دراسة وتحليل مرضى Covid-19 باستخدام طرق التعلم الآلي

. أنظمة التعلم الآلي (Machine Learning) في الرعاية الصحية تستخدم للتعرف على الأمراض وتشخيصها باستخدام بيانات المريض. وقد أدى استخدام أنظمة التعلم الآلي في التكنولوجيا إلى إصلاح وتحسين الرعاية الصحية، من خلال الكشف التلقائي عن الأمراض وتشخيصها، والتي بدورها تحسن صحة المريض وتنقذ الأرواح. لذلك، في هذه الدراسة، تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بوفاة المرضى وتعافيهم. وباستخدام عدة خوارزميات سيتم توقع وفاة أو تعافي المرضى. وقد أعطت خوارزميات الـ Naïve Bayes و Bagged Trees أفضل معدلات أداء بنسبة 79? و 77? على التوالي. ومع ذلك، من حيث الدقة، أظهرت خوارزميات تصنيف الشجرة المتوسطة (MediumTree)(ensemble method Boosted Tree) والشجرة المجموعة المعززة دقة 89?. وأخيرًا أظهرت هذه الدراسة أن استخدام تقنية التعلم الآلي يمكن أن تنبه مقدمي الرعاية الصحية لتقديم علاج أسرع لمرضى فيروس كورونا عالي الخطورة (COVID-19) مما يساعد في إنقاذ الأرواح وتحسن جودة خدمة الرعاية الصحية.

استخدام تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بنتائج مرضى كوفيد -19

. أثر التفشي الأخير لمرض فيروس كورونا 2019 (COVID-19) على حياة الإنسان إلى حد كبير. وأدى الوباء إلى اضطراب اجتماعي واقتصادي عالمي حاد، مما تسبب في تأجيل أو إلغاء الأحداث الكبرى، COVID-19 هو تفشي جديد ومتسارع. وينتشر الفيروس بسرعة كبيرة وقد وصل تقريبًا إلى كل جزء من العالم مع أكثر من 100 مليون حالة تم الإبلاغ عنها، وموارد الرعاية الصحية الحرجة محدودة. لذلك، من المهم للغاية التنبؤ بالمرضى الأكثر عرضة للإصابة بهذا المرض الخطير، ومواجهة مخاطر المضاعفات، بما في ذلك الوفاة. في هذه الدراسة، قمنا بمقارنة أداء خوارزميات التعلم الآلي المختلفة في التنبؤ بنتائج مرضى COVID-19 بناءً على مجموعات لعوامل الخطر الخاصة بالمريض. وأفضل الخوارزمية أداءً هي مصنف الغابة العشوائية، والذي يحقق درجة F تبلغ 0,788 ومعدل دقة 0,789. والنموذج المقترح في هذه الدراسة قادر على التنبؤ بالنتيجة (أي ميت أو خرج أو مستقرة) لأي مريض تم تشخيصه بـ COVID-19، باستخدام نفس مجموعة عوامل الخطر، وهي: الجنس، والبلد، والأعراض، والأمراض المزمنة. ويمكن لنتائج هذه الدراسة أن تكمل المهارات السريرية، وتساعد الأطباء في التنبؤ بالأنماط غير المتوقعة لتحديد الحالات الخفيفة بين المرضى الذين تم تشخيصهم، والحالات القليلة التي ستتطور إلى مرض شديد.

نموذج مقترح لحوكمة تقنيات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في دول مجلس التعاون الخليجي لدول الخليج العربية

. رغم أن تبني تقنيات وتطبيقات الذكاء الإصطناعي (AI) في دول مجلس التعاون الخليجي لدول الخليح العربية يعتبر حديث نسبيًا، إلا أن تلك التقنيات أصبحت جزءًا لا يتجزأ من من خطط واستراتيجيات تقنية المعلومات في تلك الدول. يسلط هذا البحث الضوء على أهمية حوكمة تقنيات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويقترح نموذجًا موحدًا لحوكمة تلك التقنيات في دول مجالس التعاون الخليجي لدول الخليج العربية، نظرًا للعوامل المشتركة العديدة بين تلك الدول. كما يفصل هذا البحث الوضع الحالي لحوكمة الذكاء الإصطناعي عالميًا، وفي دول مجلس التعاون الخليجي على وجه التحديد. بناءً على تحليل الوضع الحالي واحتياجات دول مجلس التعاون الخليجي، يقدم هذا البحث إطار عمل لنموذج لحوكمة تقنيات الذكاء الإصطناعي في دول المجلس، وهو نموذج طبقي مبني على عدة محاور، تشتمل على: التقنية، والأخلاقيات، والقانون، والمجتمع، والأمن والدفاع.

