في المشهد الصحي السريع اليوم، تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) تقوم بثورة في الطريقة التي نقترب بها من الحلول التشخيصية والعلاجية. هذه الأساليب الحوسبية المتقدمة قد أثبتت كفاءتها كقوى عظمى في إدارة معلومات المرضى، وعلاج الأمراض المزمنة، وفتح عصر جديد من الاختراقات الطبية. إحدى المجالات الرئيسية التي حققت فيها تقنيات ML وDL تقدمًا كبيرًا هو تصنيف الأمراض والتنبؤ بها.
وقد نجحت دراسة حديثة في تطوير نموذج متقدم لتصنيف الأمراض باستخدام مجموعة بيانات مستشفى الأطفال بجامعة المنصورة (MUCHD). بـ 18 سمة رئيسية، مثل العمر، والجنس، وقياسات طبية متنوعة، فقد وفرت هذه المجموعة من البيانات الأساس لتوقعات أكثر دقة في رعاية المرضى الصغار. ركزت الدراسة على تجاوز تحديات معالجة البيانات الأولية، وتحسين هندستها، واستخدام الشبكات العصبية العميقة (DNN) للتدريب.
بدلاً من الاعتماد على اقتباسات مباشرة من المقالة الأصلية، من الجدير بالذكر أن النموذج المقترح يسعى لتحسين الدقة من خلال تحديد السمات الحرجة وتحسين التوقعات. تؤكد الدراسة على أهمية جودة البيانات، ومعالجتها مسبقًا، واستخراج السمات، وتقييم التصنيف الشامل لتحقيق هذا الهدف. بوجود هذه الأسس التي وضعت في هذا البحث، يمكن للنموذج المطور في هذه الدراسة أن يكون نقطة مرجعية حاسمة لنماذج التنبؤ المستقبلية في رعاية مرض السكري للأطفال.
وبتوسيع أفق تنبؤ الأمراض، أثبتت خوارزميات ML فعاليتها عبر شعوب وظروف صحية متنوعة. في إحدى الدراسات، طوّر الباحثون نموذجًا ذكيًا لتنبؤ السكري مصممًا خصيصًا للعرقيات المختلفة، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي للتشخيص والعلاج دقيقًا. شهدت اختراقًا بحثيًا آخر استخدام نماذج ML للتنبؤ بالمراحل المبكرة من مرض الكلى المزمن (CKD) بدقة مذهلة تبلغ 93.29٪.
بعيدًا عن السكري، أظهر ML وعدًا في الكشف المبكر عن أعتام الشبكية السكرية، المضاعفة التي تهدد البصر نتيجة للسكري. يحدد نموذج تعلم عميق جديد، باستخدام شبكات تعلم عميق مُعدلة مُسبقًا (CNN) وHWBLSTM، الأعتام الشبكية السكرية في صور الشبكية بأدنى تكلفة حسابية. لهذا التقدم آثار كبيرة على التدخلات الفورية والوقاية من فقدان البصر.
علاوة على ذلك، تم استخدام تقنيات النمذجة التنبؤية المعتمدة على ML لتوقع أمراض القلب باستخدام البيانات من مركز مكافحة الأمراض والوقاية (CDC) في الولايات المتحدة. باستخدام مصنف التعزيز التدرجي القصوى، حققت هذه الدراسات نتائج موثوقة بدقة، واستعادة، ودرجات F1 لكلا الفئتين. تظهر مرونة وقوة خوارزميات ML إمكانياتها في التنبؤ بالأمراض المختلفة ومنعها.
وفي الختام، ومع اعتماد صناعتنا الصحية بشكل متزايد على النهج القائم على البيانات، ستستمر تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في إعادة تشكيل تنبؤ الأمراض وتصنيفها. هذه التقنيات ليست فقط تزيد من الدقة، ولكنها تسده أيضًا في رصد الفجوة التشخيصية عبر شعوب المرضى المتنوعة. من خلال التقدم المستمر، يمكننا توقع مستقبل يصبح فيه التنبؤ المبكر والدقيق بالأمراض معيارًا، مما يحسن في نهاية المطاف نتائج المرضى ويوفر حياة لا حصر لها.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar