الملخص

تهدف الدراسة الى استعمال تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في تصنيف مرضى هشاشة العظام من النساء وتحديد أهم العوامل المؤثرة في المرض ، إذ يعد التصنيف من الاساليب المهمة بسبب الحاجة الضرورية والمتكررة لمعرفة اي مجتمع من بين مجموعة من المجتمعات قد تعود إليه مشاهدة او مفردة ما، وفقاً للقياسات او المعايير التي تم الحصول عليها من المشاهدات او المفردات. اختصت عينة البحث بالنساء اللواتي أجرين فحص كثافة العظام في مستشفى بغداد التعليمي لعامي 2019 و 2020 وكان حجم العينة 309 مشاهدة، بواقع 144 مشاهدة حجم عينة المجتمع الاول (النساء اللواتي أجرين اختبار كثافة العظام وكانت النتيجة غير مصابات بمرض هشاشة العظام) و165 مشاهدة حجم عينة المجتمع االثاني (النساء اللواتي أجرين اختبار كثافة العظام وكانت النتيجة مصابات بمرض هشاشة العظام)، وهذان المجتمعان يمثلان المتغير المعتمد إذ أْعطي الرمز (0) للمجتمع الاول والرمز (1) للمجتمع الثاني، وكان عدد المتغيرات التوضيحية خمسة متغيرات هي العمر وعدد السنوات التي مضت على سن اليأس والوزن والطول والمتغير النوعي (هل كان سن اليأس مبكرا؟). بعد ادخال جميع المتغيرات الى الشبكة العصبية الاصطناعية (شبكة البرسبترون متعددة الطبقات ذات التغذية الامامية) وباستعمال البرنامج الجاهز (SPSS.23)تم الحصول على نتائج أهمها ان نسبة التصنيف الصحيح الكلية 78.6 %، وان اهم متغيرين في تمييز وتصنيف مرضى هشاشة العظام من النساء هما متغير الوزن ومتغير عدد السنوات التي مضت على سن اليأس ثم متغيرات الطول والعمر والمتغير النوعي (هل كان سن اليأس مبكرا؟) على التوالي.