초록 ▼

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본 논문은 기존 전문가 시스템의 상담 형태에서 받아들여지는 자연어의 애매모호한 질의와 응답에 퍼지 값을 부여하여 불명확한 지식을 좀 더 명확하게하는 방향의 연구이다. 따라서, 본 논문에서는 전문가인 내과 의사의 경험적인 지식을 습득하여 전문가 시스템의 구축 도구인 Insight2+에 입력한 후 화면 운영 방식으로 환자가 컴퓨터를 통하여 대화하므로써 자신의 질환에 대한 질환 명을 알 수 있도록 해주는 의료 진단 시스템인 MESF(Medical diagnosis Expert System Introduced ...

본 논문은 기존 전문가 시스템의 상담 형태에서 받아들여지는 자연어의 애매모호한 질의와 응답에 퍼지 값을 부여하여 불명확한 지식을 좀 더 명확하게하는 방향의 연구이다. 따라서, 본 논문에서는 전문가인 내과 의사의 경험적인 지식을 습득하여 전문가 시스템의 구축 도구인 Insight2+에 입력한 후 화면 운영 방식으로 환자가 컴퓨터를 통하여 대화하므로써 자신의 질환에 대한 질환 명을 알 수 있도록 해주는 의료 진단 시스템인 MESF(Medical diagnosis Expert System Introduced Fuzzy theory in Knowledge-based)를 구축하여 구현 방안을 제시하였다. MESF을 병원에서 의료 진단에 도입될 시 전문가들의 개별적 지식보다 우월하므로 오진률을 좀 더 줄일 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper concerns with clarification of uncertain knowledge endowing fuzzy value to ambiguous querry and answer given by natural language in the field of consultation mode of present expert system. In this paper, acquisition of heuristic knowledge of physicians as an expert and inputting that know...

This paper concerns with clarification of uncertain knowledge endowing fuzzy value to ambiguous querry and answer given by natural language in the field of consultation mode of present expert system. In this paper, acquisition of heuristic knowledge of physicians as an expert and inputting that knowledge to insight2+ which is a building tool for the expert system were studied. The communication between expert system and patient was performed through computer terminal. MESF(Medical diagnosis Expert System introduced Fuzzy theory in consultation mode) was suggested and implemented through menu-driven method, by which patient is told about identification of his disease. Due to fuzziness introduced in consultation mode, suggested system will be better than existing systems with his own knowledge of a physician. As a result, if and when this MESF system is employed in hospital as medical diagnosis device, it is expected that physicians can reduce their fault-diagnosis rate.