Medicinsk differentialdiagnos (ddx) baseras på uppskattning av flera olika parametrar för att bestämma den mest sannolika diagnosen. Att bygga upp ett intelligent system för medicinsk differentialdiagnos innebär att använda ett antal kunskapsbaserade teknologier som undviker tvetydighet, såsom ontologier som ogillar specifik strukturerad information, men också strategier som beräkning av sannolikheter för olika faktorer och logisk inferens, vars kombination överträffar liknande metoder. I detta dokument presenteras ODDIN, ett ontologidrivet system för medicinsk diagnos som tillämpar ovannämnda strategies. Arkitekturen och beviset på konceptgenomförandet beskrivs, och resultaten av utvärderingen diskuteras.
ODDIN, ett ontologistyrt medicinskt diagnossystem REF, använder ett antal kunskapsbaserade tekniker för att lösa problemen med tvetydighet som är mycket vanligt i medicinsk diagnos, såsom ontologier som representerar specifik strukturinformation och beräknings- och matematiska metoder i medicin 3 probabilistiska statistiska förfiningar.
ODDIN: Ontology-driven differential diagnosis based on logical inference and probabilistic refinements
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}