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In dem wissenschaftlichen Artikel wird ein Ansatz vorgestellt, der auf der Fuzzy-Set-Theorie basiert, um die Effizienz der Diagnostik von Nierenerkrankungen zu erhöhen, indem die Zeit für medizinische Entscheidungen verkürzt wird. Der vorgeschlagene Ansatz verwendet fuzzy Modelle und Algorithmen, die die Unsicherheit und Variabilität klinischer Daten berücksichtigen, um die Beurteilung des funktionalen Zustands der Nieren zu optimieren, wobei verschiedene Risikofaktoren und individuelle Merkmale der Patienten in Betracht gezogen werden. Die Arbeit schlägt eine Technik zur Entwicklung eines Systems von fuzzy Entscheidungsregeln vor. Diese Technik kombiniert die iterativen Regeln von E. Shortliff mit Funktionen aus den untersuchten Klassen von Nierenerkrankungen. Mathematische Modellierung und experimentelle Studien haben eine relativ hohe Effektivität bei der Klassifizierung unterschiedlicher Formen von Nierenerkrankungen gezeigt. Die Ergebnisse können zur Formulierung intelligenter Entscheidungsunterstützungssysteme in der klinischen Praxis verwendet werden und die diagnostischen und Überwachungsprozesse verbessern. Darüber hinaus können die Erkenntnisse dazu beitragen, gezieltere und effektivere Gesundheitspolitiken auf nationaler und regionaler Ebene zu gestalten, den Zugang zu Gesundheitsdiensten zu verbessern und die allgemeine Gesundheit der Bevölkerung zu fördern.
Myrzakerimova et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.