247 ورقة بحثية
لقد تم سحب هذه الورقة البحثية من موقع medRxiv لأنها قُدمت بمعلومات كاذبة، مما جعل نتائجها الأصلية حول دعم القرار السريري المعزز بمعالجة اللغات الطبيعية غير صالحة.
تقدم الورقة البحثية RLSYN+REG، وهو نموذج توليدي مدفوع بالتعلم التعزيزي يعزز بشكل كبير الفائدة العلمية للبيانات الطبية الحيوية الاصطناعية من خلال ضمان أن نماذج الانحدار المدربة عليها تعيد إنتاج معاملات وتنبؤات النماذج المدربة على البيانات الحقيقية بدقة، مع الحفاظ على مستويات عالية من الدقة والخصوصية.
تقدم الدراسة "كرونوس" (Chronos)، وهو إطار عمل يحافظ على الخصوصية يربط بين عينات البلازما المؤرشفة والسجلات السريرية الطولية لتحديد البصمات الجزيئية المبكرة لمرض باركنسون قبل سنوات من ظهور الأعراض، محققاً دقة تنبؤية بلغت 0.76 عبر مجموعات مستقلة متعددة.
تُظهر هذه الدراسة أن كلاً من نماذج الانحدار اللوجستي وتعزيز التدرج تحقق دقة تقارب الكمال في الكشف عن تفشي الإنفلونزا على المستوى الوطني باستخدام بيانات مراقبة شبكة (ILINet) التابعة لمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) في الولايات المتحدة للفترة من 2010 إلى 2025، مما يؤكد الفائدة التشغيلية لتأطير الإنذار المبكر كمسألة تصنيف ثنائي قائمة على العتبة.
حللت هذه الدراسة أكثر من 410,000 منشور على موقع "ريديت" لتكشف أنه في حين أن الأعراض المعدية المعوية هي الآثار الجانبية الأكثر شيوعاً والمُبلغ عنها ذاتياً لعقاري "سيماجلوتيد" و"تيرزيباتيد"، فإن المجتمعات عبر الإنترنت تسلط الضوء أيضاً على مخاوف ناشئة مثل المشكلات المتعلقة بالإنجاب ودرجة الحرارة والتي غالباً ما تكون غير ممثلة بشكل كافٍ في التجارب السريرية والملصقات الرسمية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل معياريًا قائمًا على المهايئات يفصل بين الإشراف على الاستنتاج وضبط المكافأة لاستقرار محاذاة النماذج اللغوية السريرية الصغيرة، مما يحقق أداءً قويًا وقابلاً للتدقيق ودقيقًا دون التضحية بالخصوصية أو الكفاءة.
تقدم هذه الورقة نظام تسمية وتصنيف "أورفانيت" (Orphanet) بوصفه معياراً شاملاً، متعدد اللغات، وقابلاً للتشغيل البيني للأمراض النادرة، حيث تفصل تحديث يوليو 2025 الذي يتضمن ما يقرب من 10,000 كيان سريري مع خرائط توسعية للمصطلحات الطبية الرئيسية لتسهيل مشاركة البيانات عالمياً، وتحديد هوية المرضى بدقة، وتحسين النتائج الصحية.
تقدم هذه الدراسة إطار عمل قوي لتعلم الآلة التجميعي باستخدام استراتيجية تعدد البذور وتصنيف الميزات القائم على الغابة العشوائية لتحقيق دقة تقارب المثالية (98.3%) وانعدام السلبيات الكاذبة في اكتشاف سرطان المريء في إثيوبيا، مما يثبت أن مجموعات الميزات المختزلة التي تركز على عوامل الخطر الغذائية والبيئية يمكن أن تدعم بفعالية التشخيص المبكر في البيئات محدودة الموارد.
تُظهر هذه الدراسة أن إطار عمل للتعلم العميق متعدد الوسائط يعتمد على الانتباه المتقاطع، والذي يدمج بفعالية بين الصور الجلدية والبيانات الوصفية للمريض، يتفوق على كل من النماذج التي تعتمد على الصور فقط ونماذج الدمج التقليدية في تشخيص الآفات الجلدية بدقة ومعايرة فائقتين.
استخدمت هذه الدراسة الاستطلاعية نهج التصميم المشترك القائم على الخبرة والمعزز بالذكاء الاصطناعي (AI-EBCD) لجمع الرؤى من البالغين المصابين بمرض السكري من النوع الثاني وممارسي اليقظة الذهنية، مما أسفر عن نموذج أولي مخصص لتطبيق يقظة ذهنية يعمل بالواقع الافتراضي يهدف إلى تخفيف ضيق السكري.