کاربردی از دانش منطق در تشخیص بیماری چشمِ قرمز

نوع مقاله : مقاله کاربردی

نویسنده

دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

$\text{DTReD}$‎ یک سیستم خبره است که بیماری‌های چشمِ قرمز را تشخیص داده و درمان مناسب را تجویز می‌کند. این سیستم مبتنی بر قاعده است و با استفاده از دانش تخصصی چشم پزشکی پیاده‌سازی شده است. $\text{DTReD}$‎‎ براساس پاسخ سؤالات مربوط به علائم قرمزی چشم کار می‌کند. اطلاعاتی که این سیستم در نظر می‌گیرد شامل هر علامتی است که پزشک عمومی مشاهده و یا پاسخ‌هایی که بیمار بیان می‌کند. سپس $\text{DTReD}$‎‎ با استفاده از مطالب علمی شناخته‌شده و قواعد موجود برای تشخیص یک بیماری خاص به روش زنجیره‌ای رو به جلو استدلال می‌کند. در نتیجه، می‌تواند یک درمان مناسب را تجویز نماید. $\text{DTReD}$‎‎ همچنین این سیستم می‌تواند اطلاعات مفصلی را در مورد مشخصات بیماری‌های مختلف چشمِ قرمز به کاربری که مربی یا غیرمتخصص است ارائه دهد. چنین سیستم الکترونیکی خبره‌ای در مناطق روستایی که پزشکان خبره از نظر جغرافیایی کمتر در دسترس هستند یا شرایطی که بیمار امکان مراجعه به پزشک متخصص را ندارد مفید است.
 

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] A. Adib, Current Medical Diagnosis & Treatment, University of Isfahan, Isfahan, 1986.
[2] F. Javier García de Abajo, Simple mathematics on Covid-19 expansion (2020), available at https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.17.20037663v1.
[3] P. Deuflhard, O. Dössel, A. K. Louis, and S. Zachow, More mathematics into medicine!, in Production Factor Mathematics, M. Grötschel, K. Lucas, and V. Mehrmann, eds., Springer, New York, 2010.
[4] J. Durkin, Expert Systems: Design and Development, MacMillan, New York, 1994.
[5] A. Frings, G. Geerling, and M. Schargus, Red eye: A guide for non-specialists, Deutsches Ärzteblatt International,
114 (17) (2017) 302.
[6] J. C. Giarratano, CLIPS User’s Guide, ver. 6.22 (1998), available at http://www.clipsrules.net/ug631.pdf.
[7] J. C. Giarratano and G. D. Riley, Expert Systems: Principles and Programming, fourth ed., PWS, New York, 2004.
[8] J. L. Kennerley-Bankes, Clinical Ophthalmology: A Text and Colour Atlas, third ed., Churchill Livingstone, New York, 1994.
[9] T-W. Lui and L. Goel, A framework for conceptualizing the current role and future trends of information systems
in medical training, International Journal of Healthcare Information Systems and Informatics, 7(1) (2012) 1–12.
[10] A. R. Mahmood and A. Narang, Diagnosis and management of the acute red eye, Emergency Medicine Clinics of North America, 26(1) (2008) 35–55.
[11] P. J. McDonnell, How do general practitioners manage eye disease in the community?, British Journal of Ophthal-mology, 72(10) (1988) 733–736.
[12] M. C. Munson, et al., Autonomous early detection of eye disease in childhood photographs, Science Advances, 5(10) (2019) eaax6363.
[13] S. Narayana and S. McGee, Bedside diagnosis of the ‘red eye’: a systematic review, The American Journal of Medicine, 128 (2015) 1220–1224.
[14] S. J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence-A Modern Approach, fourth ed., Pearson, New York, 2020.
[15] U. Sethuraman and D. Kamat, The red eye: evaluation and management, Clinical Pediatrics, 48(6) (2009) 588–600.
[16] M. A. Verjee, A. R. Brissette, and C. E. Starr, Dry eye disease: early recognition with guidance on management and treatment for primary care family physicians, Ophthalmology and Therapy, 9 (2020) 877–888.
[17] P. Vichyanond, P. Pacharn, U. Pleyer, and A. Leonardi, Vernal keratoconjunctivitis: a severe allergic eye disease with remodeling changes, Pediatric Allergy and Immunology, 25(4) (2014) 314–322.
[18] B. J. West, A mathematics for medicine: the network effect, Frontiers in Physiology, 5 (2014) 456. doi.org/10.3389/fphys.2014.00456.
[19] C. Wirbelauer, Management of the red eye for the primary care physician, The American Journal of Medicine, 119(4) (2006) 302–306.
[20] F. Nassiri-Mofakham, How does an intelligent agent infer and translate?, Computers in Human Behavior, 38 (2014) 196–200.
[21] سیدمحسن برزی و احمد عامری، کلینیکال افتالمولوژی جی.ال.کنرلی بنکس: همراه با اطلس رنگی، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، 1368.