عناصر مشابهة
Developed Prototype of Artificial Intelligence Techniques to Determine the Probability of Survival in Trauma Injuries
| العنوان بلغة أخرى: | تطوير نموذج أولي باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لغرض تحديد درجة الإصابات الجسدية واحتمالية البقاء على قيد الحياة |
|---|---|
| المصدر: | المجلة الليبية العالمية |
| الناشر: |
جامعة بنغازي - كلية التربية بالمرج
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | , |
| المجلد/العدد: | ع54 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | ليبيا |
| التاريخ الميلادي: | 2021 |
| الصفحات: | 1 - 11 |
| ISSN: | 2518-5845 |
| رقم MD: | 1427225 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | EduSearch |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | يعد تحديد احتمالية البقاء على قيد الحياة في إصابات الجسدية أمرا مهما للتصنيف، لغرض تحديد أولويات العلاج ومراجعة أو إجراء البحث العلمية معالجة هذه الإصابات. توجد بعض نقاط الضعف في الأساليب المستخدمة حاليا لهذا الغرض تحتاج التطوير. في هذه الدراسة، تم استخدام التقنية الذكية تسمى (Fuzzy Logic) أو تقنية الاستدلال الغامض (FL) لتحديد احتمالية البقاء على قيد الحياة في الإصابات الجسدية. FL قادر على نمذجة البيانات المعقدة وغير الدقيقة وتحويلها إلى مدخلات يمكن التحكم فيها (أي معلومات الإصابة) لغرض معالجتها ثم إخراجها كنتائج (أي احتمالية البقاء على قيد الحياة) من خلال مجموعة من قواعد على هيئة IF-THEN المشروطة الواردة في قاعدة المعرفة الخاصة بها. دقة FIS تعتمد بالدرجة الأولى على تصميم قاعدة المعرفة الخاصة بها. يتم تصميم قاعدة المعرفة المطلوبة من خلال إجراء تحليل إحصائي مفصل لبيانات إصابة الجسدية الواردة معتمدا على قاعدة بيانات تحتوي على عدد كبير من حالات الإصابة التي تم توفيرها للدراسة من قبل المؤسسة التعاونية، تسمى شبكة أبحاث الصدمات والمراجعة في بريطانيا (TARN). في هذه الدراسة تم تطوير نموذج أولي ونظام ذكي لتحديد احتمالية البقاء على قيد الحياة ومقارنة أدائه مع الطرق المستخدمة الحالية. Determining the probability or likelihood of survival in trauma injuries is important for triage, setting treatment priorities and research and management audit. The existing methods for this purpose have short comings that necessitate further development. In this study, an artificial intelligence method called fuzzy inference system (FIS) for determining the likelihood of survival in trauma injuries is being designed and evaluated. FIS is able to model complex and imprecise data in an accurate and manageable manner. The mapping between its inputs (i.e. injury information) and output (i.e. Probability of survival) is performed by a set of conditional IF-THEN rules contained in its knowledge base. The accuracy of the FIS primarily depends on the design of its knowledge base. The required knowledge base is being designed by carrying out a detailed statistical analysis of the trauma injury profiles contained in a large data base of injury cases made available to the study by a collaborating institution, Trauma and Audit Research Network (TARN). Currently an initial prototype of the FIS system has been developed. The aim is to finalise its design and compare its performance against the existing methods of determining the probability of survival in trauma injuries. |
|---|
