Yazar
faizeh ebrahimi
;
Alireza Azari Moghaddam
;
Muhsin Nejad Hayrullah
Basım Tarihi
1402-04
Konu
aritmetik meta-sezgisel algoritma, teşhis, ileri zincirleme kuralına dayalı, bulaşıcı hastalık covid-19, bulanık mantık, sogno
Tür
Süreli Yayın
Dil
Farsça
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Toronto Üniversitesi
Demirbaş Numarası
ISSN: 2008-4854, EISSN: 2783-2538, DOI: 10.22075/jme.2023.27986.2312
Kayıt Numarası
cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_a92315a6b14347b48c45855b7947a49a
Lokasyon
DOAJ Açık Erişim Dergiler Dizini
Tarih
1402-04
Notlar
Son iki yıl, Kovid-19 salgınının en kritik ve kritik dönemi oldu. Bu hastalık dünya genelinde yaşamın birçok yönünü etkiledi. Klinik açıdan bakıldığında hastalığın erken tanısına yönelik çeşitli yöntemler mevcuttur ancak bu yöntemlerin yetenekleri sınırlıdır. Sonuç olarak hastalığın otomatik olarak teşhis edilebilmesi için birçok çalışma yapılmıştır. Yapay zeka, klinik semptomlara dayalı hızlı tanı koyma konusunda tıp camiasına potansiyel teknik çözümler sunmuştur. Bu araştırmada, hastanın klinik semptomları (ateş, öksürük, boğaz ağrısı, nefes darlığı, halsizlik, tat ve koku alma duyusu, çevre) bir anket yardımıyla incelenmekte, daha sonra giriş verileri kural tabanlı sistem veya bulanık sistem yöntemlerinden biri ile bulanık yöntemde aritmetik meta-sezgisel algoritma yardımıyla incelenmektedir. Optimize edilmiş ağırlık parametresi daha sonra optimize edilmiş ağırlık bulanık mantığıyla verilere uygulanır. Sonunda çıktı sağlıklı kişi, zayıf korona, orta korona, yüksek korona olarak gösterilecektir. Bu makale, bireyler tarafından anket yoluyla yaklaşık 600 verinin doldurulduğu, Dünya Sağlık Örgütü tarafından korona hastalarına yönelik 2000 verinin yayınlandığı ve hastane verileri aracılığıyla 400'e yakın verinin sağlandığı çeşitli veri tabanlarına dayanmaktadır. Bu sistemde doğruluk oranının %98, duyarlılığın %100, özgüllüğün %98 ve F-puanının %95 olduğu görülmüştür.
Erişim bilgileri
Access content in Directory of Open Access Journals, Available Online
