الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 113 |  |  |
| | | from | 113 | | |
Abstract
تلعب الحوسبة الحسابية دورا هاما في خدمات الرعاية الصحية بسبب قدرتها على استرجاع بيانات المرضى وتشخيص الأمراض والمجالات الطبية الأخرى في وقت وتكلفة اقل. ومع ذلك، فإن الاختيار الأمثل من أجهزة القياس الافتراضية ((VMs لمعالجة الطلبات الطبية يمثل تحديا كبيرا. إن الاختيار الأمثل لأجهزة القياس الافتراضية (VMs) يؤدي إلى تحسين كبير للأداء من خلال تقليل وقت تنفيذ الطلبات الطبية (المهام) الواردة من أصحاب المصلحة (المرضى والأطباء، وما إلى ذلك) والاستفادة القصوى من الموارد الحسابية. وبالإضافة إلى ذلك، تقترح هذه الدراسة نموذج جديد لتشخيص أمراض الكلى المزمنة والتنبؤ بها. وتتكون هذه الدراسة من ثلاثة أقسام رئيسية. أولا، تقدم هذه الدراسة مسح الأنظمة الذكية على أساس بيئة سحابة لخدمات الرعاية الصحية. ويستعرض استخدامات التقنيات الذكية مثل الخوارزمية الجينية (GA)، وتحسين سرب الجسيمات(PSO)، وتحسين سرب الجسيمات المتوازية (PPSO) على بيئة الحوسبة الحسابية لتعزيز جدولة المهام، والحد من وقت تنفيذ الطلبات المقدمة من أصحاب المصلحة، والاستفادة القصوى من الموارد على السحب. تقدم هذه الدراسة معايير تقييم البحوث المختارة على أساس الدقة، وسهولة الاستخدام، وخفة الحركة والطريقة المطبقة. وثانيا، ولتحسين اختيار أجهزة القياس الافتراضية، تستخدم ثلاثة عوامل تحسين مختلفة معروفة مثل GA, PSO, PPSO لبناء النموذج المقترح. لحساب وقت تنفيذ طلبات أصحاب المصلحة، وظيفة اللياقة البدنية المقترحة هي ثلاثة معايير هامة هي CPU utilization, turn-around time and waiting time. لذلك، تقترح هذه الدراسة نموذجا ذكيا لخدمات الرعاية الصحية على أساس بيئة سحابة باستخدام موازية الجسيمات سرب الأمثل (PPSO) لتحسين اختيار VMs. ثالثا، تم تقديم نموذج ذكي هجين للتنبؤ بالفشل الكلوي عن طريق دمج الحوسبة الحسابية مع انترنت الاشياء. تم تنفيذ نموذج التنبؤ بالفشل الكلوي باستخدام اثنين من التقنيات الذكية، وهي الانحدار الخطي والشبكة العصبية. يستخدم الانحدار الخطي لتحديد العوامل الحرجة التي تؤثر على الفشل الكلوي. تستخدم الشبكة العصبية للتنبؤ بمرض الفشل الكلوي. ويهدف النموذج المقترح إلى تعزيز أداء أنظمة الرعاية الصحية عن طريق تقليل وقت التنفيذ الطلبات الطبية لاصحاب المصلحة علي الحوسبة الحسابية، وتحسين التخزين المطلوب من البيانات الكبيرة للمرضى وتوفير آلية استرجاع البيانات في الوقت الحقيقي لهذه التطبيقات. وتتألف معمارية تقنية المعلومات الحسابية الهجينة المقترحة من أربعة مكونات رئيسية هي: أجهزة أصحاب المصلحة، وطلبات أصحاب المصلحة (المهام)، وسيط السحابة، ومسؤول الشبكة. وأظهرت النتائج أن النموذج المقترح يفوق أداء النماذج الحديثة في زمن التنفيذ الكلي بنسبة 50٪. وبالإضافة إلى ذلك، فإن دقة النموذج الذكي الهجين في التنبؤ بمرض الفشل الكلوي هو 97.8٪.