Penerapan Metode Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Saraf Kejepit
Notice bibliographique
Résumé
A pinched nerve is a condition where certain nerves are compressed by tissues around the body, such as bones, cartilage and muscles. This causes the nerve to become damaged with symptoms of severe pain, tingling, and numbness during activity. Nerve pain can spread throughout the body. For example, patients with radiculopathy type spinal cord disease make the patient numb, and the nerve pain can spread to the feet and hands. Sylvani General Hospital also provides expert doctors who treat various diseases, including pinched nerve disease suffered by patients. However, there are several problems that often occur to patients when going for direct consultation due to time constraints, long queues, long waits, long distances to the hospital, and lack of costs. Because agencies need to have a system that can manage existing symptom data on pinched nerve disease and make it an online expert substitute information by utilizing technological developments to get maximum diagnostic results, and patients can find out the initial symptoms of one of them numbness, leg pain, arm pain, back pain, muscle weakness in the type of pinched nerve disease, namely radiculopathy, carpal tunnel syndrome, pinched nerves in the waist, piriformis syndrome, radial tunnel syndrome and treatment first by consulting through a system that has been created using the Bayes method. From the calculation process using the Bayes method above, it is known that the diagnosis of pinched nerve disease is diagnosed with nerve root syndrome (Radiculopathy) (P01) with a percentage of 72.55%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».