Chương 3 đã trình bày mô hình hệ chuyên gia mờ dựa trên luật kết hợp tri thức khẳng định và tri thức phủ định trong chẩn đoán rối loạn trầm cảm có tên là STRESSDIAG. STRESSDIAG được phát triển trên cơ sở cải tiến PORUL.DEP. Cơ sở tri thức của STRESSDIAG bao gồm: 4 loại rối loạn trầm cảm, 13 triệu chứng rối loạn trầm cảm và 857 luật khẳng định và 124 luật phủ định. Trong 857 luật khẳng định được xây dựng, có 124 luật khẳng định rối loạn trầm cảm nhẹ, 146 luật khẳng định rối loạn trầm cảm vừa, 263 luật khẳng định rối loạn trầm cảm nặng và 324 luật khẳng định rối loạn trầm cảm nặng. Trong 124 luật phủ định được xây dựng có 66 luật phủ định rối loạn trầm cảm nhẹ, 56 luật phủ định rối loạn trầm cảm vừa, 2 luật phủ định rối loạn trầm cảm nặng. Cơ chế suy luận của STRESSDIAG áp dụng theo suy luận Max-Min của hệ chuyên gia CADIAG-2 và toán tử nhóm Abel.
Thực nghiệm trên STRESSDIAG đối với 264 trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm đã thực nghiệm trên PORUL.DEP. STRESSDIAG cho kết quả đúng với 46/49 trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm nhẹ, 46/60 trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm vừa, 38/50 trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm nặng, 68/86 trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm nặng có triệu chứng loạn thần và 19/20 trường hợp người bệnh không mắc rối loạn trầm cảm. Đánh giá về độ chính xác chẩn đoán của STRESSDIAG, tất cả các rối loạn trầm cảm đều đạt từ 76% trở lên.
Sau khi bổ sung 124 luật phủ định vào cơ sở tri thức của STRESSDIAG và áp dụng toán tử nhóm Abel trong suy luận của STRESSDIAG, kết quả chẩn đoán của hệ chuyên gia đã được cải thiện rõ rệt. Kết quả chẩn đoán đã đạt 76,7% trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm vừa, 76% trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm nặng, 79,1% trường hợp người bệnh rối loạn trầm cảm nặng có triệu chứng loạn thần. Các luật phủ định đã làm giúp phân biệt giữa các chẩn đoán rối loạn trầm cảm.
KẾT LUẬN
Với mục tiêu nghiên cứu mô hình hệ chuyên gia mờ dựa trên luật cho chẩn đoán rối trầm cảm, đề tài luận án đã nghiên cứu các công trình khoa học trước đó, tìm ra những tồn tại và đề xuất giải pháp khắc phục những tồn tại của các công trình nghiên cứu này. Đề tài luận án đã nghiên cứu xây dựng mô hình hệ chuyên gia dựa trên luật theo tiêu chuẩn chẩn đoán ICD-10.
Luận án đạt được một số kết quả và đóng góp như sau:
1. Kết quả nghiên cứu
- Luận án đề xuất tập luật rối loạn trầm cảm bao gồm 857 luật khẳng định và 124 luật phủ định
- Luận án đề xuất mô hình hệ chuyên gia mờ dựa trên luật khẳng định cho chẩn đoán rối loạn trầm cảm có tên là PORUL.DEP, với cơ sở tri thức bao gồm 4 loại bệnh rối loạn trầm cảm, 13 triệu chứng và 857 luật khẳng định. Kết quả thực nghiệm trên 264 trường hợp người bệnh cho thấy PORUL.DEP cho kết quả đạt trên 95 % đối với rối loạn trầm cảm nhẹ và người bệnh không mắc rối loạn trầm cảm.
- Luận án đề xuất hệ chuyên gia mờ có tên là STRESSDIAG trên cơ sở cải tiến PORUL.DEP. STRESSDIAG có cở sở tri thức bao gồm 4 loại bệnh rối loạn trầm cảm, 13 triệu chứng và 857 luật khẳng định và 124 luật phủ định. Kết quả thực nghiệm trên 264 trường hợp người bệnh cho thấy STRESSDIAG cho kết quả đạt trên 76 % cho tất cả các loại rối loạn trầm cảm.
