增强决策支持系统基于直觉模糊集在重症监护室

文摘

在医学诊断和决策领域,一些不确定性和模糊性笼罩通常实施的情况。在这方面,我们可能认为直觉模糊集(IFS)应该作为一个强有力的技术用于解密与真正的医疗决策的情况。为此,我们正在开发一个原型模型有助于检测病人的风险程度在重症监护室(ICU)。基于直觉模糊集,称为医疗直觉模糊专家决策支持系统(MIFEDSS),显示工作起源于改良早期预警评分(MEWS)标准。值得注意的是,该原型有效性验证是通过一个真实的案例研究测试相关的综合医院ESSALEMA引用斯法克斯,突尼斯。本文实际上提供了一些实用的初步结果进行有关系统在现实生活的情况。实际上,提出系统结果证明MIFEDSS实际上显示的实施能力建立轻松ICU相关的不确定性问题。原型的性能比较的马厩标准暴露IFS应用程序似乎执行高度在延迟精度比专家马厩度的敏感性和特异性较高的得分记录。

1。介绍

医疗决策在重症监护病房(ICU)可以被视为一个过程,结合逻辑认知和感知。它进行分析,在复杂模型的多个特性,通常用模糊,不准确,不准确的信息。为了提供一个有效的模型,ICU的过程,我们设计一个专家决策支持系统的ICU检测病人恶化。这部新小说模型主要是基于直觉模糊集(IFS)和改良早期预警评分(MEWS)标准(1]。

的主要原因选择IFS作为主要工具的发展决策系统在于IFS有效改善比有关的情况不视为模糊集之间的重叠。的确,模仿专家的认知决策完整性IFS试图实现方便的诊断,接着通过维护专家的拘留知识应用和维护在一个智能系统。

关于摘要,医学直觉模糊专家决策支持系统(MIFEDSS)已经实现和测试在现实生活环境中综合医院的ESSALEMA,斯法克斯(突尼斯。在这种情况下,我们关注MIFEDSS基于马厩的详细描述为目的的评估病人的风险程度。

这项工作是根据以下布局:组织介绍,后部分2是专门强调了IFS相关性和医疗领域流行。部分3提出了对IFS理论背景。然后,我们揭示了MIFEDSS ICU医疗系统而设计的。节5,我们目前的原型的实现细节。之后,我们提出了结果和讨论部分然后我们最终的结论与进一步的建议更多的进步。

2。如果在医疗领域

在文献中有几项研究模糊逻辑(FL)医疗费用被分成六个区域:(i) neuromedical申请(2),(2)血糖监测(3- - - - - -6),(3)颈部和头部癌症(7),(iv)乳腺癌分类(2,8),(v)脑瘤提取和分类(9),(vi)应急决策系统(10]。

自Atanassov煽动IFS的概念(11),这种技术已经被用于不同的医学案例研究。大多数这些研究关注的使用和比较不同IFS措施等相似的距离区间值IFS, max-min-max组成规则,和模具余弦相似性度量。事实上,在[12)研究人员使用max-min-max组合规则来检测疾病。这篇作文忽略极端值。同样,Szmidt和Kacprzyk推进医疗诊断过程的新方法的应用基于IFS的解决方案用于分析最优最亲密的症状(13- - - - - -15]。在这些作品中,疾病是描述通过几个症状没有参与聚合的症状。出于这个原因,为了解决这个问题,其他的研究提出了一种新的度量称为区间值IFS基于聚合(16- - - - - -18]。例如,Chetia和Das的方法申请医疗诊断基于区间值模糊软集和演示的技术理论案例研究(18]。

在[17),作者提出了一个医疗诊断的新方法:区间值IFS之间的距离。这种方法使得诊断通过聚合几个症状,使用间隔的距离数据,以减少数据丢失。同样,2014年,作者(16]介绍疾病诊断的新方法,利用区间值直觉模糊集与逻辑运算符。

在拟议的工作19],桑切斯的研究[20.)医疗诊断方法的方法是提供使用IFS理论概念。的想法直观的医学诊断方法严重依赖直觉模糊关系。更深入调查的方法描述的作者提供了假设的案例研究通过一个说明性的流程图。

