(untitled) (مجلة الإدارة والاقتصاد, 2025)
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.