دور تحليلات البيانات الضخمة في إدارة المخاطر في البنوك السعودية: دراسة استقصائية

يهدف هذا البحث إلى تحديد دور استخدام تحليلات البيانات الضخمة في عملية إدارة المخاطر في البنوك السعودية، وتلخيص الأبعاد الرئيسية لعملية إدارة المخاطر في البنوك السعودية، وكذلك السمات الرئيسية لتحليل البيانات الضخمة. وتستند هذه الدراسة إلى جمع البيانات من خلال توزيع قائمة استبيان على عينة من المسئولين عن إدارة المخاطر بالبنوك السعودية. بالإضافة إلى ذلك، أجرى الباحثان دراسة نظرية مكتبية، وذلك لتحقيق أهداف البحث. وقد توصلت الدراسة إلى أن هناك علاقة ذات مغزى إحصائي بين استخدام تحليلات البيانات الضخمة وتحقيق نتائج إيجابية في عملية إدارة المخاطر في البنوك السعودية بشكل عام، وهناك ارتباط إيجابي، تبلغ قيمته حوالي 0,5. كما توصلت هذه الدراسة إلى وجود علاقة ذات مغزى إحصائي بين استخدام تحليلات البيانات الضخمة وتحقيق آثار إيجابية في عملية الحد من المخاطر في البنوك السعودية. وهناك ارتباط إيجابي قيمته قريبة من الواحد الصحيح (0,8 تقريبا). بالإضافة إلى ذلك، توصلت الدراسة إلى وجود علاقة ذات مغزى إحصائي بين استخدام تحليلات البيانات الضخمة وتحقيق آثار إيجابية في عملية تجنب المخاطر في البنوك السعودية. هناك ارتباط إيجابي، قيمته قريبة من الواحد الصحيح (0,9 تقريبا). وأخيرًا، يوصي الباحثان بضرورة تطبيق تحليلات البيانات الضخمة في البنوك السعودية بشكل صحيح من أجل تحسين جودة عملية إدارة المخاطر أكثر وأكثر. وبالتبعية تحقيق تغييرات إيجابية في العمليات التشغيلية في المصارف بالسعودية.

الارتباط بين مبدأ الشمول والاستبعاد والتعبيرات الجاهزة للاحتمال ومفكوك بول-شانون لأجل المعولية متعددة الحالات

. تتناول هذه الورقة صورة مستجدة للمسألة التقليدية لحساب احتمال اتحاد ن من الأحداث، وهو ما يعادل توقع دالة الفصل لمتغيرات مؤشرات التبيين لهذه الأحداث، أي احتمال أن تكون دالة الفصل هذه مساويًة لـلواحد. تتعامل صورة هذه المسألة المدروسة هنا مع المتغيرات متعددة القيم، حيث يشير الاحتمال المطلوب إلى معولية شبكة توصيل متعددة الحالات (ش وع ح)، وهي شبكة يوصف نجاح نظامها بدالة ثنائية القيمة يتم التعبير عنها بدلالة النجاحات متعددة القيم لعناصر النظام. تناقش الورقة أربعة مناهج لدراسة المسألة المذكورة أعلاه بدلالة ش و ع ح قياسية، يُعرف نجاحها في صورة أصغرية بدالة الفصل لضامناتها الأولية، التي تمثل المسارات الأصغرية للشبكة ذات الصلة. تحدد الورقة بإيجاز وتناقش حلين قياسيين باستخدام مبدأ الشمول والاستبعاد متعدد الحالات (ش ب-ع ح) وبإنشاء تعبير جاهز للاحتمال متعدد الحالات (ع ج ح-ع ح). نجحنا في استقراء وتوسعة مفهوم ع ج ح-ع ح من المجال المنطقي ذي القيمتين إلى المجال المنطقي متعدد القيم، وفي استخدامه للتحويل المباشر للتعبير المنطقي العشوائي، على أساس واحد لواحد، إلى شكل توقع إحصائي، ببساطة من خلال تغيير جميع المتغيرات المنطقية إلى توقعاتها الإحصائية، وكذلك استبدال الضرب والجمع الحسابي بنظيريهما المنطقيين (دالتي العطف والفصل). تتمثل المساهمة الرئيسة لهذه الورقة في توفير إجراءين منظمين وأكثر كفاية للتعامل مع المسألة المطلوبة. يستخدم الإجراء الأول مفكوك بول-شانون متعدد الحالات، بينما يطبق الإجراء الثاني مبدأ ش ب-ع ح على عدد أقل من المسارات الأصغرية (المحللة أو المركبة) التي تم وضعها (بأقل تكلفة) على صيغة ع ج ح-ع ح. يتم توضيح الطرائق الأربع التي تمت مناقشتها بمثال رمزي مفصل لدراسة حالة حقيقية، وقد أنتج كل منها نسخة أكثر دقة لنفس القيمة العددية التي تم الحصول عليها مسبقًا بطريقة المجموع المعاود للمضروبات المتنافية (ج ع ض ن). تعد هذه الورقة جزءًا من نشاط مستمر يسعى إلى توفير معالجة تعليمية لمسائل المعولية متعددة الحالات، وإلى إنشاء علاقة متبادلة واضحة وثاقبة بين نمذجة الحالتين والنمذجة متعددة الحالات من خلال التأكيد على أن المفاهيم عديدة القيمة هي امتدادات طبيعية وبسيطة للمفاهيم ذات القيمتين.

