När det gäller medicinsk diagnos och beslutsfattande införs oftast flera oklarheter och oklarheter. I detta avseende kan man mycket väl anta att intuitionistiska fuzzy set (IFS) bör stå som en potent teknik användbar för avmystifiering i samband med den verkliga vård beslutsfattande situationer. I detta syfte utvecklar vi en prototypmodell som kan användas för att upptäcka patienternas riskgrad i intensivvårdsenheten (ICU). Baserat på de intuitionistiska fuzzy uppsättningar, dubbade Medical Intuitionistic Fuzzy Expert Decision Support System (MIFEDSS), har det visade arbetet sitt ursprung i standarden Modified Early Warning Score (MEWS). Det är värt att notera att den föreslagna valideringen av prototypeffektiviteten är förknippad med ett verkligt fallstudietest vid det polykliniska ESSALEMA som nämns i Sfax i Tunisien. Detta dokument ger faktiskt några praktiska inledande resultat när det gäller systemet i verkliga situationer. Det föreslagna systemet visar sig faktiskt bevisa att MIFEDSS faktiskt uppvisar en pådrivande förmåga för en etablerad handily ICU relaterade osäkerhetsfrågor. Prototypernas prestanda jämförs med MEWS-standarden som exponerade att IFS-applikationen verkar prestera mycket bättre i uppskjuten noggrannhet än den expert MEWS-poäng med högre grad av känslighet och specificitet registreras.
Medicinsk intuitionistisk Fuzzy Expert Decision Support System (MIFEDSS) hjälper till att dra nytta av data som rör hälso- och sjukvård och beslutsfattande behandlas och registreras REF.
Enhanced Decision Support Systems in Intensive Care Unit Based on Intuitionistic Fuzzy Sets
{'venue': 'Adv. Fuzzy Systems', 'journal': 'Adv. Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}