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 | فايزه ابراهيمي ; علي رضا آذري مقدم ; محسن نجاد خير الله |
| تاريخ النشر: | 1402-04 |
| الموضوع | الخوارزمية الفوقية الحسابية، التشخيص، قاعدة التسلسل الأمامي، الأمراض المعدية كوفيد-19، المنطق الغامض، التشخيص |
| النوع | دورية |
| اللغة | الفارسية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة تورنتو |
| معرف أصل المكتبة | ISSN: 2008-4854, EISSN: 2783-2538, DOI: 10.22075/jme.2023.27986.2312 |
| رقم السجل | cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_a92315a6b14347b48c45855b7947a49a |
| موقع المكتبة | دليل DOAJ للمجلات ذات الوصول المفتوح |
| التاريخ | 1402-04 |
| 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%. |
| Erişim bilgileri | Access content in Directory of Open Access Journals, Available Online |