- Luận án đề xuất một cơ chế suy luận kết hợp luật khẳng định và luật phủ định cho chẩn đoán rối loạn trầm cảm.
- Luận án đề xuất các luật có kết luận ở dạng phủ định là một điểm mạnh của cơ chế suy luận. Nó giúp cho hệ chuyên gia có khả năng không chỉ mô phỏng được quá trình chẩn đoán khẳng định bệnh thông thường mà còn mô phỏng được cả quá trình chẩn đoán phủ định và chẩn đoán phân biệt, đây chính
là phương pháp chẩn đoán rất phổ biến trong y học.
2. Đóng góp mới của luận án
Một số đóng góp mới của luận án :
Đề xuất cơ chế suy diễn mờ cho hệ chuyên gia chẩn đoán rối loạn trầm cảm;
Đề xuất, xây dựng cơ sở tri thức mờ (hệ luật mờ) cho hệ chuyên gia chẩn đoán rối loạn trầm cảm
3. Kiến nghị các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu
Bên cạnh các kết quả đã đạt được, luận án mở ra một hướng nghiên cứu nâng cao chất lượng và khả năng ứng dụng của hệ chuyên gia mờ trong chẩn đoán rối loạn trầm cảm: tiếp tục nghiên cứu, thực nghiệm bài toán cải tiến cơ sở luật của hệ chuyên gia theo độ quan trọng của triệu chứng giúp cho hệ chuyên gia có thể càng gần hơn với suy nghĩ của các bác sĩ lâm sàng.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
[CT.1] Mai Thi Nu, Nguyen Hoang Phuong, K. Hirota. Modeling a Fuzzy Rule Based Expert System combining Positive and Negative Knowledge for Medical Consultations using the importance of Symptoms. In Proc. Of IFSA-SCIS’2017, Otsu, Japan, June 27-30, Paper ID: # 164, 2017 (indexed in SCOPUS).
[CT.2] Mai Thi Nu, Nguyen Hoang Phuong, Hoang Tien Dung.
STRESSDIAG: A Fuzzy Expert System for Diagnosis of Stress Types including Positive and Negative Rules, IFSA World Congress and NAFIPS Annunal Conference, June 18-22, 2019, USA, pp. 371-381, (In Book: Fuzzy Techniques: Theory and Applications”. Springer, Cham, 2019) (indexed in SCOPUS).
[CT.3] Mai Thi Nu, Nguyen Hoang Phuong. A Fuzzy Expert System based on positive rules for Depression Diagnoisis, Tạp chí Nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự, Số đặc san CNTT, 12/2020, pp 33-39.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Đỗ Tâm Anh (2008). Đặc điểm lâm sàng hoang tưởng và ảo giác ở người bệnh rối loạn trầm cảm nặng có loạn thần, Luận văn chuyên khoa II, Trường Đại học Y Hà Nội, tr.44-80.
[2] Bệnh viện Tâm thần Trung ương 1 (2016). Hướng dẫn chẩn đoán, điều trị và quản lý một số rối loạn tâm thần tại cộng đồng, Công ty cổ phần Hợp Thành Phát, tr.92-95.
[3] Bệnh viện Tâm thần Trung ương 1 (2013). Kỷ yếu công trình nghiên cứu khoa học giai đoạn 2008-2013, Công ty cổ phần Hợp Thành Phát, tr.18- 26, tr. 38-43, tr.44-50, tr.56-64, tr-152-156.
[4] Bộ môn tâm thần và tâm lý y học (2003), Tâm thần học đại cương và điều trị các bệnh tâm thần (giáo trình giảng dạy sau đại học), NXB Quân đội nhân dân, tr. 2-62; tr. 217-232, tr. 255-282.
[5] Trần Văn Cường, Thân Văn Quang, Ngô Ngọc Tản, Nguyễn Kim Việt (2012), Tài liệu hướng dẫn chẩn đoán, chăm sóc và quản lý người bệnh tâm thần tại cộng đồng, NXB Lao động, tr.39-48.
[6] Anna D (1998), Hội chứng trầm cảm. Tài liệu dịch của Viện nghiên cứu Dược phẩm Servier, tr. 22-33.
