Classification of Diseases of The Urinary System using an Expert System
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Develop and use an Expert System (ES) to classify diseases of the urinary system.Design/methodology/approach – Computational experiments were divided into three phases, as described: Phase A: Database selection: We searched for a database that contains information on diseases of the urinary system. Phase B: Development and Implementation of the Expert System: Rules and variables were planned for the correct data manipulation, and the Expert System was created by implementing the rules and variables. Phase C: Validation of the Expert System: Expert System validated by specialists.Findings – The Expert System was validated by a general practitioner and, as such, was successful while carrying out the tests and results. In conclusion, the Expert System was generated to classify two diseases (Cystitis and Nephritis) of the urinary system. This was validated by a general practitioner who confirmed the accuracy of the information within the system developed and aimed of assisting the field of medicine for a specific organ.Originality/value – The development of the present work has made it possible to assist the specific diagnosis of two diseases of the urinary system. With the assistance of the Specialist System, professionals can be more confident when diagnosing diseases of the urinary system in patients.Keywords - Urinary System; Expert Systems; Artificial Intelligence; Support to The Diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».