糖尿病の症例報告

概要

糖尿病管理のための意思決定支援システム

シェイカー・エル・サッパとモハメッド・エルモギー

糖尿病は危険な慢性疾患と考えられています。診断はその管理の第一歩です。糖尿病診断のための臨床意思決定支援システム (CDSS) は糖尿病の検出を改善し、合併症の機会を減らします。しかし、その診断は理論のない問題です。事例ベース推論 (CBR) は、過去の経験を使用して新しい問題を解決する問題解決パラダイムです。CBR と正式なオントロジーの統合により、このパラダイムのインテリジェンスが強化されます。症例ベースの知識を構築するために患者の電子健康記録 (EHR) を利用すると、知識獲得のボトルネックの問題が解決されますが、準備手順が必要です。さらに、SNOMED-CT などの標準的な医療オントロジーを使用すると、CDSS と医療システムの相互運用性と統合が強化されます。オントロジーベースの CBR システムが曖昧または不正確な知識を利用すると、セマンティックの有効性がさらに向上します。この論文では、不正確な知識を管理および利用する高度で完全なファジーオントロジーベースの CBR フレームワークを提案します。 CBR の最も重要なステップ (つまり、症例の表現と検索) を実装します。実装されたフレームワークは、エジプトのマンスーラにあるマンスーラ大学病院の EHR から取得した 60 件の実際の症例のケースベースを使用して、糖尿病診断問題でテストされました。提案されたシステムの精度は 97.67% です。