معالجة الدوال المنطقية المحددة جزئيًا في التحليل المقارن الوصفي باشتقاق المجموعات الأصغرية للمتغيرات الداعمة قبل إيجاد المجاميع غير الوافرة

. نستخدم صورة معيارية منتظمة من خريطة كارنوه ثمانية المتغيرات لاستكشاف واحدة من أكبر المسائل النمطية المطروقة في التحليل المقارن الوصفي (ح ق و). نتعامل مع الدالة البولانية المحددة جزئيًا التي تصف هذه المسألة بأسلوب جديد يتطلب أولا اشتقاق جميع المجموعات الأصغرية للمتغيرات الداعمة، ثم يتبع ذلك بإيجاد جميع المجاميع غير الوافرة التي تمثل الدالة البولانية لكل من هذه المجموعات. هذا الأسلوب يختلف عن أسلوب التصغير الأعظمي الشائع استخدامه عند تصميم الدوائر الرقمية، والذي (أ) يتسم بوجود مجموعة وحيدة للمتغيرات الداعمة تضم كل المتغيرات، و(ب) يعنى بإيجاد مجموع أصغري واحد من بين المجاميع غير الوافرة. نوجه نقدا للتيار الغالب على التحليل المقارن الوصفي لأنه قلد بدون تبصر أسلوب التعامل مع الدوال البولانية المتبع في تصميم الدوائر الرقمية، وذلك بهدف الوصول بسرعة إلى نتيجة واحدة قوية ولكنها غير مبررة. وفي الحقيقة، فإن مزاعم القوة التي أسبغت على التحليل المقارن الوصفي لا تصح على إطلاقها، وإنما فقط حين يمكن (تبرير) وصف الدالة البولانية المستخدمة بمجموعة أصغرية وحيدة للمتغيرات الداعمة والتعبير عنها بمجموع غير وافر وحيد يمثل مجموعا أصغريا وحيدا هو المجموع الكامل أو صيغة بليك الإسنادية. يتم توضيح جميع القضايا المذكورة من خلال الحل الخريطي التفصيلي للمسألة النمطية سالفة الذكر ومقارنة هذا الحل بالحل التقليدي الآلي الذي تم الحصول عليه في الدراسات السابقة. لا نضطر في هذا الحل إلى عمل إجراء التصغير الأعظمي إلا بعد تصغير حجم الخريطة باختزال متغيراتها إلى المتغيرات الداعمة فحسب.

