Разработка модели когнитивных вычислений для систем нечеткого мышления
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье утверждается, что достижения в области систем нечетких рассуждений в здравоохранении имеют решающее значение для данных пациентов, требуя инновационных методологий, сочетающих в себе интерпретационные возможности искусственного интеллекта и надежное разрешение присущей неопределенности. В медицинских учреждениях часто возникает путаница из-за изменчивости состояния пациента, результатов диагностических тестов и динамического характера заболеваний. Системы здравоохранения сталкиваются с проблемой управления неопределенностью, присущей данным о пациентах, что требует использования сложных инструментов принятия решений, таких как системы нечеткой логики для учета неопределенности.
Информация о статье
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
S.D.J. Hodge, The medical and legal implications of artificial intelligence in health care - an area of unsettled law, Rich. J. L. Tech. vol. 28 (2022) 405, 2021.
F. Wang., A. Preininger. AI in health: state of the art, challenges, and future directions, Yearb. Med. Inf. vol. 28 (1) (Aug. 2019) 16–26.
Z.Ahmed., K.Mohamed., S.Zeeshan., X.Dong, Artificial intelligence with multi- functional machine learning platform development for better healthcare and precision medicine, Database vol. 2020 (Jan. 2020) ba010.
C. Zhang, S.-K. Oh, Z. Fu, W. Pedrycz, Design of reinforced hybrid fuzzy rule-based neural networks driven to inhomogeneous neurons and tournament selection, IEEE Trans. Fuzzy Syst. vol. 29 (11) (Nov. 2021) 3293–3307.
Ahmed I., Taloba, Alanazi Rayan, Ahmed Elhadad, Amr Abozeid, Osama R., Shahin, Rasha M., Abd El-Aziz. A framework for secure healthcare data management using blockchain technology, Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. 12 (12) (2021).
Rasha M., Abd El-Aziz., Rayan Alanazi., Osama R., Shahin., Ahmed Elhadad., Amr Abozeid., Ahmed I., Taloba., Riyad Alshalabi. An effective data science technique for IoT-Assisted healthcare monitoring system with a rapid adoption of cloud computing, Comput. Intell. Neurosci. 2022 (2022).
Ahmed I., Taloba., Rayan Alanazi., Osama R., Shahin., Ahmed Elhadad., Amr Abozeid., Rasha M., Abd El-Aziz. Machine algorithm for heartbeat monitoring and arrhythmia detection based on ECG systems, Comput. Intell. Neurosci. 2021 (2021).
M.Dunlop., R.M. Schwartzstein. Reducing diagnostic error in the intensive care unit. Engaging uncertainty when teaching clinical reasoning, ATS Sch. vol. 1 (4) (Dec. 2020) 364–371.
S. Dauphin., S. Van Wolputte., L. Jansen., T. De Burghgraeve., F. Buntinx., M. van den Akker. Using liminality and subjunctivity to better understand how patients with cancer experience uncertainty throughout their illness trajectory, Qual. Health Res. vol. 30 (3) (Feb. 2020) 356–365.
Primova H.A, Vaydullayeva M.F., Nabiyeva S.S. The role of the patronage mobile application in the evaluation and analysis of the activity of medical information systems //International conference on information science and communications technologies: applications, trends and opportunities September 28-30, 2023.
Masic I. Medical Decision Making – an Overview. Acta Inform Med. 2022 Sep, 30 (3)/230–235.
Djulbegovic B. An Impossible Decision – the Life Interupted by Uncertainty. Int J Biomed Healthc. 2022, 10(4): 274–302.
Primova X.A. Vaydullayeva M.F. Tashxislashda qaror qabul qilish masalasini noravshan yondoshuvi asosida qurish Respublika ilmiy-texnik anjumani. 2021-yil Toshkent, 253-256 bet.
O. Wysocki, et al., Assessing the communication gap between AI models and healthcare professionals: explainability, utility and trust in AI-driven clinical decision-making, Artif. Intell. vol. 316 (Mar. 2023) 103839.
N. Mackintosh, N. Armstrong Understanding and managing uncertainty in health care: revisiting and advancing sociological contributions, Sociol. Health Illn. vol. 42 (S1) (2020) 1–20.