تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحديد أنواع العلاج لمرضى سرطان الدماغ

المؤلفون

DOI:

https://doi.org/10.31272/jae.i149.1449

الكلمات المفتاحية:

التعلم الآلي ، K-nearest neighbor، الدقة، النوع الفرعي للتشخيص ، علاج أورام الدماغ

الملخص

يعمل التعلم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، على تحويل القطاع الطبي من خلال تمكين إنشاء أدوات ذكية وأنظمة خبراء لمعالجة البيانات. تستخدم هذه التقنية البيانات لإنتاج توقعات أو أحكام دون برمجة مباشرة، مما يعزز الإنتاجية والدقة في اكتشاف الأدوية وتطويرها، ويحدث ثورة في البحث العلمي والمجتمع. الغرض من هذه الورقة هو التحقيق في كيفية استخدام التعلم الخاضع للإشراف، وبشكل أكثر تحديدًا خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف، لاكتشاف أفضل طريقة لتصنيف علاج أورام الدماغ باستخدام خوارزمية الجيران الأقرب (K-Nearest Neighbor). نتيجة لاختبار الدقة بنسبة 92-94٪ ودقة التدريب بنسبة 94-96٪، فإن تقنية تصنيف الجيران الأقرب (K-Nearest Neighbor) دقيقة وموثوقة بشكل لا يصدق.إنه ممتاز في التنبؤ بالعمر، وحجم الورم، ودرجة السرطان، وردود الفعل تجاه الأدوية. تُظهر درجات الدقة والاستدعاء وF1، جميعها فوق 0.95، موثوقيته. ومع ذلك، نظرًا لأن الدقة تستقر مع حجم مجموعة التدريب، قد تؤدي البيانات الأكثر إلى أداء أفضل.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Alnuaimi, A. F., & Albaldawi, T. H. (2024). “An overview of machine learning classification techniques”. In BIO Web of Conferences (Vol. 97, p. 00133). EDP Sciences. 10.1051/bioconf/20249700133

[2] Bottrighi, A., & Pennisi, M. (2023). “Exploring the state of machine learning and deep learning in medicine: A survey of the italian research community”. Information, 14(9), 513.

10.3390/info14090513

[3] Chavda, V. P., Anand, K., & Apostolopoulos, V. (Eds.). (2023). “Bioinformatics tools for pharmaceutical drug product development”. John Wiley & Sons.

10.1002/9781119865728

[4] Hu, L. Y., Huang, M. W., Ke, S. W., & Tsai, C. F. (2016). “The distance function effect on k-nearest neighbor classification for medical datasets”. SpringerPlus, 5, 1-9.

https://doi.org/10.1186/s40064 016 2941 7

[5] Iqbal, M. J., Javed, Z., Sadia, H., Qureshi, I. A., Irshad, A., Ahmed, R., ... & Sharifi-Rad, J. (2021). “Clinical applications of artificial intelligence and machine learning in cancer diagnosis: looking into the future”. Cancer cell international, 21(1), 270.

10.1186/s12935-021-01981-1

[6] Jain, G. (2022). “Application of Machine Learning in Drug Discovery and Development Lifecycle”. Int J Med Phar Drug Re, 16. 10.22161/ijmpd.6.6.4

[7] Khaldi, B., Babelhadj, Z., & Khemgani, S. (2021). “Classification of brain tumor using some approaches of machine learning” (Doctoral dissertation, University of Kasdi Merbah Ouargla). https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/35039

[8] Krzyszczyk, P., Acevedo, A., Davidoff, E. J., Timmins, L. M., Marrero-Berrios, I., Patel, M., ... &Yarmush, M. L. (2018). “The growing role of precision and personalized medicine for cancer treatment”. Technology, 6(03n04), 79-100.10.1142/s2339547818300020

[9] Kumar, L. A., Satapathy, B. S., Pattnaik, G., Barik, B., Patro, C. S., & Das, S. (2021). “Malignant brain tumor: Current progresses in diagnosis, treatment and future strategies”. Ann Rom Soc Cell Biol, 25(6), 16922-32.

