نشر الطالب محمد أبو طامع الباحث في برنامج الماجستير في علم البيانات وتحليل الأعمال والطالب سري المصري الباحث في برنامج الماجستير في الذكاء الاصطناعي في كلية الدراسات العليا في الجامعة العربية الأمريكية بحثاً علمياً محكّماً في مجلة Information – MDPI ذات معامل تأثير 3.1 تحت عنوان:

Transformer-Based Approach to Pathology Diagnosis Using Audio Spectrogram

وجاءت الورقة البحثية ضمن مساق تعلم الالة وتحت إشراف الدكتور أحمد الحساسنة وبالتعاون مع باحثين في المدرسة العليا للتكنولوجيا (ETS) في جامعة كيبيك في مونتريال - كندا.

وتضمن البحث اقتراح منهجية تعلم آلي عميق متطورة تعمل على تحليل وتشخيص بكاء الأطفال الرضع من أجل التعرف المبكر على الأمراض التي قد يصابون بها. واعتمدت المنهجية المقترحة على استخدام المخططات الطيفية الصوتية بدون الحاجة الى إعادة معالجتها وخوارزميات تعمل الي عميق قائمة على المحولات (Transformers) لتصنيف بكاء الأطفال الرضع الى فئات مرضية محددة (تسمم الدم ومتلازمة الضائقة التنفسية).

وحققت الدراسة نتائج تصنيف عالية وصلت الى 98.69% متجاوزة نتائج تصنيف نماذج التعلم الالي التقليدية ونماذج التعلم الالي العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Network). يعتبر هذا البحث أداة تشخيصية فعالة وجديدة قابلة للتطوير ويفتح طرقاً لتحسين رعاية الأطفال حديثي الولادة من خلال الكشف المبكر والدقيق عن الأمراض.

مزيد من المعلومات حول البحث المنشور إضغط هنا