在研究Cuvalcıoğlu和梅尔江21]2004年,作者明确吸引弱直觉模糊集的定义还有几诊断算法通过艰难的方法的应用程序。

一篇论文中阐述了由[22)各种分类方法已经应用于17个不同的特性,即逐步逻辑回归,逐步判别分析,nonpulmonary断奶指数以及直觉模糊泰森多边形法图。该算法已应用于解决分类问题适合断奶开始从长期机械通气。

2011年,挂提出了基于直觉模糊集的熵的度量。有关医疗模式识别的一个有益的场景揭示了这样一个研究的方便。不过,为了使容易排名结果,系统接口开发支持医生在压缩和达到最有效的决策23]。

2011年,你们建立一个余弦相似性度量以及加权IFS之间的余弦相似性。为了突出该测量的效率,现有的相似性措施在IFS已经评估的余弦相似性度量发起IFS之间通过数值例子应用于模式识别和医疗诊断24]。

同样,另一个模具基于余弦相似度的度量投影公式医学模式识别和直觉模糊决策提出了2015年涉及四个模式模式属于Atanassov的直觉模糊值25]。

2013年,作者在26]调查其他距离相关措施(汉明距离、欧氏距离、规范化的汉明距离和规范化的欧几里得距离)作为IFS模式检测工具。

总的来说,大多数工具的研究显示一些相关联的IFS的相似性措施暴露措施应用技术与假设的医学案例研究。在实际的医疗情况下,只在日期Khatibi和Montazer [27]和Chaira [28- - - - - -30.似乎提出了一个真正的解决方案。在[27),例如,介绍一个有用的解决IFS的细菌分类问题通过应用来检查自己的能力在应对工作的医学模式检测相关的模棱两可。

2010年Chaira [28)提出了一种新的IFS应用框架用于分段可怜的对比以及血管血液细胞在病理图像。因此,直觉模糊图像是由直觉模糊Sugeno发生器的方法已用于检索最优阈值。此外,Chaira提出了IFS方法相关的颜色区域提取(29日),在另一个上下文提供了一个新颖的方法直观的模糊C聚类方法使用IFS理论。为了测试并确保它的效率,设计了算法一直在测试脑CT扫描图像的不同区域可能有助于大脑异常识别申请的目的(30.]。

因此,它可以推断出从上面引用的文献,IFL成功应用在一些医学应用,作为有用的工具用于监测和检测广泛的疾病。所以目前的工作可以被认为是开创性的研究,一个混合方法同时结合多重代理系统(MAS)和IFS (31日- - - - - -33是部署在一个真正的应用程序上下文和环境。事实上,我们的系统提供了一个模型,结合MAS和IFS的好处。自治代理的体系结构是由一组适应交互:专家代理基于IFS的软件学习医生为了帮助代理。在本文中,我们提出了建模、实现和评价的直觉模糊推理技术在医疗决策(MAS)专家代理学习过程。在这里,我们提出了基于MIFEDSS马厩(表5)在综合医院ICU部署ESSALEMA斯法克斯。在下一节中,我们定义了IFS理论的理论背景。

3所示。预赛

介绍了直觉模糊集(IFS)由Atanassov [34)作为模糊集的泛化的德(35)”,更准确的不确定性量化并提供机会精确模型基于现有知识和观察问题,“在那里,除了成员的程度每一个元素到一组,nonmembership的程度也是衡量。

让是一个非空的固定,直觉模糊集(IFS)是一个对象的形式 在哪里和是隶属度和nonmembership(“虚假学位”或“nonvalidity度”[11)每分别为,为每一个。一个类的假设表示为。这一对,被称为“直觉模糊对”11]。

除了会员和nonmembership功能,犹豫或不确定性的函数来用必须考虑。是计算

在真实世界的任务,我们地处理模糊信息。偶尔访问的信息是模糊的、不精确的或不足。“有情况下,由于信息不足,成员价值观的评价是不可能到我们满意。由于某些原因,评价nonmembership值也并非总是可能的,因此仍在犹豫幸存的决定论。当然模糊集理论是不合适的处理等问题;而IFS理论更适合“(36]。

