في القطاع الصحي
في القطاع الصحي
في القطاع الصحي
.png)
التنبؤ بالبيانات
التنبؤ بالبيانات هي فئة من تحليلات البيانات تهدف إلى إجراء تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية وتقنيات التحليلات مثل التعلم الآلي أو الشبكات العصبية.
الشبكة العصبية
Neural Network
الشبكات العصبية ، والمعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) ، هي مجموعة فرعية من التعلم الآلي. اسمها وبنيتها مستوحاة من الدماغ البشري ، مما يحاكي الطريقة التي تشير بها الخلايا العصبية البيولوجية إلى بعضها البعض.
الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة
التعلم العميق
الشبكات العصبية
تطبيق الشبكات العصبية للتنبؤ برضا المرضى بإستخدام لغة R:
دارة المستشفيات في مختلف مدن المملكة تحتاج لمعرفة تقييم المرضى عن الخدمات المقدمة لتحسين أدائها ومعرفة نقاط الضعف لديها، بالتالي تقوم بتوزيع استبيانات عامة تحتوي على تقييم لجميع الخدمات ولكن من الصعب تحليل هذه الاستبيانات لأنه من النادر أن يجرب المريض جميع الخدمات في وقت واحد
قمنا بحل هذه المشكلة عن طريق تدريب نموذج يتوقع مدى رضا العميل بشكل عام بناءً على الخدمات التي جربها فقط.
1- تعريف المشكلة (الهدف)
تضم قاعدة البيانات العديد من الاسئلة عن الخدمات المقدمة وتقييمات المرضى لها تصل إلى خمسين سؤال، في مشروعنا اخترنا فقط الخدمات الشائعة، وهي:
1- سهولة حجز موعد
2- سهولة التسجيل عن الإستقبال
3- الإخبار بأي تأخير بالاجراءات
4- فترات الإنتظار في العيادة
5- فترات الإنتظار عند سحب الدم
6- اهتمام الطبيب
7- شرح الحالة بطريقة مناسبة
8- مناقشة طرق العلاج
2- تعريف البيانات
تعريف المشكلة والبيانات:
استكشاف البيانات:
استكشاف البيانات هو الخطوة الأولى في تحليلها، حيث نتعرف على مجموعة كبيرة من البيانات للكشف عن الأنماط الأولية والخصائص ونقاط الاهتمام.
لا تهدف هذه العملية إلى الكشف عن كل جزء من المعلومات التي تحتفظ بها مجموعة البيانات ، ولكن تساعد في تكوين صورة عامة للاتجاهات المهمة والنقاط الرئيسية لدراستها بمزيد من التفصيل في المراحل القادمة.
1- ماهي مرحلة إستكشاف البيانات؟
تقدم لغة R مجموعة من الاوامر التي تساعد في استكشاف البيانات ومعرفة خصائصها وتقدم صورة عامة عن البيانات وهي كالآتي:
2- استكشاف البيانات بإستخدام R
للتعرف على نوع البيانات
Str()
للتعرف على أبعاد البيانات
dim()
للتعرف على أسماء الأعمدة
names()
إحصائيات موجزة سريعة عن البيانات
Summary()
التعرف على القيم الفارغة
isna()
التعرف على القيم المكررة
()duplicated
تجهيز وإعداد البيانات:
إعداد البيانات هي عملية تنظيف وتحويل البيانات الخام قبل معالجتها وتحليلها. تعتبر خطوة مهمة قبل المعالجة وغالبًا ما تتضمن إعادة تنسيق البيانات وإجراء تصحيحات عليها والجمع بين مجموعات البيانات لإثرائها.
1- ماهي مرحلة إعداد البيانات؟
في هذه المرحلة قمنا بحساب المتوسط لكل صف من الصفوف (أي لكل تجربة مريض) لمعرفة التقييم العام لتجربة المريض للخدمات.
2- تعديل وترتيب البيانات
تحديد وتدريب واختبار النموذج:
تعلم بإشراف (الإنحدار)
1- مرحلة تحديد النموذج:
تقسم البيانات إلى: بيانات للتدريب وبيانات للاختبار
لذلك قمنا بتقسيم بيانتنا كالتالي:
70% بيانات للتدريب
30% بيانات للاختبار
