الأبحاث ضمن الموضوع الرئيسي: تعلم الآلة في الرعاية الصحية
-
أنظمة دعم القرار السريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: سعي مستمر نحو الإمكانيات
AI-Driven Clinical Decision Support Systems: An Ongoing Pursuit of Potentialتتناول المراجعة التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) في الرعاية الصحية. تبدأ بتعريف CDSS وتحديد دورها الحيوي في تعزيز اتخاذ القرارات السريرية ونتائج المرضى. يتم تسليط الضوء على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم العميق، كعامل رئيسي في تحسين فعالية وكفاءة CDSS.…
-
تقييم نماذج التنبؤ السريرية (الجزء 2): كيفية إجراء دراسة التحقق الخارجي
Evaluation of clinical prediction models (part 2): how to undertake an external validation studyفي المقالة الثانية من سلسلتهم حول تقييم النماذج، يؤكد رايلي وزملاؤه على أهمية دراسات التحقق الخارجي في أبحاث نماذج التنبؤ. يحددون المكونات الأساسية لإجراء مثل هذه الدراسات، والتي تشمل إنشاء مجموعة بيانات عالية الجودة وتقييم أداء النموذج التنبؤي وقابليته السريرية. يجادل المؤلفون بأن التحقق الخارجي يجب أن يُعتبر عملية حاسمة ومستدامة داخل مجتمع البحث، حيث…
-
تقييم نماذج التنبؤ السريرية (الجزء 1): من التطوير إلى التحقق الخارجي
Evaluation of clinical prediction models (part 1): from development to external validationتقييم نماذج التنبؤ أمر ضروري بسبب تأثير تصميم الدراسة وتحليل البيانات على أدائها التنبؤي عند تطبيقها على بيانات جديدة من السكان المستهدفين. بينما قد يظهر نموذج أداء ممتاز خلال التطوير، فإن هذا لا يضمن نتائج مماثلة في السياقات الخارجية. لذلك، فإن دراسات التحقق ضرورية لتقييم موثوقية وقابلية تعميم نماذج التنبؤ. لتحسين تطوير النموذج وتقييمه، يُوصى…