Architectural and Algorithmic Model for Intelligent Clinical Decision Support System

2020

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/usbereit48449.2020.9117801
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

One of the directions of development of information technologies is the development and application of information medical systems, and their integration into a single information space. To solve these problems, it is necessary to develop decision support systems that contribute to improving the efficiency of medical and diagnostic business processes, which should find their place in existing integrated systems. The paper describes architectures review of the existing clinical decision support systems and conceptual model of clinical decision support system. This research proposes the development of architectural model for an intelligent system for supporting clinical decision made on the example of diagnosing blood diseases, that are based on the integration of three architectural templates: object-oriented, three-tier and componential architectural model. The proposed technology for decision support in the diagnosis of blood diseases is described in the form of a conceptual model; knowledge base; user interface; logical inference procedure, mechanism for explaining the decision; module knowledge acquisition. Designed fuzzy production knowledge base based on the general structure of the set of fuzzy production rules, algorithm of search and exclusion of contradictions in the knowledge base.