的确,我们假设IFS发现了实际处理歧义。

4所示。拟议中的MIFEDSS

在这项研究中,我们提出了建模、实现,MIFEDSS和验证;在以前的工作31日,32,37)提出了一种多重代理系统(MAS)医疗交互在移动云计算的应用程序;MAS系统中它们是不同的专家代理基于直觉模糊集的软件学习为了帮助医生代理和评估病人。

专业代理和代理医生角色描述图1。

在这项研究中,假设是建立在修改后的早期预警评分(MEWS),定义为一个明确的指导护理人员的应急装置找到疾病的病人的水平(1]。这喵喵”是在206年评估手术患者在1999年9个月。喵喵的目的是促进护理(之间的通信38]。

修改后的早期预警评分(MEWS)是一种生理的分数估计和基于五生理参数。这个进球的观察包括暴露在表1:呼吸率、收缩压、心率,温度,格拉斯哥评分或AVPU得分。

当前马厩的一个限制是他们不能够建模犹豫引入复杂系统由于不足的事实,损失的信息,和不确定性。为了处理这个问题,我们提出一个新颖的马厩的扩展模型基于直觉模糊集的理论(表2)。

生命体征监测,帮助医学诊断是收缩压(SBP)、心率(HR)、血糖(BG)、病人温度(临时),氧饱和度(o2)和Kalmy(金)。人类专家知识,从综合医院ESSALEMA,用于输入字段的决心。三个专家在ICU部门被要求参与本研究。为此,为了计算完整的分数,我们添加Kalmy输入原来的马厩。我们为每个参数指定分数从0到3表中给出2。

MIFEDSS的过程(图2)开始于语言变量的确定由医学专家提供的ICU护理人员。规则的构建基础,对于上面的都市的步骤,实现了由医学专家知识的协助。此后,专家代理计算隶属度,nonmembership学位,犹豫利润率来确定风险的程度。最后,专家代理传输输出变量(正常、大型和高)医生代理提供合适的治疗病人。

5。实现

在这项研究中我们定义六个输入变量进行模糊逻辑模型运用MATLAB 2013 b软件包开发的数学工作,部署在移动应用程序(37,39,40)利用JFUZZY FuzzyLogic的java版本;它实现了模糊控制语言规范(41]。

图3演示了一个完整的输入变量在ICU的诊断。总数量的输入属性是一个温度(临时),o2,血糖(BG)、Kalmy(金)、收缩压(SBP)和心率(HR)。每个输入包括两个或三个三角形或梯形隶属度函数。Mamdani系统中采用分析由于其能力来描述专业知识更直观和类似于人类操作员。此外,Mamdani类型”系统能够处理大量的负担”(5]。输出,即风险,包括三个三角形隶属度函数。构造模糊规则的总量是5400规则,每个参数进行分类根据解释咨询医生。

这个数字的规则计算使用 提出了可能的规则和总数介绍了语言输入模糊集参数的数量。

在这里,我们给出了一个样本在JFUZZY生成规则:(我)64规则:如果温度low2和blood_presure low3 heart_rate低和o2 low3, blood_sugar low2然后ka低风险很大;(2)76规则:如果温度low2和blood_presure low3 heart_rate低和o2 low2, blood_sugar low3然后ka低风险很大;(3)91规则:如果温度low2和blood_presure low3 heart_rate低和o2 low1, blood_sugar low3然后ka低风险很大;(iv)94规则:如果温度low2和blood_presure low3 heart_rate低和o2 low1, blood_sugar low2然后ka低风险很大;(v)3053规则:如果温度是正常的,blood_presure是正常的,heart_rate是正常的,o2是正常的,blood_sugar是正常的,卡是正常的风险是正常的;(vi)5232规则:如果温度high2和blood_presure high2 heart_rate high1, blood_sugar high2然后ka很高风险高;(七)5235规则:如果温度high2和blood_presure high2 heart_rate high1, blood_sugar high3然后ka很高风险高;(八)5247规则:如果温度high2和blood_presure high2 heart_rate high1, blood_sugar high2然后ka很高风险高;(第九)5262规则:如果温度high2和blood_presure high2 heart_rate high1, blood_sugar high2然后ka很高风险很高。

