An Expert System for Malaria Diagnosis using the Fuzzy Cognitive Map Engine
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
The complexity of malaria diagnosis increases because of symptom manifestation that could be confused with other tropical diseases and the fuzziness associated with patients’ expression of their health conditions. There is a need for appropriate diagnostic tools that would assist the physician (or other trained medical personnel) in the differential diagnosis of malaria and other tropical diseases. In this paper, we present an initial result of an effort to develop a fuzzy cognitive map (FCM) system for the diagnosis of malaria. Concepts and their causality were defined based on the experiential knowledge from 30 physicians in 3 hospitals in Nigeria, who served as knowledge sources for this study. The semantic relationships among concepts were utilized in constructing an FCM model for malaria diagnosis, which was further integrated into a decision support engine (DSE). The comparative summary showed that the initial hypotheses (IH) by the physicians correctly matched the final diagnosis in 55% of the cases, whereas the accurate diagnosis (AD) of the FCM was 85%. This result is interesting; further analysis using Kendall’s tau_b and the Spearman’s rank order test also indicated a higher (though equally significant) correlation between the FCM results and AD than between IH and AD. The correlation between the physician’s initial hypothesis and the FCM diagnosis was not significant.
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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 | 0,001 | 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