الخلاصة

في الآونة الأخيرة ، حدثت العديد من حالات الطوارئ المتعلقة بالرعاية الصحية على مستوى العالم ، والتي تطلبت وأجبرت في بعض الأحيان صانعي القرار المعنيين على إيلاء اهتمام كبير لعملية صنع القرار. في بنية نظام دعم القرار ، تعتبر البيانات مكونًا أساسيًا بسبب نظام دعم القرار الذي يجمع البيانات والمعرفة من مختلف المجالات والمصادر ومعالجتها وتخزينها في السحابة لتزويد المستخدمين المعنيين بمعلومات مفيدة لدعم القرار, ومن ثم ، يتعامل نظام دعم القرار مع البيانات السحابية والطرق التقليدية لتخزين البيانات الضخمة في السحابة لها قيود ، حيث يؤدي التعامل مع مثل هذه الأحجام الهائلة من البيانات إلى زيادة الأخطاء وإسقاط الحزم واحتمال حدوث اختناقات في البيانات. نتيجة لذلك ، من المناسب والضروري استخدام خوارزميات التعلم الآلي في تصميم وتطوير نظام دعم اتخاذ القرار الذكي في سياق الحوسبة الضبابية. اقترح هذا البحث نموذجًا ذكيًا لنظام دعم القرار في إدارة بيانات الرعاية الصحية استنادًا إلى بيئة الحوسبة الضبابية (IDSMFOG) باستخدام خوارزميات (K-mean + SVM) ، وأداة تصميم لقياس قابلية استخدام النموذج المقترح المسمى استبيان قابلية استخدام النظام (QU- DSS) تم تطوير نظام دعم القرار على أساس النموذج المقترح ، وبعد ذلك تم تقييمه أيضًا من حيث قابليته للاستخدام بواسطة أداة ((QU-DSS. وأكدت النتائج التي تم جمعها أن دقة النظام المطور في المثالين الولايات المتحدة والعراق هي (99.87 و 99.97) على التوالي ، وكذلك أكدت نتائج (QU-DSS) أن النظام المطور قابل للاستخدام ويدعم عملية اتخاذ القرار.