منجز بحثي ريادي حول تطوير طرائق الذكاء الاصطناعي في المجالات الطبية


قام الباحث الدكتور أحمد محمد لطفي الإمام التدريسي في فرع التشريح بكلية الطب جامعة بغداد بإنجاز بحث علمي ريادي حول تطوير طرائق الذكاء الاصطناعي ذات الصلة بالتطبيقات الطبية والموازية لها.

وبينت خلفية البحث المنشور في المجلة العلمية لكلية الطب جامعة بغداد تحت عنوان (Optimizing Linear Models via Sinusoidal Transformation for Boosted Machine Learning in Medicine)، اعتماد التعلم الآلي على مزيج من التحليلات، بما في ذلك تحليلات الانحدار, والتراجع الخطي، وكذلك الإشارة إلى عدم وجود محاولات مسبقة لأستعمال المحولات الجيبية للبيانات لتعزيز نماذج الانحدار الخطي.

وهدف البحث إلى تحسين النماذج الخطية، من خلال تطبيق التحويل الجيبي، لتقليل العدد الإجمالي للمربعات وللبيانات لتعزيز نماذج الانحدار الخطي.

وأعتمدت منهجية البحث تطبيق إحصاءات غير بايزي باستعمال SPSS ، MatLab وتم كذلك استعمال Excel لإنشاء ثلاثين تجربة لنماذج الانحدار الخطي، ولكل منها ألف ملاحظة (عينة)، فضلاً عن استعمال برنامج SPSS من أجل الانحدار الخطي، واختبار ويلكوكسون ، وإحصائيات كرونباخ ألفا لتقييم أداء نموذج التحسين (التحويل الجيبي.(

وكانت نتائج التحويل الجيبي ناجعة عن طريق تقليل إجمالي المربعات و بقيمة P<0.001 بشكل أحصائي ملحوظ. أكد اختبار كرونباخ ألفا الثبات الداخلي للنموذج المستعمل (معامل كرونباخ ألفا) = 0.999

وتوصلت نتائج البحث إلى ان نموذج التحويل الجيبي ذو أهمية في الأبحاث عالية التأثير التي تعتمد على الانحدار والتراجع الخطي، إذ يمكن أن تقلل من متطلبات المعالجة الحسابية لتحليلات قوية في الوقت الحقيقي والتنبؤات الأحصائية.

رابط البحث المنشور في مجلة كلية الطب جامعة بغداد

http://iqjmc.uobaghdad.edu.iq/index.php/19JFacMedBaghdad36/article/view/1713?fbclid=IwAR0g7fxwM5qk64349BDFvkzok7T5jQpT2XiWU4prSIgDXVOYASEXhgbOt5Y

Comments are disabled.