العلاقات البينية التي تربط المؤشرات الأساسية الأربعة للاختبارات التشخيصية: مقاربة تستخدم رسوم سريان الإشارة

يمكن حل المسائل الثلاثية للاحتمالات الشرطية المصاغة بالاقتران مع نسخة مطبعة من جدول التوافق مثنى-مثنى باستخدام أساليب حسابية أو جبرية لإنتاج علاقات متبادلة مفيدة بين مختلف الاحتمالات الهامشية والتقاطعية والشرطية المرتبطة بهذا الجدول. وعلى وجه الخصوص، يتسنى استخدام الطرائق الجبرية وحدها لربط أبرز أربعة مؤشرات للاختبارات التشخيصية (الحساسية والتحديدية والقيمة التنبؤية الموجبة (ق ن و) والقيمة التنبؤية السالبة (ق ن س)). وبشكل عام، من الممكن نظريًا التعبير عن أي من هذه المؤشرات الأربعة بدلالة المؤشرات الثلاثة الأخرى مجتمعة. وتتبلور هذه الإمكانية هنا، بطريقة حسابية مباشرة، من خلال استخدام رسم (ماسون) لسريان الإشارات. حيث يستخدم هذا الرسم في العلاقات المكونة له مزيجا من قانون الاحتمال الكلي، وقاعدة باييز وصيغة التكملة. وعلى الرغم من البساطة النسبية للصيغ الأربع التي تعبر عن أي من المؤشرات التشخيصية الأربعة بدلالة المؤشرات الثلاثة الأخرى، فإنه يبدو أنها لم يُسمَع بها في الأدبيات العلمية المفتوحة. نحن نطلق على مجموعة من أربع قيم عددية تحقق هذه الصيغ الأربع (ضمن أخطاء التقريب المسموح بها) مجموعة متسقة. نحدد دالتين للاستيثاق من مثل هذه القيم الأربع نسميهما دالة فرق الاستيثاق التشخيصي (ف وش) ودالة نسبة الاستيثاق التشخيصي (ن وش)، وهاتان الدالتان تأخذان قيمتي الصفر والواحد، على الترتيب، عند التعويض فيهما بأربع قيم متسقة. وبالتالي، فإن انحراف قيمتي هاتين الدالتين عن الصفر والواحد، على الترتيب، يمثل مقياسا لعدم الاتساق لأية مجموعة مزعوم أنها تمثل مؤشرات التشخيص الأربعة. وثمة ملاحظة مثيرة للاهتمام هنا، وهي أن مقياسين غير متحيزين هما مقياسا المُنبئية والموسومية يظهران بشكل طبيعي ضمن تعبيري هاتين الدالتين، مما يشير إلى أن الحدين المتبقيين ضمن دالتي الاستيثاق هاتين قد يكونان أيضًا بمثابة مقياسين غير متحيزين. لقد أجرينا اختبارًا مكثفًا لبعض المجموعات المنشورة من المؤشرات الأساسية الأربعة، للتحقق مما إذا كانت هذه المجموعات متسقة أم لا. في الغالبية العظمى من الحالات، كانت المجموعات المنشورة متسقة، وبالتالي فإنها تشهد بشكل مستقل على صحة الصيغ التي أوجدناها. ومع ذلك، ففي عدد صغير (وإن كان مهمًا) من الحالات، صادفنا مجموعات غير متسقة بشكل كبير. وهذا مثير للفضول بشكل خاص، لأنه لا يوجد مجال كبير للخطأ عند حساب المؤشرات الأربعة من البيانات الأولية للموجبات الصادقة والسالبات الصادقة والموجبات الكاذبة والسالبات الكاذبة. ونظرًا لأن المؤشرات الأربعة تشكل ثلاثة كيانات مستقلة فقط (بدلاً من أربعة) ، فإن الباحث لا يتمتع بحرية تخمين هذه المؤشرات الأربعة كلا على حدة، بل يجب أن تقتصر أية محاولة لتقدير هذه المؤشرات الأربعة من خلال رأي الخبراء أو من خلال أي نوع من النماذج على تخمين ثلاثة منها فقط ، ثم يتم استنتاج المؤشر الرابع عدديًا من هذه الثلاثة.

