دراسة فعالية كل من خوارزميتي الجار الأقرب والانحدار اللوجستي في تصنيف الأورام الحميدة والخبيثة لمرضى سرطان الثدي باختلاف السمات المدروسة

الملخص

يعتبر مرض السرطان بشكل عام وسرطان الثدي بشكل خاص من أكثر الأمراض خطورة وتعقيداً، حيث يعتبر سرطان الثدي من أكثر الأمراض المسببة للوفيات عالمياً وتحديداً للسيدات، وقد أكدت الأبحاث الطبية ضرورة الكشف المبكر عن المرض لما له أهمية في تقليص عدد الوفيات وزيادة فرص العلاج، ومع التطور التقني الذي نشهده في أيامنا هذه كان لابد من الاستفادة من تقنيات هذا التطور، حيث تلعب أنظمة الكشف عن المرض بمساعدة الحاسوب، دوراً هاماً في الكشف المبكر عن الأمراض و تزيد من إمكانية الوصول إلى دقة عالية في تشخيص الأورام الحميدة والخبيثة وبالتالي زيادة فرص العلاج والبقاء على قيد الحياة. وتعد تقنيات الذكاء الصنعي والتعلم الآلي من التقنيات الهامة في العصر الحديث التي تستخدم للتنبؤ والتصنيف والتحليل واتخاذ القرارات. في هذه الورقة البحثية تم دراسة فعالية خوارزميتين من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف والتي تعتمد على التدريب من البيانات السابقة للتنبؤ بالبيانات الجديدة وهذه الخوارزميات هي الجار الأقرب والانحدار اللوجستي وذلك بهدف تشخيص الأورام السرطانية لمرضى سرطان الثدي، حيث تم دراسة مجموعة من السمات وفق ثلاث حالات للوصول إلى دقة عالية في تشخيص المرض وفقاً للخوارزميات المذكورة، أخيراً تمت مقارنة نتائج الدراسة مع نتائج دراسات مرجعية سابقة.