توفير نظام خبير بمساعدة الخوارزمية الوصفية الحسابية لتشخيص المرض المعدي لكوفيد-19

العنوان توفير نظام خبير بمساعدة الخوارزمية الوصفية الحسابية لتشخيص المرض المعدي لكوفيد-19
المؤلف فايزة ابراهيمي، علي رضا آذري مقدم، محسن نجاد خير الله
مكان النشر جامعة سمنان - جامعة سمنان
الموضوع تشخبص
النوع دورية
اللغة الفارسية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة: مكتبات جامعة نورث وسترن
رقم السجل cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_a92315a6b14347b48c45855b7947a49a
موقع المكتبة التحقق من خيارات الطلب
ملاحظات كانت السنتان الأخيرتان من أكثر الفترات الحرجة والحساسة لجائحة كوفيد-19. فقد أثر هذا المرض على معظم جوانب الحياة في جميع أنحاء العالم. من الناحية السريرية، تتوفر عدة طرق للتشخيص المبكر للمرض، ولكن قدرات هذه الطرق كانت محدودة. ونتيجة لذلك، تم إجراء العديد من الدراسات لتشخيص المرض تلقائيًا. قدم الذكاء الاصطناعي حلولاً تقنية محتملة للمجتمع الطبي لإجراء تشخيص سريع بناءً على الأعراض السريرية. في هذا البحث، يتم فحص الأعراض السريرية للمريض (الحمى، السعال، التهاب الحلق، ضيق التنفس، الضعف، حاستي التذوق والشم، البيئة) بمساعدة استبيان، ثم يتم فحص البيانات المدخلة بواسطة إحدى طرق النظام القائم على القواعد أو النظام الضبابي، بالطريقة الضبابية بمساعدة الخوارزمية الوصفية الحسابية. يتم بعد ذلك تطبيق معلمة الوزن المُحسّنة على البيانات باستخدام المنطق الغامض للوزن المُحسّن. في النهاية سيظهر الناتج كشخص سليم، كورونا ضعيف، كورونا متوسط، كورونا مرتفع. يعتمد هذا المقال على عدة قواعد بيانات، حيث تم استكمال حوالي 600 بيانات من قبل الأفراد من خلال الاستبيانات، وتم نشر 2000 بيانات من قبل منظمة الصحة العالمية لمرضى كورونا، وتم تقديم حوالي 400 بيانات من خلال بيانات المستشفيات. وقد لوحظ في هذا النظام أن نسبة الدقة تساوي 98% والحساسية 100% والنوعية 98% ودرجة F-95%.
مكتبات جامعة نورث وسترن - محرك بحث المخطوطات العثمانية مكتبات جامعة نورث وسترن

توفير نظام خبير بمساعدة الخوارزمية الوصفية الحسابية لتشخيص المرض المعدي لكوفيد-19

المؤلف فايزة ابراهيمي، علي رضا آذري مقدم، محسن نجاد خير الله
مكان النشر جامعة سمنان - جامعة سمنان
الموضوع تشخبص
النوع دورية
اللغة الفارسية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة مكتبات جامعة نورث وسترن
رقم السجل cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_a92315a6b14347b48c45855b7947a49a
موقع المكتبة التحقق من خيارات الطلب
ملاحظات كانت السنتان الأخيرتان من أكثر الفترات الحرجة والحساسة لجائحة كوفيد-19. فقد أثر هذا المرض على معظم جوانب الحياة في جميع أنحاء العالم. من الناحية السريرية، تتوفر عدة طرق للتشخيص المبكر للمرض، ولكن قدرات هذه الطرق كانت محدودة. ونتيجة لذلك، تم إجراء العديد من الدراسات لتشخيص المرض تلقائيًا. قدم الذكاء الاصطناعي حلولاً تقنية محتملة للمجتمع الطبي لإجراء تشخيص سريع بناءً على الأعراض السريرية. في هذا البحث، يتم فحص الأعراض السريرية للمريض (الحمى، السعال، التهاب الحلق، ضيق التنفس، الضعف، حاستي التذوق والشم، البيئة) بمساعدة استبيان، ثم يتم فحص البيانات المدخلة بواسطة إحدى طرق النظام القائم على القواعد أو النظام الضبابي، بالطريقة الضبابية بمساعدة الخوارزمية الوصفية الحسابية. يتم بعد ذلك تطبيق معلمة الوزن المُحسّنة على البيانات باستخدام المنطق الغامض للوزن المُحسّن. في النهاية سيظهر الناتج كشخص سليم، كورونا ضعيف، كورونا متوسط، كورونا مرتفع. يعتمد هذا المقال على عدة قواعد بيانات، حيث تم استكمال حوالي 600 بيانات من قبل الأفراد من خلال الاستبيانات، وتم نشر 2000 بيانات من قبل منظمة الصحة العالمية لمرضى كورونا، وتم تقديم حوالي 400 بيانات من خلال بيانات المستشفيات. وقد لوحظ في هذا النظام أن نسبة الدقة تساوي 98% والحساسية 100% والنوعية 98% ودرجة F-95%.
مكتبات جامعة نورث وسترن - محرك بحث المخطوطات العثمانية
مكتبات جامعة نورث وسترن يتم إعادة توجيهك...

يرجى الانتظار