[7] Chu Văn Hỷ, Nguyễn Hoàng Phương, Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh (1998). Các hệ mờ và ứng dụng, NXB Khoa học và Kỹ thuật.
[8] Bùi Quang Huy (2016). Rối loạn trầm cảm, NXB y học, tr. 7-47.
[9] Nguyễn Thiện Luận (2015). Lý thuyết mờ ứng dụng trong tin học, Tập 1. Cơ sở lý thuyết mờ, NXB thống kê, tr. 30-59.
pháp và ứng dụng - NXB Khoa học kỹ thuật.
[11] Nguyễn Hoàng Phương, Nadipuram R. Prasad, Lê Linh Phong (2002). Nhập môn Trí tuệ tính toán, NXB Khoa học và Kỹ thuật, tr. 37-90, tr. 103-138, tr. 278-279.
[12] Thân Văn Quang, Trần Văn Cường, Nguyễn Hữu Chiến, Phạm Đức Thịnh, La Đức Cương, Nguyễn Mạnh Phát, Trần Trung Hà (2008). Kỷ yếu công trình nghiên cứu khoa học 5 năm 2003-2008, NXB thống kê, 2008, tr 105-111, tr.119-126, tr. 160-164, tr. 171-174.
[13] Nguyễn Thanh Thủy (1995), Trí tuệ nhân tạo, Các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức, NXB Giáo dục.
[14] Đỗ Trung Tuấn (2018), Hệ quản trị tri thức, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội.
[15] Trần Đình Xiêm (1992). Tâm thần học, NXB Y học.
Tiếng Anh
[16] ABBY LEE PH.D (2021). Complete guide to a healthy gut system: An
Expert Research On Gastrointestinal Health, Independently published.
[17] Abraham Kandel (2000). Fuzzy Expert Systems, CRC Press.
[18] Abraham Kendel (1991). Fuzzy Expert Systems, Publisher: CRC Press, 1st edition.
[19] Abu Naser, S. S., & Al-Nakhal, M. A. (2016). A Ruled Based System for Ear Problem Diagnosis and Treatment. World Wide Journal of Multidisciplinary Research and Development, 2(4), pp 25-31.
[20] Abu Naser, S. S., & El-Najjar, A. E. A. (2016). An expert system for nausea and vomiting problems in infants and children. International Journal of Medicine Research, 1(2), pp 114-117.
[21] Abu Naser, S. S., & Hamed, M. A. (2016). An Expert System for Mouth Problems in Infants and Children. Journal of Multidisciplinary Engineering Science Studies (JMESS), 2(4), pp 468-476.
[22] Abu Naser, S. S., & Hilles, M. M. (2016). An expert system for shoulder problems using CLIPS. World Wide Journal of Multidisciplinary Research and Development, 2(5), pp 1-8.
[23] Abu Naser, S. S., & Mahdi, A. O. (2016). A proposed Expert System for Foot Diseases Diagnosis. American Journal of Innovative Research and Applied Sciences, 2(4), pp155-168.
[24] Abu Naser, S. S., & Shaath, M. Z. (2016). Expert system urination problems diagnosis. World Wide Journal of Multidisciplinary Research and Development, 2(5), pp 9-19.
[25] Abu Naser, S. S., & Akkila, A. N. (2008). A Proposed Expert System for Skin Diseases Diagnosis. Journal of Applied Sciences Research; www.aensiweb.com/JASR/, 4(12), pp 1682-1693.
[26] Abu-Naser, S., El-Hissi, H., Abu-Rass, M., & El-Khozondar, N. (2010). An expert system for endocrine diagnosis and treatments using JESS. Journal of Artificial Intelligence; Scialert, 3(4), pp 239-251.
[27] Abu-Nasser, B. (2017). Medical Expert Systems Survey. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS), pp 218-22. [28] Adlassnig, K-P. (1982). CADIAG-2: Computer - Assisted Medical
Diagnosis Using Fuzzy Subsets. In Gupta, M.M. & Sanchez, E. (Eds.) Approximate Reasoning in Decision Analysis, North-Holland Publishing Company, Amsterdam, pp. 219 - 247.