图4说明了Kalmy会员情节(金)组成的三个隶属函数值(Hypokalmy,正常,Hyperkalmy表3)。

在温度(临时)输入变量,我们分配3语言学家变量(低2、正常和高2)和O₂输入,提出了氧饱和度。在这个参数,我们有四个模糊集。

心率(HR)基于马厩这个参数提出了六个模糊集(bradycardy,低,正常,高1,2,和tackcardy)(表4和图5)。

输出级的风险程度等模糊语言值表示正常,大,高,如图6。它由三个三角形隶属度函数变化从0到15。

6。结果与讨论

原型的验证是基于风险之间的比较计算MIFEDSS MEWS评分和风险。本文提供的实验(图7)包含16个病人的数据从综合医院的加护病房ESSALEMA,斯法克斯。16例,4是正常情况下,人正常的价值观,7是患有中度风险,剩下的有严重的风险。

在ICU,我们获得了满意的结果,有100%的准确度在风险语言变量值。获得的结果与专家的意见。

这IFS表现确实好于马厩的方法;然而评价执行导致实质性的改善原型通过添加新的输入参数,如年龄和annury输入为了增加成功治疗的机会。

来自实验结果,该方法比通常的马厩健壮的方法的灵敏度、特异性和准确性。IFS显示显著提高决策能力在典型MEWS评分和典型的FL,通过添加,,。

本研究,目的是设计一个代理进行专家系统诊断ICU的风险水平。原型的结果披露诊断系统的预期结果和效率已通过三个专家综合医院的医生ESSALEMA,斯法克斯。开发原型并不打算取代专家医生;然而它可以用来支持和帮助的专家诊断和预测病人的健康状况。因此我们得出结论,研究涉及使用IFS在医学诊断是高度保证未来根据现有的系统。

到目前为止,结果是非常令人鼓舞的。图中给出的建议的方法的通用性2表明其适合多元化的医疗决策系统为了帮助没有经验的医生到达的最后诊断其他疾病更精通地和胜任地。

评估我们的解决方案,我们提出了训练后15参与者摄取相关调查;可用性/可读性批准评估结果的总结提出了(37]。在可用性方面,65%的受访者认为系统是“好。“至于可读性评估,62%的受访者认为系统是“好。“评估结果是合适和诱导我们应用IFS系统在其他医疗保健领域。评估是基于主观的选择:好,平均水平,和穷人。然而是有用的构建混合评价系统(客观和主观的措施)。虽然我们只是在开始阶段,我们认为上述措施的组合评价可以确保一个有用的模型分析的原型。

7所示。结论

重症监护室(ICU)是一个复杂的医疗环境尤其是在诊断任务,当我们反复地处理不准确的信息(偶尔访问信息是模糊的、不足或不正确的)。因此,如果发现了实际处理歧义。在这方面,决策支持系统与人工智能使用IFS技术可以帮助我们处理这种复杂性无害的,成功,和熟练的方式。在本文中,我们描述一个系统检测患者在重症监护室的风险程度。概念验证原型是基于直觉模糊集模型自然医疗决策的不确定性,这是集成到一个可替换主体系统。实现的系统已经作为现实生活的应用程序,和一些早期的结果描述。

因此,我们假设IFS可能是医疗领域的好效果。事实上,在未来的研究中,我们将回顾这种方法的其他医疗应用程序和部署原型,不仅在综合医院ESSALEMA,而且在其他医疗环境评估耐受性和性能的应用程序。对ICU MIFEDSS原型设计和开发。然而,获得的方法可能是简单的匹配和进一步应用于类似的医疗决策系统。同时,我们计划混合评价为了评估体系由主观和客观特征。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢金融支持这项工作由科学研究的方向及技术改造(DGRSRT)、突尼斯、LR11ES48 ARUB下程序。特别感谢将综合医院的医务人员ESSALEMA,斯法克斯(突尼斯。实施和评估不能没有他们的奉献精神。

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