Penerapan Metode Fuzzy untuk Mengetahui Penyakit Radang Kelopak Mata (Blepharitis)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Blepharitis or inflammation of the eyelids is one of the common eye diseases, characterized by inflammation of the edges of the eyelids that can cause discomfort, irritation, and even visual disturbances. This disease can be chronic with recurrent symptoms such as red eyes, itching, watering, and the appearance of crust on the eyelashes. Proper and prompt diagnosis is necessary so that medical treatment can be carried out effectively and further complications can be prevented. This study aims to design and build an expert system based on the Fuzzy Logic method in helping diagnose blepharitis. The fuzzy method was chosen because it is able to handle the uncertainty of symptom data that often arises in the medical diagnosis process. This system is developed through the identification of the common symptoms of blepharitis, then processed using the fuzzy membership function to determine the type of disease based on the degree of symptom onset. The output of the system is in the form of the results of the diagnosis of blepharitis along with initial treatment recommendations that can be used as a reference for users. The results of the system test show that the application of fuzzy logic is able to provide diagnosis results that are quite accurate, fast, and easy to understand both medical personnel and the general public. This system is expected to help increase public awareness about the importance of early detection of blepharitis, as well as being a tool in the initial medical decision-making process. However, the limitations of this study lie in the limited amount of data and coverage of the type of blepharitis, so further development is needed, both in expanding the knowledge base, increasing the variety of symptoms, and improving system interaction with users.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle