تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة البيانات الطبية: دراسة مقارنة بين خوارزميات التصنيف والتنبؤ وتحليل دقتها في البيئات السريرية

أقدم هنا نموذجًا لبحث علمي كامل قمت بإعداده، يدرس دور الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة البيانات الطبية عبر مقارنة أداء عدة خوارزميات تصنيف وتنبؤ داخل بيئات سريرية متنوعة.

العمل ليس مجرد دراسة نظرية، بل بحث تطبيقي يعتمد على تحليل بيانات حقيقية ومعالجة مجموعات بيانات Medical Datasets متعددة.

يشمل البحث:

? 1. منهجية علمية دقيقة

تعريف مشكلة تدهور جودة البيانات الطبية وتأثيرها على التشخيص.

جمع وتحضير البيانات من مصادر مفتوحة ومعتمدة.

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة باستخدام طرق علمية.

تقسيم البيانات Training/Test لإجراء مقارنة عادلة بين الخوارزميات.

? 2. مقارنة خوارزميات الذكاء الاصطناعي

تم تطبيق وتجربة مجموعة من أهم الخوارزميات الحديثة، منها:

Support Vector Machine (SVM)

Random Forest

Artificial Neural Networks (ANN)

Logistic Regression

K-Nearest Neighbors (KNN)

مع تحليل أداء كل خوارزمية في:

الدقة – الحساسية – الاستدعاء – F1-score – منحنى ROC – AUC

? 3. تحليل إحصائي كامل للنتائج

استخدام SPSS وPython لتحليل الأداء.

رسم منحنيات المقارنة.

تحديد أفضل خوارزمية لكل نوع من البيانات الطبية.

تفسير النتائج بناءً على الأدبيات العلمية الحديثة.

? 4. مراجعة أدبيات (Literature Review) قوية

اعتمدت على مصادر من:

Scopus – IEEE – ScienceDirect – Springer

لتوضيح التطور العلمي في هذا المجال، مع تحليل الفجوات البحثية.

? 5. مناقشة علمية ونتائج قابلة للتطبيق

عرض تأثير جودة البيانات على دقة التشخيص.

تفسير النتائج وربطها بالتطبيقات السريرية.

تقديم توصيات لتحسين الأنظمة الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

? 6. تنسيق أكاديمي كامل

إعداد المراجع وفق APA.

وضع جداول، رسوم بيانية، وملخصات رقمية للنتائج.

صياغة علمية قوية ومتماسكة.