الأبحاث ضمن الموضوع : تعلم الآلة في الرعاية الصحية
-
إطار التعلم الفيدرالي المخصص القائم على البلوكشين لأنظمة توصية الأدوية المقاومة لتسميم النموذج
2026 | المؤلف: Sina Apak وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل للتعلم الفيدرالي المخصص (PFL) قائم على تقنية البلوكشين يهدف إلى تعزيز الأمان والخصوصية والكفاءة في بيئات الرعاية الصحية اللامركزية. من خلال السماح لعدة كيانات صحية بتدريب نموذج عالمي بشكل تعاوني دون مشاركة بيانات المرضى الخام، يعالج الإطار الثغرات الموجودة في التعلم الفيدرالي، مثل تسميم النموذج وحقن البيانات. تشمل المكونات الرئيسية…
-
تعلم التاريخ الطبيعي للأمراض البشرية باستخدام المحولات التوليدية
2025 | المؤلف: Artem Shmatko وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم دور الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز اتخاذ القرار في الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بتقدم الأمراض بناءً على تاريخ صحة المرضى. يقدم المؤلفون نموذجًا معدلاً من المحولات المدربة مسبقًا، يسمى Delphi-2M، والذي تم تدريبه على بيانات من 0.4 مليون مشارك في بنك البيانات البريطاني وتم التحقق من صحته باستخدام بيانات خارجية من…
-
مراقبة الصحة الشخصية باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: جسر الثقة في الرعاية الصحية التنبؤية
2025 | المؤلف: M. Sree Vani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث PersonalCareNet، وهو إطار عمل جديد للتعلم العميق مصمم لمراقبة الصحة الشخصية، مستفيدًا من مجموعة بيانات MIMIC-III السريرية. يعالج هذا النموذج القيود الحرجة للنهج الحالي للتعلم العميق في الرعاية الصحية، وخاصة نقص القابلية للتفسير والعمومية. يدمج PersonalCareNet الشبكات العصبية التلافيفية مع آليات الانتباه (CHARMS) ويستخدم SHAP (تفسيرات شابلي الإضافية) لتوفير كل من القابلية…
-
التوليد الآلي لملخصات الخروج: الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة مع البيانات السريرية
2025 | المؤلف: Matthias Ganzinger وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الدراسة أتمتة توليد ملخصات الخروج باللغة الألمانية من بيانات سريرية منظمة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs)، وبشكل خاص نموذج LLaMA3. تم استخراج البيانات المنظمة يدويًا من السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) بواسطة محترفين طبيين مدربين وتمت إزالة الهوية منها لاحقًا للتحليل. من خلال هندسة المطالبات، تم تحسين مخرجات النموذج وتقييمها باستخدام مقاييس…
-
إطار شامل قابل للتفسير لتعلم الآلة لتشخيص ضعف الإدراك المعتدل ومرض الزهايمر
2025 | المؤلف: Maria Eleftheria Vlontzou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل لتعلم الآلة (ML) قابل للتفسير يهدف إلى تحسين تشخيص ضعف الإدراك المعتدل (MCI) ومرض الزهايمر (AD). باستخدام قياسات التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ وحجم البيانات الجينية من مبادرة تصوير مرض الزهايمر العصبي، يتناول الدراسة عدم توازن الفئات من خلال نهج التعلم الجماعي. يستخدم طرق تفسير متنوعة، بما في ذلك الأساليب المعتمدة على…
-
الطب الانتقالي المدفوع بالذكاء الاصطناعي: إطار عمل للتعلم الآلي لتوقع نتائج الأمراض وتحسين الرعاية المتمحورة حول المريض
2025 | المؤلف: Laith Abualigah وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي يجمع بين آلات تعزيز التدرج (GBM) والشبكات العصبية العميقة (DNN) لتعزيز الأداء التنبؤي في الطب الانتقالي. يتناول هذا الإطار تحديات كبيرة مثل مجموعات البيانات غير المتجانسة، عدم التوازن في الفئات، وقابلية التوسع، والتي أعاقت التطبيق الفعال لتعلم الآلة في الرعاية الصحية. تم تقييمه على مجموعتين…
-
نماذج اللغة الكبيرة الأساسية الطبية لتحليل النصوص الشامل وما بعدها
2025 | المؤلف: Qianqian Xie وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الفقرة Me-LLaMA، وهي عائلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة الطبية مفتوحة المصدر (LLMs) المصممة لتعزيز التطبيقات الطبية من خلال دمج معرفة واسعة خاصة بالمجال مع قدرات قوية على اتباع التعليمات. تم تطويرها من خلال التدريب المستمر على نماذج LLaMA2 وضبط التعليمات، تستخدم Me-LLaMA مصادر بيانات بيولوجية طبية وسريرية متنوعة، بما في ذلك الأدبيات…
-
تعزيز الرعاية الصحية في المستشفيات: تحقيق مراقبة صحية آمنة قائمة على إنترنت الأشياء من خلال التعلم الآلي متعدد الطبقات
2025 | المؤلف: Ke Qi | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش ورقة البحث تطوير نظام مراقبة صحية آمن وفعال باستخدام تقنيات إنترنت الأشياء السريرية الذكية (C-IoT) وخوارزميات التعلم الآلي. الهدف الأساسي هو تعزيز دقة وأمان معالجة بيانات الصحة للتشخيص في الوقت المناسب لمختلف المضاعفات الصحية. تعتبر الطرق التقليدية غير كافية بسبب عدم دقتها وافتقارها إلى تدابير الأمان الشاملة. يستخدم النظام المقترح نموذجًا قائمًا على السحابة…
-
أنظمة دعم القرار السريري المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: سعي مستمر نحو الإمكانيات
2024 | المؤلف: Malek Elhaddad وآخرون | المجلة: Cureus | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول 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
2024 | المؤلف: Richard D Riley وآخرون | المجلة: BMJ | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في 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…