Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hipertrofi hidung Menggunakan Metode Certainty Factor
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Nasal hypertrophy is a swelling that occurs in the nasal concha. This condition is caused because the inferior concha has a larger anatomical size when compared to the other concha structures. The process of diagnosing nasal hypertrophy often requires high clinical skills and experience. RSU Putri Bidadari is one of the hospitals that treats Nasal Hypertrophy disease in patients. Nose hypertrophy disease has several symptoms that are felt which are usually caused by several factors such as exposure to certain allergens, chronic sinus infections, or a family history of similar nasal problems, so several diagnostic tests are needed that can confirm the diagnosis, such as nasal endoscopy to see directly the condition inside the nose, medical imaging such as CT scan or MRI to evaluate the structure of the nose in more detail, or allergy tests to identify the causative allergen. From the above problems, patients really need a system that becomes a recommendation in helping provide information about nasal hypertrophy disease that can diagnose early and take further action to prevent nasal hypertrophy disease. By using the certainty factor method, information from the steps above can be systematically analyzed to determine the level of confidence in the diagnosis of nasal hypertrophy. These factors can be assessed based on severity, presence of typical symptoms, correlation with risk factors, and results of physical examination and diagnostic tests. Based on the results of the CF calculation, the highest value is in the type of nasal hypertrophy disease with the type of Septal Deviation disease having a value of 1 or 100%, in the type of Rhinitis disease having a value of 94.24% and in the type of sinusitis disease having a value of 85.60%. From the results obtained, the system identifies that the patient has nasal hypertrophy with Septal Deviation type by 100%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,020 |
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