Али Санаифар, Ахмад Фарахи, Махмуд Тара
Появились системы рекомендаций врачей, нацеленные на рекомендации правильных врачей в соответствии с предпочтениями пациентов. Однако такие системы были основаны только на таких методах, как классификация или поиск по синтаксическим словам из предыдущих рекомендаций пациентов и состояний с ограниченными возможностями. В этой статье мы предлагаем новую модель, которую мы называем SEPHYRES (семантическая экспертная гибридная система рекомендаций врачей), с помощью которой мы фокусируемся на медицинских состояниях пациента и характеристиках описания боли, используя базовую онтологию, основанную на доказательствах. Онтология включает в себя не только семантические описания симптомов, но и понятные машине восприятия местоположения боли и веса связей. В предлагаемой модели мы применили псевдонечеткий метод распределения веса вместе с общими семантическими рассуждениями с модулем управления фасетами. Чтобы сохранить управляемость домена, мы ограничили схему заболеваниями, вызывающими боли в животе. Мы использовали принципы внутренней медицины Харрисона и Up-to-date online в качестве наших базовых ссылок на доказательства вместе с мнениями наших местных экспертов. Мы сравнили результаты нашего псевдодиагностического движка с двадцатью исследованиями случаев из баз данных MEDSCAPE и PubMed. Результаты показали, что наша модель может улучшить осведомленность машины о заболевании человека и, таким образом, повысить точность рекомендаций.