فريق بحثي من كلية التربية للعلوم الصرفة يطوّر نموذجًا ذكيًا للتنبؤ بفقر الدم ويحقق إنجازًا علميًا

نشر فريق بحثي من قسم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في كلية التربية للعلوم الصرفة بجامعة ديالى بحثًا علميًا متميزًا في مجلة عالمية رصينة ضمن مستوعبات سكوبس (Q4)، بعنوان ( Determining the Parameters of Data Mining Techniques and Their Effects on Iron Deficiency Based Prediction) وتم نشر البحث في مجلة
Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences
الصادرة عن Yildiz Technical University.
ضم الفريق البحثي كلًّا من
المدرس سحر جاسم محمد
والأستاذ المساعد الدكتور أحمد خضير عباس والأستاذ الدكتور أرشد أدهم أحمد والأستاذ المساعد الدكتور محمد سامي محمد
ركز البحث على دراسة تأثير معلمات خوارزميات التنقيب في البيانات على أداء نظم التنبؤ الطبي، وتحديدًا في تشخيص فقر الدم الناتج عن نقص الحديد، وذلك بإستخدام ثلاث تقنيات شائعة في التعلم الآلي K-Nearest Neighbour (K-NN)
Local Weighted Learning (LWL)
Sequential Minimal Optimization (SMO)

تناول البحث كيفية تحديد القيم المثلى للمعلمات مثل k في K-NN، وقيمة النواة في LWL، وقيمة α في SMO، وتأثير ذلك في تحسين أداء النموذج التنبؤي. كما تضمنت الدراسة مقارنة هذه الخوارزميات من حيث الأداء، دقة النتائج، وعدد الخصائص المستخدمة.

أظهرت النتائج أن تحسين اختيار المعلمات ساهم في رفع دقة التنبؤ بنسبة 3.5%، مع تقليل عدد الخصائص من 11 إلى 8 فقط، ما يعزز الكفاءة ويقلل من التعقيد الحسابي. ويُعد هذا الإنجاز خطوة واعدة في تطوير أنظمة ذكية للتشخيص المبكر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتنقيب في البيانات.

ويحقق هذا البحث الهدف الثالث من أهداف التنمية المستدامة، والمتمثل بضمان تمتع الجميع بأنماط عيش صحية وبالرفاهية في جميع الأعمار من خلال المساهمة في تحسين التشخيص الطبي المبكر.