5. Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI
3.5.4.3. Danh mục các triệu chứng bệnh thông thường
Hệ trợ giúp cho phép người dùng nhập, thêm, sữa, xóa. Các câu hỏi (triệu chứng) liên quan đến bệnh thông thường. Cơ sở luật là thành phẩn quan trọng của hệ ra quyết định nói chung và hệ suy diễn nói riêng. Cơ sở luật thực chất là tập các luật suy diễn IF- THEN, là tập phát biểu về các triệu chứng, về các nguyên nhân gây bệnh.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Quá trình phân tích bài toán cụ thể, chi tiết. Vận dụng được vấn đề suy diễn trong hệ thống, cụ thể là ứng dụng suy diễn tiến và suy diễn lùi xây dựng hệ trợ giúp chẩn đoán các loại bệnh lý thông thường.
Luận văn trình bày một số phương pháp khai phá dữ liệu dựa vào phân lớp và ứng dụng vào hệ thống chẩn đoán bệnh.
Trình bày khá chi tiết về thuật toán cây quyết định, ID3, C4.5 và áp dụng phân loại các bệnh thường gặp để hỗ trợ chẩn đoán bệnh.
Xây dựng hệ thống hỏi đáp hỗ trợ chẩn đoán các bệnh thường gặp.
Hạn chế: Trong luận văn này chỉ thiết kế dữ liệu mang tính demo, chưa
xây chương trình phức tạp với cơ sở dữ liệu lớn, chưa áp dụng nhiều kỹ thuật khai phá khác nhau làm tăng độ chính xác cao.
Hướng phát triển: Nghiên cứu kỹ thuật phân lớp phát triển được một phần
mềm đa chức năng tập hợp đầy đủ kiến thức y khoa giúp cho quá trình học tập, nghiên cứu và thay thế một phần nhỏ của bác sỹ giúp cho người dùng hiểu biết và nhận định chính xác tình trạng sức khỏe của mình.
Mở rộng phạm vi chẩn đoán cho tất cả các loại bệnh phức tạp hơn.
Nâng cấp hệ trợ giúp thêm phần các loại bệnh về trẻ em, các loại bệnh về người già, các loại bệnh về đàn ông, v.v. Nâng cao tốc độ thực hiện hệ trợ giúp bằng cách xây dựng các thuật toán tối ưu hơn, để hệ thống có thể chạy được trên Internet.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Nguyễn Hữu Hồng (1996), Hướng dẫn sử dụng thuốc thiết yếu để điều trị một số bệnh thường gặp tại cộng đồng, Hà Nội.
[2] Nguyễn Thanh Thủy (2007), Trí tuệ nhân tạo – Các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức. Nhà xuất bản giáo dục, Hà Nội.
[3] Chu Văn Tường, Nguyễn Công Khanh, Trần Quy, Lê Nam Trà, Cao Quốc Việt (1996), Cấp cứu nhi khoa. Nhà xuất bản y học, Hà Nội
Tiếng Anh
[4] Mark A. Greenwood, Robert Gaizauskas, et al (2003), The University of Sheffield’s TREC 2003 Q&A Experiments, In Proceedings of the 12th Text REtrieval Conference.
[5] Mark A. Greenwood and Horacio Saggion (2004),”A Pattern Based Approach to Answering Factoid, List and Definition Questions”, In Proceedings of the 7th RIAO Conference (RIAO 2004).
[6] Morgan Kaufman (2002), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers.
[7] Ian Roberts and Robert Gaizauskas (2004),”Evaluating Passage Retrieval Approaches for Question Answering”, In Proceedings of 26th European Conference on Information Retrieval (ECIR’04)
[8] Jiawei Han and Micheline Kamber (2002), Data Mining Concepts and. Techniques, University of Illinois, Morgan Kaufmann Publishers.
[9] The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Jim Gray.
Datamining-Concepts and Techniques, Chapter 7-Classification and Prediction.
Series Editor Morgan Kaufmann Publishers, August 2000
[10] Jaiwei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Comcepts and Techniques
(2001), ISBN 1-55860-489-8.
Trang web
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
[12] http://home.dei.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/index.html