アリ・サナエイファル、アフマド・ファラーヒ、マフムード・タラ
患者の好みに応じて適切な医師を推薦することを目的とした医師推薦システムが登場しています。しかし、こうしたシステムは、以前の患者の推薦や状態からの分類や構文単語ベースの検索などの技術にのみ基づいており、機能が限られています。本稿では、SEPHYRES (セマンティック医師ハイブリッド推薦エキスパートシステム) と呼ぶ新しいモデルを提案します。このモデルでは、基礎となるエビデンスベースのオントロジーを使用して、患者の病状と痛みの説明特性に焦点を当てます。オントロジーには、症状の意味的説明だけでなく、痛みの場所とリンクの重みに関する機械が理解できる認識も含まれます。提案モデルでは、ファセット管理モジュールを備えた一般的なセマンティック推論システムとともに、重み拡散疑似ファジー法を適用しました。ドメインを管理しやすいように、腹痛を引き起こす疾患にスキームを限定しました。Harrison の内科原理と Up-to-date online を基礎エビデンス参照として使用し、地元の専門家の意見も参考にしました。私たちは、疑似診断エンジンの結果を MEDSCAPE および PubMed データベースの 20 件のケース スタディと比較しました。その結果、私たちのモデルによって、個人の病気に関する機械の認識が向上し、推奨の精度が向上することがわかりました。