استعمال خوارزمية أقرب الجيران (K-Nearest Neighbor, KNN) في تشخيص أمراض القلب في مستشفى الكرامة التعليمي / العراق
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
الملخص
على الرغم من وجود عدد كبير من الدراسات البحثية المتعلقة بالتنبؤ بأمراض القلب باستعمال تقنيات الذكاء الاصطناعي، فإن خطورة أمراض القلب واتساع نطاق تأثيرها في حياة الأفراد تفرض على الباحثين الاستمرار في تطوير أفضل النماذج القادرة على التنبؤ المبكر بهذه الأمراض بهدف الحد من تطورها. يستخدم الباحثون خوارزمية (K-Nearest Neighbor – KNN) للتنبؤ بأمراض القلب. تم جمع مجموعة البيانات المستخدمة في هذه الدراسة من مستشفيات محلية في العراق، حيث قام الباحثون بتحليلها إحصائيًا. ويهدف نظام التشخيص المقترح في هذا العمل إلى مساعدة الأطباء في تشخيص الحالات القلبية من خلال تحويل العوامل الطبية الخاصة بالمرضى إلى تمثيلات عددية قابلة للمعالجة الحاسوبية. أظهرت نتائج المحاكاة أن مصنف KNN المقترح حقق دقة بلغت 86% في تصنيف أربع حالات مرضية قلبية عند استعمال قواعد بيانات. وقد توصل الباحثون إلى أن أكثر أمراض القلب شيوعًا في العراق هي تلك التي شملها التصنيف في هذه الخوارزمية، وهي: (Coronary Heart Disease)، و (Congestive Heart Failure)، (Arrhythmias). كما خلص الباحثون إلى وجود علاقة طردية بين حجم بيانات التدريب ودقة الخوارزمية، في مقابل علاقة عكسية بين عدد الجيران ???? ودقة الخوارزمية.
