الملخص 

المقدمة: لقد أدت جائحة كوفيد-19 إلى شلل شبه كامل في العالم، وكان لها آثار فورية وطويلة الأمد على الصحة النفسية لطلبة الجامعات. تهدف الدراسة الحالية إلى التنبؤ بالتغيرات في بعض مؤشرات الصحة النفسية، بما في ذلك الاكتئاب، القلق، الاختلال الاجتماعي، وفقدان الثقة بين طلبة الطب الفلسطينيين.

المنهجية: أجاب  300 طالب على استبانة الصحة العامة (GHQ) مع الحصول على درجة 15 فأكثر. بعد ذلك، تم تحليل بيانات الاستبيان وتنقيحها. جرى فحص بيانات الاستبيان، وإجراء تنبؤ مقارن للتغيرات الاحتمالية في متغيرات الصحة النفسية باستخدام تقنيات التعلم العميق والآلي الشائعة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة (DNN)، وآلة متجه الدعم (SVM)، وغابة القرارات العشوائية (RF).

النتائج: تمت مراجعة نتائج هذه الخوارزميات باستخدام أربعة مؤشرات إحصائية شائعة الاستخدام لتوفير مقارنة أفضل بين البيانات الفعلية والمتوقعة من حيث معامل التحديد (R²)، متوسط مربع الخطأ (MSE)، الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ (RMSE)، ومتوسط الخطأ المطلق (MAE). وكانت نتائج الشبكة العصبية العميقة (DNN) الأفضل، حيث بلغ معامل التحديد (R²) 99%، بينما كانت قيم مؤشرات الخطأ الأخرى 0.00002، 0.0046، و0.0035 لكل من MSE، RMSE، وMAE على التوالي. أما معامل التحديد R² لكل من SVM وRF فقد بلغ 92.1% و89.5% على التوالي.

الاستنتاج: تؤكد هذه الدراسة على أهمية استخدام أدوات التعلم الآلي في التنبؤ بالصحة النفسية.

العنوان

Palestinian Medical and Pharmaceutical Journal

الناشر

An-Najah National University

بلد الناشر

فلسطين

Indexing

Scopus

معامل التأثير

None

نوع المنشور

Both (Printed and Online)

المجلد

9

السنة

2024

الصفحات

--