أطروحة دكتوراه في كلية العلوم بعنوان التنبؤ باحتياجات المستشفيات من الأدوية بناءاً على بيانات الاستهلاك الحالية باستخدام تقنيات البيانات الضخمة.

بحضور عميد كلية العلوم الأستاذ الدكتور طه محمد حسن المحترم وعميد كلية التربية الأساسية الأستاذ المساعد الدكتور أيمن عبد عون، أجريت مناقشة علنية في كلية العلوم بجامعة ديالى إلى طالبة الدكتوراه من قسم علوم الحاسبات وديان حبيب حميد عن رسالتها الموسومة ” التنبؤ باحتياجات المستشفيات من الأدوية بناءاً على بيانات الاستهلاك الحالية باستخدام تقنيات البيانات الضخمة “،أقيمت على قاعة المناقشات في قسم الفيزياء.هدفت الدراسة الى تقدير احتياجات المستشفيات من الأدوية اعتمادًا على بيانات حقيقية لاستهلاك الأدوية، من خلال تطبيق نموذج الانحدار الخطي المتعدد (MLR) كأداة إحصائية رئيسية لقياس العلاقة بين استهلاك الدواء وعدد من المتغيرات المستقلة.وبهدف تعزيز دقة النتائج وتقييم النموذج المقترح، تمت مقارنة مخرجات نموذج الانحدار الخطي المتعدد مع نماذج السلاسل الزمنية. اولاً، تمت مقارنة طرق السلاسل الزمنية مع بعضها البعض باستخدام مؤشرات خطأ احصائية هي MAPE ، MAD, MSE ؛ واختيرت طريقة التنعيم الاسي المزدوج (DES) كأفضل طريقة من بينها. ثانياً, تمت مقارنة طريقة (DES) مع النموذج المقترج (MLR) باستخدام نفس مؤشرات الخطأ أعلاه. أظهرت النتائج أن متوسط MAPE لجميع الأدوية باستخدام نموذجي MLR وDES كان 15.63 و24.61 على التوالي. مما يشير إلى أن نموذج MLR هو النموذج الأمثل لإدارة مخزون المستشفيات والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية، نظرًا لانخفاض معدل الخطأ النسبي فيه مقارنةً بطريقة الـ DES. يشير هذا إلى أن تأثير العوامل المستقلة على الطلب أقوى من عامل الوقت. كما أظهرت النتائج أن دقة التنبؤ تختلف باختلاف نوع الدواء وسلوك الطلب، إذ تفوق نموذج الانحدار الخطي المتعدد في أغلب الأدوية المرتبطة بعوامل مستقلة، بينما كانت السلاسل الزمنية أدق للأدوية ذات النمط الثابت. توصي الدراسة بدمج النماذج التنبؤية في أنظمة إدارة المستشفيات لتقليل الهدر ومنع النقص، مع إمكانية تطويرها مستقبلًا لتشمل بيانات أوسع ونماذج أكثر تقدمًا مثل تقنيات الذكاء الاصطناعي.