An internet-based fuzzy logic expert system for organ transplantation assignment
Notice bibliographique
Résumé
Organ transplantation is lifesaving. However, the demand for organs far exceeds supply. Due to the resource scarcity (i.e. organs), the special medical requirements for organ transplanting and the urgency in getting the organ to the recipient, it is critical to use information technology to coordinate the organ procurement and transplanting process and to allocate donated organs to recipients quickly, fairly and effectively. In this paper we analyse how information technology can be used to improve organ transplantation services and propose the use of an internet-based fuzzy logic expert system to assist physicians in solving the multi-criteria kidney allocation problem. A pilot fuzzy logic expert system for kidney allocation was developed and evaluated in comparison with two existing allocation algorithms a priority sorting system used by the Multiple Organ Retrieval and Exchange (MORE) program in Ontario, Canada and a point scoring systems used by the United Network for Organ Sharing (UNOS) in the USA. Our simulated experiment based on real patient data confirms that the fuzzy logic system can represent the expert's thinking in a satisfactory manner in handling complex trade-offs and overall, the fuzzy logic derived recommendations were more acceptable to the expert than those from the MORE and UNOS algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».