A framework for cell phone based diagnosis and management of priority tropical diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Malaria, pneumonia, tuberculosis, typhoid fever, amebiasis, and diarrheal diseases are considered existing global health priorities. This is because of their global prevalence, especially in most developing (tropical) countries. These conditions pose a lot of challenges to global health and wellbeing due to their increasing morbidity and mortality rates; a challenge that has been attributed to poor medical infrastructure, poor diagnosis and management of these diseases. These conditions are known to present with similar symptoms at different stages of their pathogenesis and thus can become “confusable” with each other. Medical practitioners attempting to diagnose and manage these conditions are therefore expected to manage large amounts of information (which can sometimes become unwieldy and time wasting) in order to arrive at an accurate and timely diagnosis. Medical facilities can be freed up through the adoption of mobile devices for early diagnosis of some of the tropical conditions. In this paper, we present a framework for a cell phone based intelligent system (based on fuzzy logic and AHP engines) for the diagnosis of some tropical global health priorities. Fuzzy logic and the analytic hierarchy process (AHP) are known to resolve the conflicts arising from ambiguity, uncertainty, and imprecision of information, and thus can be harnessed in the analysis of information supplied by patients in the cell phone-based diagnosis of confusing tropical diseases.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle