تطوير أسلوب بايز الهرمي للنمذجة والتنبؤ والتطبيق على مرضى داء الكلى المزمن

الملخص

يقدم هذا البحث أسلوب مطور للنمذجة والتنبؤ لبيانات موزعة زمانياً-مكانياً بالاعتماد على العنقدة الضبابية C-Means ونمذجة بايز الهرمية لنموذج طوري غاوص، وذلك من خلال اقتراح تجزئة قاعدة البيانات إلى عدة عناقيد بهدف تجميع البيانات المتشابهة مع بعضها البعض ضمن مجموعات باستخدام C-Means، وانطلاقاً من عدة نقاط بدء تم تطبيق نمذجة بايز الهرمية لنموذج طوري غاوص لكل عنقود، ويهدف البحث أيضاً إلى تقدير معالم هذا النموذج بالاعتماد على معاينة Gibbs للتوصل إلى أفضل المقدرات والتنبؤ بالبيانات قيد الدراسة.

طبقت الخوارزمية المقترحة على قاعدة بيانات طبية لمرضى داء الكلى المزمن، واختبر تأثير أربع متغيرات مستقلة على زيادة نسبة اليوريا في الدم والتي تساعد في تحديد وجود المرض. فقد بينت النتائج ملائمة نموذج طوري غاوص لبيانات المرضى، بالإضافة إلى فعالية الأسلوب المقترح كونه أعطى كفاءة أفضل للنموذج في التنبؤ مقارنة مع أسلوب بايز الهرمي، حيث بلغت قيمة متوسط مربعات الأخطاء MSE للخوارزمية المقترحة قيمة 0.0026 في حين كانت قيمة MSE لأسلوب بايز 0.0092. كما أوضحت النتائج معنوية كل من العوامل المستقلة البوتاسيوم والكرياتينين والهيموغلوبين على تحديد المرض. تمت برمجة هذه النماذج عن طريق البرنامج الإحصائي R وبرنامج MATLAB وبرنامج SPSS.