Bakgrund: Meningit kännetecknas av en inflammation i hjärnhinnan, eller membranen som omger hjärnan och ryggmärgen. Tidig diagnos och behandling är avgörande för ett positivt resultat, men identifiera meningit är en komplex process som omfattar en rad tecken och symtom och flera orsaksfaktorer som kräver nya lösningar för att stödja kliniskt beslutsfattande. I detta arbete undersöker vi potentialen av suddig kognitiv karta för att hjälpa till med modellering av meningit, som ett stöd verktyg för läkare i korrekt diagnos och behandling av tillståndet. Metoder: Fuzzy kognitiv kartläggning (FCM) är en metod för att analysera och skildra människans uppfattning om ett givet system. FCM underlättar utvecklingen av en konceptuell modell som inte begränsas av exakta värden och mätningar och därmed är väl lämpad för att representera relativt ostrukturerad kunskap och associationer uttryckta i oprecisa termer. Ett team av läkare (fysiker), bestående av fyra pediatriker, bildades för att definiera de multifariösa tecken och symtom som förknippas med meningit och för att identifiera riskfaktorer som är en integrerad del av dess kausalitet, som indikatorer som används av kliniker för att identifiera förekomsten eller frånvaron av meningit hos patienter. FCM-modellen, som består av 20 konceptnoder, har utformats av barnläkare i samverkan med forskargruppen. Resultat: Pediatrikerna fick en form som innehöll olika indataparametrar som skulle fyllas i vid tidpunkten för diagnosen meningit hos spädbarn och barn. Barnläkaren lämnade information om totalt 56 patientfall bland barn vars ålder varierade från 2 månader till 7 år. Läkarnas beslut att diagnostisera meningit var tillgängligt för varje enskilt fall som användes som resultatmått för att utvärdera modellen. FCM tränades med 40 fall med en noggrannhet av 95%, och senare 16 test fall användes för att analysera noggrannheten och tillförlitligheten av modellen. Systemet gav resultat med känslighet på 83,3 % och specificitet på 80 %. Slutsatser: Detta arbete tyder på att tillämpning och utveckling av ett kunskapsbaserat system, med hjälp av formalisering av FCM för att förstå symtom och orsaker till meningit hos barn och spädbarn, kan ge en tillförlitlig front-end beslutsfattande verktyg för att bättre hjälpa läkare.
Ett beslutsstödverktyg för att förutsäga sannolikheten för meningit hos yngre spädbarn och barn (2 månader till 7 år) i förortsområden i Indien beskrivs i REF.
Supporting meningitis diagnosis amongst infants and children through the use of fuzzy cognitive mapping
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}