[29] Adlassnig, K.-P (1982). A Survey on Medical Diagnosis and Fuzzy Subsets, Approximate Reasoning in Decision Analysis, pp.203-217. [30] Adlassnig, K.-P (1984). Fuzzy Set Theory in Medicine, Osterreichische
Gesellschaft fur Artificial Intellegence, OGAI Journal, pp.3-4, pp.22-42. [31] Adlassnig, K.-P (1984). Fuzzy Set Theory in Medicine Diagnosis. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, Vol.-SMC-16, No.2, pp.260-265
[32] Adlassnig, K. P. and Scheithauer, W. and Grabner G. (1984). CADIAG- 2/PANCREAS: An artitiIcial intelligence system International based on fuzzy Conference set theory to diagnose pancreatic in Health diseases. ceedings. Springer-Verlag. Third on System Science Care, pp. 396-399, Berlin
[33] Adlassnig, K. P. and Scheithauer, W. (1989). Performance Evaluation of Medical Expert Systems Using ROC Curves, COMPUTERS AND BIOMEDICAL RESEARCH 22, pp. 297-313
[34] Adlassnig, K.-P, Wenner Scheithauner (1989). Performaance Evaluation of Medical Expert System, Using PDC Cuver Computer and Biomedical Research 22, pp. 297-313.
[35] Adrian Tchaikovsky, 2021, The Expert System's Champion - The Expert System's Brother (Volume 2), Tor Books.
[36] Ahmad A. Al-Hajji, Fatimah M. AlSuhaibani and Nouf S. AlHarbi (2019). An online Expert System for Psychiatric Diagnosis, International Journal of Artificial Intelligence and Aplications (IJAIA), Vol. 10, No.2. [37] Aly S, Vrana I (2006). Toward efficient modeling of fuzzy expert
systems: a survey, AGRIC. ECON.- CZECH, 52(10):456-460.
[38] American Psychiatric Association (APA) (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders: DSM-5, 5th edition. American Psychiatric Publishing, Arlington.
[39] Angst J., Gamma A., Sellaro R. et al (2003), Recurrence of bipolar disorders and major depression. A life - long perspective. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. Oct. 253 (5):236.
[40] Ariasih, N.K, Indradewi, I.G.A.A.D. (2020). Expert System to Diagnose Diseases of Mental Health with Forward Chaining and Certainty Factor. Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya, Vol 14, No 1;
[41] Azeem M.F. (2012). Fuzzy Inference System, Theory and Applications, eBook (PDF) ISBN: 978-953-51-6204-9
[42] Becks AT (1996). Comparison of Beck Depression Inventories - IA and II in Psychiatric Outpatients, J. Personality Assess., 67(3):588-597. [43] Bennett, J.S. and Engelmore, R.S. (1984). Experience using EMYCIN,
in Rule-Based Systems, Buchanan, B., and Shortliffe, E. Eds. Addison- Wesley, Reading, MA, 314.
[44] Brendan G. (2019). BPF Performance Tools (Addison-Wesley
Professional Computing Series), Addison-Wesley Professional; 1st edition.
[45] Bruce G.Buchanan, Edward H.Shortliffe (1984). Rule-Based Expert Systems - The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project - Addison - Wesley Publishing Company.
[46] Buchanan BG, Shortliffe EH (1984) Rule-based expert systems: the MYCIN experiments of the stanford heuristic programming project. Addison-Wesley, Reading.
[47] Carney RM, Freedland KE (2007). Depression and heart rate variability in patients with coronary heart disease, Cleve Clin. J. Med. 76(2):513- 517.
[48] Cohen SD, Lorenzo N, Acquaviva K, Peterson RA, Kimmel PL (2007).
Screening, Diagnoses, and Treatment of Depression in Patients with End-Stage Renal Disease. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2:1332-1334. DOI:10.2215/CJN.03951108.
[49] Daniel M., Hajek, P., Nguyen Hoang Phuong (1997). CADIAG-2 and
MYCIN-like systems, International J. of Artificial Intelligence in Medicine, Elsevier Science, Vol. 9, pp. 241-259.
[50] Davison, G.C. & Neale, J.M. Abnormal Psychology (1998). Wiley: New York.
[51] Durkin, John (1994). Expert System: Design and Development, New York: Macmillan Publishing Company, Inc.
