، وغالبًا ما تفتقر النماذج المؤسسية الفردية إلى القابلية للتعميم. يقدم البحث Fed-HealthImp، وهو إطار تعلم اتحادي مصمم لاستيفاء القيم المفقودة في بيانات السلاسل الزمنية…
-
إطار عمل اختيار الميزات الهجينة والتجميع الموجه بالتنوع للتعلم الجماعي القابل للتفسير: تطبيق على توقع وفيات COVID-19
2026 | المؤلف: Farideh Mohtasham وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل هجين لاختيار الميزات وتوجيه التنوع يهدف إلى تعزيز النمذجة التنبؤية في البيانات الطبية الحيوية عالية الأبعاد، وخاصة للتطبيقات السريرية. يعالج هذا الإطار قيود الطرق التجميعية الحالية من خلال دمج خط أنابيب قوي لاختيار الميزات – باستخدام تقنيات مثل عامل تضخم التباين (VIF)، وتحليل التباين (ANOVA)، والإزالة التراجعية المتسلسلة (SBE)، والانحدار باستخدام…
-
تأثير هندسة التحفيز متعددة الأنواع على قرارات علاج ارتفاع ضغط الدم في نماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Zeyan Li وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث هذه الدراسة في تأثير تقنيات هندسة المطالبات المختلفة على أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في اتخاذ القرارات المتعلقة بعلاج ارتفاع ضغط الدم. باستخدام نهج تحقق من مرحلتين، قام الباحثون بتقييم 300 حالة محاكاة غير محددة الهوية تعكس سيناريوهات سريرية في العالم الحقيقي. تشير النتائج إلى أن ChatGPT-4.1، عند اقترانه بـ Guidance-Self-Consistency، حقق أعلى دقة…
-
دور تعدد الوسائط في تشخيص الأمراض السريرية: التقدم والتحديات والفرص
2026 | المؤلف: Asif Nawaz وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في الذكاء الاصطناعي (AI) لتشخيص الأمراض، مع التركيز بشكل خاص على الانتقال من أساليب التعلم أحادية النمط إلى أساليب التعلم متعددة الأنماط. بينما أظهرت نماذج التعلم العميق أداءً على مستوى الخبراء في مهام محددة مثل تصوير الطب الشرعي وتحليل السجلات الصحية الإلكترونية، فإن الطبيعة متعددة الأنماط لاتخاذ القرارات…
-
ClinicRealm: إعادة تقييم نماذج اللغة الكبيرة باستخدام التعلم الآلي التقليدي لمهام التنبؤ السريرية غير التوليدية
2026 | المؤلف: Yinghao Zhu وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول قسم ورقة البحث تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سياق التنبؤ السريري، متحديًا الافتراض السائد بأن النماذج المتخصصة تتفوق على LLMs في المهام غير التوليدية. باستخدام معيار ClinicRealm، يقيم البحث بشكل منهجي 15 نموذج LLM على طراز GPT، و5 نماذج على طراز BERT، و11 طريقة تقليدية على كل من الملاحظات السريرية غير المنظمة وسجلات…
-
تعلم التمثيل لتعزيز الدراسات متعددة المؤسسات باستخدام بيانات السجلات الصحية الإلكترونية من الولايات المتحدة وفرنسا
2026 | المؤلف: Doudou Zhou وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)إن الاستخدام المتزايد للسجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) يقدم فرصًا كبيرة للبحث السريري التحويلي؛ ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة بسبب البيانات المجزأة عبر المؤسسات المقيدة بالخصوصية وتباين ممارسات الترميز المحلية. لمعالجة هذه القضايا، يقترح المؤلفون إطارًا قائمًا على الرسوم البيانية يعامل توحيد البيانات كمشكلة تعلم تمثيل قابلة للتوسع. هذه الطريقة المبتكرة تتجاوز المعايير الثابتة والخرائط…
-
تطوير وتقييم نماذج التنبؤ بمخاطر الأمراض القلبية الوعائية للمرضى المصابين بداء السكري من النوع 2
2026 | المؤلف: Yang Yang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يتناول المؤلفون قيود معادلات مخاطر أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) الحالية، مثل معادلات المجموعة المجمعة ومعادلات PREVENT، خاصة فيما يتعلق بدقتها التنبؤية وإنصافها للمرضى الذين يعانون من داء السكري من النوع 2 (T2D). لمعالجة هذه المشكلة، قاموا بتطوير نموذج بقاء يعتمد على Weibull Accelerated Failure Time (AFT) يهدف إلى توقع مخاطر CVD…
-
تنسيق البيانات المعتمد على الأنطولوجيا وLLM للتعلم الفيدرالي في الرعاية الصحية
2026 | المؤلف: Natallia Kokash وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث نهجًا جديدًا لمعالجة التباين الدلالي في السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) من خلال خط أنابيب من خطوتين يجمع بين تنسيق البيانات القائم على الأنطولوجيا مع التحقق من صحة نموذج اللغة الكبير (LLM). تتضمن المنهجية أولاً استرجاع مفاهيم مرشحة من أنطولوجيا مستهدفة باستخدام بحث عن التشابه القائم على التضمين أو المراجع المتقاطعة للأنطولوجيا. بعد…
-
نموذج أساسي حساس للزمان والشخص لتوقع الأمراض وتصنيف المخاطر
2026 | المؤلف: Zheyuan Wang وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث RETFound Plus، وهو نموذج أساسي متقدم (FM) مصمم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية، وخاصة في سياق تصوير الشبكية. على عكس النماذج الأساسية الحالية للشبكية التي تتفوق في التصنيف العرضي والكشف، يستفيد RETFound Plus من النمذجة الزمنية على مجموعة بيانات كبيرة تتكون من 1,304,292 صورة قاع العين من 304,345 مشارك، مما يمكنه من توليد تمثيلات…