الشبكات الوطنية للبحث والتعليم

توفر الشبكات الوطنية للبحث والتعليم خدمات حيوية لمجتمع البحث والتعليم. تركز هذه الخدمات بشكل أساسي على زيادة التعاون المتبادل والاشتراك في الموارد. يؤدي هذا في النهاية إلى استخدام أفضل للموارد المشتركة ويعزز جودة البحث العلمي. ومع ذلك، فإن مستوى نضج هذه الشبكات يختلف من بلد إلى آخر. في هذه الورقة، ندرس الوضع الحالي للشبكات البحثية والتعليمية في المملكة العربية السعودية. وجدنا أن هناك جهتين سعوديتين لهما اتصالات مع الشبكات البحثية والتعليمية العالمية، وهما جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية، ومدينة الملك عبد العزيز للعلوم والتقنية - وحدة خدمات الإنترنت. كانت جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية أول جهة في المملكة العربية السعودية تحصل على اتصال مع الشبكات البحثية والتعليمية العالمية في عام 2011م. وكان أول اتصال خارجي للجهة الثانية، ممثلة في مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية، في عام 2016م، التي تجدر الإشارة إلى أنها مزود خدمة شبكة الشبكات (الإنترنت) لما يقرب من 50 منظمة محلية مختلفة. لقد استخدمنا أدواتٍ وطرائق إحصائية للمقارنة بين الجهتين، مثل كمية البيانات الواردة والصادرة إلى الشبكات البحثية والتعليمية العالمية. لقد لاحظنا أن أكثر من 95? من حركة تبادل البيانات من وإلى المملكة العربية السعودية تتم بين جامعة الملك عبدالله والشبكات البحثية والتعليمية العالمية. نأمل أن يساعد هذا البحث في تقديم نظرة عامة أفضل على الوضع الحالي لشبكات البحث والتعليم في المملكة العربية السعودية. كما نأمل أن يضيء بحثنا الطريق لتطبيق هذا النوع من الشبكات بشكل أفضل في المملكة العربية السعودية في المستقبل القريب إن شاء الله.

تحليل الأداء الأكاديمي للطلاب باستخدام تقنيات تعلم الآلة

. يعتبر التنبؤ بأداء الطلاب الأكاديمى من الأشياء الحيوية لنجاح أي نظام تعليمي. كما يعتبر جذب الطلاب وطريقة الحفاظ عليهم والارتقاء بهم جزء أساسيا من ذلك النظام. التنبؤ بأداء الطلاب الأكاديمي واحد من أهم المؤثرات على التصنيف الجامعي، والسمعة التعليمية للمؤسسة، والدعم المالى لها. أصبح مراقبة الأداء الطلابى وكيفية المحافظة عليهم والإرتقاء بهم أحد أهم الأولويات لصناع القرار في مؤسسات التعليم العالي. تبدأ منظومة التحسين وكيفية الحفاظ على الطلاب بفهم شامل للأسباب الكامنة وراء تسربهم وجنوحهم عن العملية التعليمية. مثل هذا الفهم هو أساس التنبؤ الدقيق بالطلاب المعرضين للخطر ومن ثم يكون التدخل المناسب لضمان الإبقاء عليهم. تستخدم العديد من تقنيات التنقيب فى البيانات مثل التجميع، التصنيف، الانحدار، والتنبؤ لمساعدة صناع القرار فى انجاز مهامهم. في هذه الدراسة، تم تقديم نموذج التنبؤ بأداء الطالب الجدد بالاعتماد على الميزات التي لها تأثير كبير على التحصيل الدراسي له. وقد اعتمدت هذه الدراسة في آلية عملها على بعض خوارزميات تعلم الآلة باستخدام بيانات تم جمعها من نظام التعليم الإلكتروني Kalboard 360. حقق النظام

الكشف عن مرض الكوفيد-19 باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والصور الطبية الشعاعية

. تهدف الدراسة إلى إلقاء الضوء على أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن مرض الكوفيد-19، من خلال تطبيقه على الصور الطبية الشعاعية (صور الأشعة السينية وصور الأشعة المقطعية للرئتين)، من خلال استخراج أشعة الميزات (السمات) من الصور وتصنيفها بمساعدة خوارزميات التصنيف الشهيرة، وأدخلنا مفهوم استرجاع الصور المعتمد على المحتوى لأهميته في تسهيل المقارنة والتشخيص. اقترحنا في هذه الدراسة طريقة جديدة لاستخراج السمات تجمع بين الطرق التقليدية والطرق الأتوماتيكية في استخراج السمات، لنحصل على نتائج أفضل من استخدام إحدى الطريقتين، وذلك من خلال دمج المستويات الثلاثة من استخراج السمات وهي، خوارزمية النمط الثنائي المحلية لاستخراج السمات ذات المستوى المنخفض، حقيبة الكلمات المرئية لاستخراج السمات ذات المستوى المتوسط، شبكة الأليكسنت التي تعتمد على التعلم العميق لاستخراج السمات عالية المستوى. في النهاية أسندنا أوزان لتلك السمات حسب أهميتها، واستخدمنا ما يعرف بتحليل المكون الرئيسي لتخفيض حجم السمات، وحصلنا على نتائج واعدة في هذا المجال.