[52] El Agha, M., Jarghon, A., Abu Naser, S. S. (2017). Polymyalgia Rheumatic Expert System. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS), 1(4), pp 125-137.
[53] Emily Freeman, Nathen Harvey (2020). 97 Things Every Cloud
Engineer Should Know: Collective Wisdom from the Experts, O'Reilly Media
[54] Edward A. Feigenbaum (1982). Knowledge Engineering in the 1980’s, Dept. of Computer Science, Stanford University, Stanford CA.
[55] Ellen AJ, Erin EM, Raymond WM (2002). Depression in primary care:
Tools for screening, diagnosis and measuring response to treatment, BMCJ, 44(8):415-419.
[56] Emuoyibofarhe OJ, Taiwo KF (2012). Fuzzy-based system for
determining the severity level of knee osteoarthritis, Int. J. Intell. Sys. Appl. 9:46-53.
[57] Frank West (2015). Fuzzy Inference System, NY RESEARCH PRESS
[58] Frank West, Illustrated edition. Concepts and Applications of Fuzzy Inference System, NY RESEARCH PRESS
[59] Gerardus Blokdyk (2019) Knowledge Management System a Complete
Guide - 2020 Edition, 5STARCOOKS.
[60] Gross, R., Mcilveen, R., Coolican, H., Russel, J. & Clamp (2000). A. Psychology: A new introduction. Hodder and Stoughton General: London.
[61] Gupta I., Nagpal G. (2020). Artificial Intelligence and Expert Systems, Stylus Publishing, LLC, chapter 11.
[62] Hamer M, Fraser-Smith N, Lesperance F (2012). Depressive Symptoms
Study, Int. Journal of Hypertension, P. 6, DOI:10.1155/2012/426803. [63] Hamilton M (1967). A rating scale for depression, J. Neurosurg.
Psychiatr. 23:56-62.
[64] Hildrum, B., Romild, U., Holman, J. (2011). Anxiety and depression lowers blood pressure: 22 year follow up of the population based HUNT study, Norway, BMC Journal of Public Health, 11:601, DOI: 10.1186/1471-2458-11-601.
[65] Huffman K., Vernoy M., Vernoy J. (2000), Psychology in Action, “Psychology in Action”, Chapter 14, Publisher John Wiley & Sons, Inc. [66] Innocent PR, John RI, Garibaldi JM (2005). Fuzzy methods for medical
diagnosis, J. Appl. Artificial Intelligence, 19:69-98.
DOI:10.1080/08839510590887414.
[67] Jackson P. (1999). Introduction to expert systems, Addison-Wesley: Harlow, UK.
[68] Jang, J.S.R, Sun, C.T., Mizutani, E. (1997). Neuro-fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Matlab curriculum series, pp 73-90.
[69] Jeste D (2013). Press Interview. Cited by Mary Ellen Schneider in Five ways the DSM 5 could change your practice. Clin Psychiatry News. 2013:41
[70] John Durkin (1994). Expert Systems, Design and Development - Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey 07632, 1st edition.
[71] Jorge de Brito, Clara Pereira, José D. Silvestre, Inês Flores-Colen (2020) Expert Knowledge-based Inspection Systems - Inspection, Diagnosis, and Repair of the Building Envelope, Springer; 1st ed, Edition.
[72] Joseph Giarratano, Gary Riley (2004). Expert Systems, Principles and Programming, Publisher: PWS Publishing Company. 4th edition.
Systems: Selected papers on System Dynamics. A book written by experts for beginners (Analysis and Optimization), Independently published.
[74] Juan Martín García (2019). Modeling Supply Chains and Industrial Dynamics: Selected papers on System Dynamics. A book written by experts for beginners (Analysis and Optimization), Independently published.
[75] Kaufmann A, Gupta MM (1985). Introduction to fuzzy arithmetic: theory and applications. Van Nostrand Reinhold, New York.
[76] Kendal S.L.; Creen M. (2007). Introduction to knowledge engineering. London: Springer. ISBN 978-1-84628-475-5. OCLC 70987401.
[77] Kessler RC (2002). Epidemiology of depression, [In] LH Gotlib and CL Hamman (Eds) Hand book of depression, NY Guilford Press.
