في مساهمة تعد الأولى من نوعها في توظيف وتطبيق تقنيات المعلومات في مجال أنظمة التوصيات Recommendation Systems المشهور تطبيقها في المجال التجاري،
أسهم التدريسي (حيدر محمد حبيب) في كلية تكنولوجيا المعلومات في فتح افاق جديدة للبحث العلمي من خلال استثمار هذا النظام في مجال العناية الصحيةHealthcare Recommender System وذلك خلال اطروحته الموسومة Web-Based Recommender System for Spread Epidemics التي تم مناقشتها على قاعة كلية تكنولوجيا المعلومات / جامعة بابل، في يوم السبت المصادف 14/1/2017 تحت اشراف الأستاذ الدكتور نبيل هاشم الاعرجي. وتشكلت اللجنة من السادة المدرجة أسمائهم ادناه:
1- أ. د. توفيق عبد الخالق الاسدي رئيسا
2- أ. د. وسام سمير بهيه عضوا
3- أ. د. نضال خضير العبادي عضوا
4- أ. م. د. هالة بهجت عبد الوهاب عضوا
5- أ. م. د. عبد الكريم عكله عضوا
حيث تجاوز الباحث الطرق التقليدية في خوارزميات التنبأ من خلال ايجاد علاقة مابين المرضى والاعراض المرضية الظاهرة ومقارنتها مع الاعراض الفعلية للامراض. من خلال هذه العلاقات توصل الباحث الى تقديم توصيات الى السلطات الصحية كمنظمة الصحة العالمية على سبيل المثال قبل انتشار مرض معين ليتحول الى وباء. اعتمد الباحث على مواقع التواصل الاجتماعي مثل Twitter كحالة دراسية ليتم تصنيف المستخدمين اصحاب النصوص (التغريدات) الى مرضى او غير مرضى من خلال اعتماد خوارزميات الحاسوب في مجال المعلوماتية حيث تم استخدام المصنف Linear SVC ضمن اسولب تحليل الشعور Sentiment Analysis لهذا الغرض.
ولتحديد المواقع الجغرافية للمستخدمين المرضى فقد قام الباحث حيدر محمد حبيب باستثمار الخدمات المتوفرة على منصة كوكل الخاصة بالمواقع الجغرافية Google Maps Geocoding API ليتم استرجاع المواقع الجغرافية لكل مستخدم مريض وبالتالي يتم تحديد مناطق بداية انتشار الامراض لاعلام السلطات الصحية مسبقا لتجنب حدوث الاوبئة.
اثبتت الدراسة دقة %94 في مجال التصنيف و %87 في مجال التوصيات Recommendations بعد مطابقتها مع تقارير منظمات الصحة العالمية الامر الذي سيعود بفائدة كبيرة في بناء مجتمع صحي من خلال متابعة مواقع التواصل الاجتماعي التي تعد متحسسات جيدة في اكتشاف الاحداث بشكل عام وانتشار الامراض بشكل خاص.
