منصة حوسبة سحابية ذكية لمعالجة البيانات الضخمة في تطبيقات الرعاية الصحية
الدكتور علي ف. الجبوري
منصة الابتكار والهندسة الذكية – العراق
Design”A Smart Cloud Computing Platform for Big Data Processing In Healthcare Applications
Dr. Ali f. Ghbori
Platform innovation Smart Engineering and Innovation – Iraq
Platform.innovation.ai@gmail.com
17-7-2025 :تاريخ استلام البحث تاريخ نشر البحث:6-8- 2025ا
الملخص:
شهدت السنوات الأخيرة تطورًا ملحوظًا في حجم وتعقيد البيانات الصحية الناتجة عن المستشفيات، ومراكز الرعاية، والتطبيقات الصحية الذكية، مما يستلزم تطوير أدوات وتقنيات متقدمة لمعالجة هذه البيانات بكفاءة وفعالية. يهدف هذا البحث إلى تصميم منصة حوسبة سحابية ذكية تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات الضخمة في قطاع الرعاية الصحية. تم اقتراح نموذج معماري يتكامل فيه التعلم الآلي مع بيئة الحوسبة السحابية، بما يُمكّن من تحليل البيانات الطبية في الزمن الحقيقي، ودعم اتخاذ القرار الطبي، وتحسين جودة الخدمات الصحية. كما يُبرز البحث أهمية الأمان والخصوصية في التعامل مع البيانات الحساسة، ويقترح آليات فعالة لضمان حماية البيانات ضمن البنية التحتية السحابية. أظهرت نتائج المحاكاة كفاءة النموذج في تقليل زمن المعالجة وتحسين دقة التنبؤ مقارنة بالأنظمة التقليدية.
الكلمات المفتاحية: البيانات الضخمة، الحوسبة السحابية، الرعاية الصحية، الذكاء الاصطناعي، الخصوصية، تحليل البيانات الطبية، التعلم الآلي.
Abstract:
In recent years, the volume and complexity of healthcare data generated by hospitals, care centers, and smart health applications have increased significantly, necessitating advanced tools and techniques for efficient processing. This research aims to design a smart cloud computing platform that leverages artificial intelligence to handle big data in the healthcare sector. A novel architectural model is proposed, integrating machine learning with cloud environments to enable real-time analysis of medical data, support clinical decision-making, and enhance the quality of healthcare services. The study also highlights the importance of data security and privacy, suggesting effective mechanisms to protect sensitive information within the cloud infrastructure. Simulation results demonstrate the model’s efficiency in reducing processing time and improving prediction accuracy compared to traditional systems.
Keywords:Big Data, Cloud Computing, Healthcare, Artificial Intelligence, Privacy, Medical Data Analysis, Machine Learning