[78] Khella, A. R., & Abu Naser, S. S. (2017). Expert System for Chest Pain in Infants and Children. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS), 1(4), pp 138-148.
[79] Klinsman MS (2003). The role of algorithms in the detection and treatment of Depression in Primary care, J. Clinical Psychiatry, 64(2):19- 24.
[80] Krishnamoorthy C.S., Rajeev S. (2018). Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers, CRC Press, Chapter 1,3.
[81] Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB (2001). The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure, J. General Internal Med. 16(9):606- 613.
[82] Laszlo Fuchs, Rudiger Gobel (Eds), Abelian Group, CRC Press (1993). [83] Liebowits. J. (1986). Useful approach for evaluating expert systems.
Exp. Syst. 3. 86
(2009). An Expert System Applied to the Diagnosis of Psychological Disorders, Conference: Intelligent Computing and Intelligent Systems, ICIS 2009. IEEE International Conference on Volume: 3.
[85] Luxton DD (2014). Artificial intelligence in psychological practice: current and future applications and implications. Prof Psychol Res Prac 45(5):pp.332–339.
[86] Mamdani, Ebrahim H (1974). Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Proceedings of the Institution of Electrical Engineers. 121 (12): 1585-1588. doi:10.1049/piee.1974.0328 [87] Mamdani, E.H., and S. Assilian (1975). An Experiment in Linguistic
Synthesis with a Fuzzy Logic Controller’. International Journal of Man-
Machine Studies 7, no. 1 (January 1975): 1-
13. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(75)80002-2.
[88] Mariusz Niemiec (2016). Fuzzy Inference System: Theory and
Applications, Scitus Academics LLC.
[89] Maja H, Meifania C, Tharam SD (2008). Towards mental health ontology, Proc. of IEEE Intel Conf. on Bioinformatics and Biomedicine, P. 284. ISBN: 978-7695-3452-7, DOI: 10.1109/BIBM.59.
[90] Marina Marcus, M. Taghi Yasamy, Mark van Ommeren, Dan Chisholm,
Shekhar Saxena (2012). “Depression - A Global Public Health Concern”, WHO Department of Mental Health and Substance Abuse, World Federation of Mental Health.
[91] Media Centre, World Health Organization (2016). Depression Fact
Sheet. Retrieved from
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs369/en/, Reviewed April. [92] Miller R. A., Pople H.E. and Myers J.D. (1982). INTERNIST-1, An
experimental Computer-Based Diagnostic Consultant for General Internal Medicine. New Engl. J. Med., 307(8), pp. 468-476.
[93] Ministry of Health (2010). ICD – 10, Medical Publisher, Vietnam, (in Vietnamese and in English).
[94] Mrouf, A., Albatish, I., Mosa, M., & Abu Naser, S. S. (2017). Knowledge Based System for Long-term Abdominal Pain (Stomach Pain) Diagnosis and Treatment. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS), 1(4), pp 71-88.
[95] Nabahin, A., Abou Eloun, A., & Abu Naser, S. S. (2017). Expert System for Hair Loss Diagnosis and Treatment. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS), 1(4), pp 160-169. [96] Nikolopoulos (2019). Expert Systems: Introduction to First and Second
Generation and Hybrid Knowledge Based Systems 1st Edition, CRC Press; 1st edition
[97] National Alliance on Mental Illness (NAMI) Major depression (2013), Retrieved from https://www.nami.org/getattachment/Learn-More/Fact- Sheet-Library/Depression-Fact-Sheet.pdf. Accessed 14 Sept 2015.
[98] Oguoma, S. , Uka, K. , Chukwu, C. and Nwaoha, E. (2020) An Expert
System for Diagnosis and Treatment of Mental Ailment. Open Access Library Journal, 7, pp 1-22. doi: 10.4236/oalib.1106166.
[99] OPTUM360 (2021). ICD-10 2021 Expert for Home Health and Hospice
with Guidelines
[100] Olawale O.O., Francis A.O., Abasiubong F., Adebayo R.E. (2010). Detection of mental disorders with the Patient Health Questionnaire in primary care settings in Nigeria, J. Mental Illness, 2(1), DOI:10.4081/mi.2010.e10.
[101] Pavel Picado Klinov (The University of Manchester, UK), Bijan Parsia