(PDF) Malignant brain tumor: Current progresses in diagnosis, treatment and future strategies

[10] Maleki Varnosfaderani, S., & Forouzanfar, M. (2024). “The role of AI in hospitals and clinics: transforming healthcare in the 21st century”. Bioengineering, 11(4), 337. https://doi: 10.3390/bioengineering11040337

[11] Mitusova, K., Peltek, O. O., Karpov, T. E., Muslimov, A. R., Zyuzin, M. V., & Timin, A. S. (2022). “Overcoming the blood–brain barrier for the therapy of malignant brain tumor: current status and prospects of drug delivery approaches”. Journal of nanobiotechnology, 20(1), 412. 10.1186/s12951-022-01610-7

[12] Nababan, A., Khairi, M., & Harahap, B. (2022). “Implementation of K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm in classification of data water quality”. J. Mantik, 6(1), 30-35.

https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/download/2130/1669

[13] Naimi, A., Deng, J., Shimjith, S. R., & Arul, A. J. (2022). “Fault detection and isolation of a pressurized water reactor based on neural network and k-nearest neighbor”. IEEE Access, 10,17113-17121. 10.1109/ACCESS.2022.3149772

https://doi.org/10.2174/1570159X18666200626204005

[14] Osisanwo, F. Y., Akinsola, J. E. T., Awodele, O., Hinmikaiye, J. O., Olakanmi, O., & Akinjobi,J. (2017). “Supervised machine learning algorithms: classification and comparison”. International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT), 48(3), 128-138. 10.14445/22312803/IJCTT-V48P126

[15] Parvin, H., Alizadeh, H., & Minaei-Bidgoli, B. (2008). “MKNN: Modified k-nearest neighbor”. In Proceedings of the world congress on engineering and computer science (Vol. 1). Newswood Limited. Microsoft Word - Final CameraReady_MKNN_WCECS2008.doc

[16] Qian, T., Zhu, S., & Hoshida, Y. (2019). “Use of big data in drug development for precision medicine: an update”. Expert review of precision medicine and drug development, 4(3), 189-200.

https://doi.org/10.1080/23808993.2019.1617632

[17] Raghavapudi, H., Singroul, P., & Kohila, V. (2021). “Brain tumor causes, symptoms, diagnosis and radiotherapy treatment”. Current Medical Imaging Reviews, 17(8), 931-942.

https://doi.org/10.2174/1573405617666210126160206

[18] Sarwar, A., Ali, M., Manhas, J., & Sharma, V. (2020). “Diagnosis of diabetes type-II using hybrid machine learning based ensemble model”. International Journal of Information Technology, 12, 419-428. https://doi.org/10.1007/s41870-018-0270-5

[19] Shetty, S. H., Shetty, S., Singh, C., & Rao, A. (2022). “Supervised machine learning: algorithms and applications”. Fundamentals and methods of machine and deep learning: algorithms, tools and applications, 1-16. http://dx.doi.org/10.1002/9781119821908.ch1

[20] Suyal, M., & Goyal, P. (2022). “A review on analysis of k-nearest neighbor classification machine learning algorithms based on supervised learning”. International Journal of Engineering Trends and Technology, 70(7), 43-48 / https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V70I7P205

[21] Taha, A. M., Ariffin, D. S. B. B., & Abu-Naser, S. S. (2023). “A systematic literature review of deep and machine learning algorithms in brain tumor and meta-analysis”. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 101(1), 21-36. www.jatit.org .

Microsoft Word - 3 47528 44252851 jatit-A Systematic Literature Review-ashraf -28-11-2022

[22] Woodman, R. J., & Mangoni, A. A. (2023). “A comprehensive review of machine learning algorithms and their application in geriatric medicine: present and future”. Aging Clinical and Experimental Research, 35(11), 2363-2397. 10.1007/s40520-023-02552-2

التنزيلات

منشور

2025-09-01

كيفية الاقتباس

تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحديد أنواع العلاج لمرضى سرطان الدماغ. (2025). مجلة الإدارة والاقتصاد, 50(149), 121-132. https://doi.org/10.31272/jae.i149.1449

المؤلفات المشابهة

1-10 من 27

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.