تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > تحليل متعمق لعوامل شدة الربو ل...>الوصف

تحليل متعمق لعوامل شدة الربو لدى المرضى العمانيين باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

العنوان بلغة أخرى: In-Depth Analysis of Asthma Severity Factors in Omani Patients Using Artificial Intelligence and Machine Learning
المصدر: الإداري
الناشر: معهد الإدارة العامة
المؤلف الرئيسي: الشقسي، جميل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): AlShaqsi, Jamil
مؤلفين آخرين: العوكل، سعاد محمود (م. مشارك) , دروغام، أسامة (م. مشارك) , أبو راس، سند جمال حسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: س44, ع170
محكمة: نعم
الدولة: سلطنة عمان
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1446
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 341 - 380
DOI: 10.52789/0302-044-170-009
ISSN: 2313-3244
رقم MD: 1548883
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الذكاء الاصطناعي | التعلم الآلي | المناطق الصناعية | المرضى العمانيين
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يبحث هذا البحث في العلاقة بين العناصر المختلفة وشدة الربو بين الأفراد الذين يعيشون في محافظة شمال الباطنة في عمان. ويعالج كل من المعايير الداخلية والخارجية التي تشارك في تطور شدة الربو، مع العناصر الداخلية بما في ذلك التدخين والبخور والعطور والغبار، بينما تركز العناصر الخارجية على التلوث من المناطق الصناعية القريبة مثل المنطقة الصناعية بصحار ومنطقة مجان الصناعية وميناء صحار الصناعي بالإضافة إلى ذلك، يتم فحص العوامل الأخرى المتعلقة بالصحة. تستخدم الدراسة منهجية اكتشاف البيانات المعرفية (KDD) لاستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) والتعلم الآلي (ML) لتحديد الأنماط الخفية التي تؤثر على شدة الربو. بالإضافة إلى ذلك، يتم إجراء تحليل شامل للعثور على الارتباط بين المعلمات. تم الحصول على مجموعة بيانات الدراسة من نظام تسجيل صحي إلكتروني في وزارة الصحة يسمى الشفة. في هذه الدراسة، يشمل النظام سجلات المرضى من ثلاثة مراكز صحية في محافظة شمال الباطنة بين عامي 2014 و2022 تشير النتائج إلى وجود علاقة إيجابية كبيرة بين القرب من MIA وشدة الربو، حيث يظهر العمر أيضا كعامل مؤثر في بعض الحالات يهدف هذا البحث إلى تعزيز فهم الربو ودعم تطوير الرعاية الصحية الشخصية والسياسات القائمة على الأدلة واستراتيجيات الإدارة والوقاية الفعالة لهذه الفئة من السكان.

This research investigates the association between various elements and the severity of asthma among individuals living in the Al Batinah North Governorate of Oman. It addresses both indoor and outdoor parameters that participate in the development of severity of asthma, with indoor elements including smoking, bakhoor (incense), perfume, and dust, while outdoor elements focus on pollution from nearby industrial areas such as Sohar Industrial Zone (SIZ), Majan Industrial Area (MIA), and Sohar Industrial Port (SIP). Additionally, other health-related factors are examined. The study uses the Knowledge Data Discovery (KDD) methodology to employ Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) methods to identify hidden patterns that influence asthma severity. Additionally, a comprehensive analysis is conducted to find the association between parameters. The dataset of the study was acquired from an electronic health recording system at the Ministry of Health called Al-Shifa. For this study, the system encompasses patient records from three health centers in the Al Batinah North Governorate between 2014 and 2022. The findings indicate a significant positive relationship between proximity to MIA and the severity of asthma, with age also emerging as an influential factor in certain cases. This research aims to enhance asthma understanding and support personalized healthcare development, evidence-based policies, and effective management and prevention strategies for this population.
ISSN: 2313-3244

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.