A. A. Salama, Huda E. Khalid, Ahmed K. Essa, Ramiz Sabbagh (Author)
الملخص العربي
غالبًا ما يعتمد التشخيص الطبي على علاقات معقدة بين الأعراض والأمراض وبيانات المريض. تكافح الطرق التقليدية لتفسير عدم اليقين وعدم اليقين المتأصلين في هذه العملية. يقترح هذا البحث تطبيق مصفوفات العلاقات الثنائية النيتروسوفية (NBRMs) لتحسين إدارة عدم اليقين في التشخيص الطبي. تقدم NBRMs إطارًا جديدًا من خلال دمج درجات الحقيقة (T) وعدم اليقين (I) والخطأ (F) لتمثيل هذه العلاقات. نستكشف البنية الرياضية لمصفوفات العلاقات الثنائية النيتروسوفية ونناقش إمكاناتها في نمذجة ارتباطات الأعراض والأمراض المعقدة، ودمج عوامل المريض الفردية، وتطوير أنظمة دعم القرار الأكثر دقة. من خلال الاستفادة من NBRMs، يمكننا تحسين دقة التشخيص والتنقل بين تعقيدات البيانات الطبية. تمهد هذه الورقة الطريق لمزيد من البحث حول استخدام المنطق النيتروسوفيكي لتحسين التشخيص الطبي والمساهمة في اتخاذ قرارات رعاية صحية أكثر استنارة.
الملخص الانجليزي
Medical diagnosis often relies on intricate relationships between symptoms, diseases, and patient data. Traditional methods struggle to account for the inherent uncertainties and indeterminacies within this process. This paper proposes the application of Neutrosophic Binary Relation Matrices (NBRMs) for enhanced uncertainty management in medical diagnosis. NBRMs offer a novel framework by incorporating truth (T), indeterminacy (I), and falsity (F) degrees to represent these relationships. We explore the mathematical structure of NBRMs and discuss their potential in modeling complex symptom-disease associations, incorporating individual patient factors, and developing more nuanced decision support systems. By leveraging NBRMs, we can potentially improve diagnostic accuracy and navigate the complexities of medical data. This paper paves the way for further research on utilizing neutrosophic logic to enhance medical diagnosis and contribute to more informed healthcare decisions.
Neutrosophic Sets, Neutrosophic Binary Relation Matrices, Medical Diagnosis, Uncertainty Management, Fuzzy Logic, Decision Support Systems, Patient Data Analysis, Personalized Medicine
أ.د. أحمد سلامة | Prof. Dr. Ahmed Salama | 10333