Expert System for Diagnosing Gastric Diseases with the Application of the Fuzzy Logic Sugeno Method (Case Study: Delia General Hospital)
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
Stomach diseases, such as gastritis, GERD, and gastric ulcers, are digestive disorders with a high prevalence and have the potential to reduce the quality of life of sufferers. Conventional diagnosis still faces obstacles, including limited medical personnel, the length of examination procedures, and the similarity of symptoms between diseases. This study developed a web-based expert system with the Fuzzy Logic Sugeno method to assist in the early diagnosis of gastric diseases. Symptom data was obtained from literature and consultation with specialist doctors at Delia General Hospital. The system is designed with the stages of needs analysis, UML modeling, database design, and the implementation of fuzzy algorithms (fuzzification, inference, defuzzification). The simulation results showed that the system was able to provide diagnostic recommendations with a membership rate of 28% for gastritis, 62% for GERD, and 80% for gastric ulcers. The implementation of a web-based interface allows users to select the symptoms they are experiencing, then the system displays the results of the diagnosis along with their severity. This study shows that the Fuzzy Sugeno method is effective in handling vague symptom data, as well as acting as a consistent and efficient early diagnosis tool.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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