خوارزمية الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التشخيص لنوع التهاب الكبد

المؤلفون

  • هبة هذال خليل
  • صباح منفي رضا

DOI:

https://doi.org/10.33095/jeas.v29i135.2504

الكلمات المفتاحية:

Regression Tree Classification (CART) ,Radial Basis Function (RBF) ,Genetic Algorithm (GA)، شجرة الانحدار التصنيفية , شبكة دالة الاساس الشعاعي , الخوارزمية الجينية

الملخص

يعد التهاب الكبد من الأمراض التي أصبحت أكثر تطورًا في السنوات الأخيرة من حيث ارتفاع عدد الإصابات. التهاب الكبد يسبب التهاباً يدمر خلايا الكبد ، ويحدث نتيجة للفيروسات والبكتيريا وعمليات نقل الدم وغيرها. هناك خمسة أنواع من فيروسات التهاب الكبد وهي (ِA,B, C,D ,E) وشدتها. يختلف المرض حسب النوع. التشخيص الدقيق والمبكر هو أفضل وسيلة للوقاية من المرض ، حيث يتيح للمصابين اتخاذ خطوات وقائية حتى لا ينقل المرض إلى الآخرين ، والتشخيص باستعمال الذكاء الاصطناعي يعطي نتيجة تشخيصية دقيقة وسريعة.

حيث اعتمدت الطريقة التحليلية للبيانات على شبكة الأساس الشعاعي لتشخيص المرض ، بالإضافة إلى استعمال التصنيف و شجرة الانحدار وفضلاً عن استعمال الخوارزمية الجينية لتحسين دقة التصنيف لكلتا الطريقتين , ومقارنة الأساليب المستخدمة لاكتشاف أكثر طرق التصنيف كفاءة من خلال معايير. خطأ في التصنيف ، ومتوسط خطأ الجذر التربيعي ، ومتوسط الخطأ النسبي المطلق ، واستنتجت النتائج التجريبية أن الطرق جيدة من حيث التصنيف ، وأن شبكة الأساس الشعاعي تفوقت على شجرة انحدار التصنيف ، حيث  كان خطأ التصنيف أقل  . وأن إضافة الخوارزمية الجينية أدت إلى تحسين دقة التصنيف.

 

نوع البحث: ورقة بحثية.

 

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

منشور

2023-03-30

إصدار

القسم

بحوث احصائية

كيفية الاقتباس

هذال خليل ه. و منفي رضا ص. (2023) "خوارزمية الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التشخيص لنوع التهاب الكبد", مجلة العلوم الاقتصادية والادارية, 29(135), ص 43–55. doi:10.33095/jeas.v29i135.2504.

المؤلفات المشابهة

1-10 من 1007

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.