Architectural and Algorithmic Model for Intelligent Clinical Decision Support System

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/usbereit48449.2020.9117801
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.