早期传染病的识别基于复杂的概率的犹不决的模糊的N-软信息

科学领域:

• 医疗信息学医学信息学
• 决策科学科学 决策科学
• 模糊的集合理论 模糊的集合理论

背景情况:

• 传染病在巴基斯坦构成了重大公共卫生挑战,导致高发病率和死亡率.
• 结核病,肝炎,COVID-19,登革热和疟疾等疾病的类似临床表现使准确的诊断变得复杂.
• 巴基斯坦的经济局限性阻碍了获得基本诊断工具包和治疗选择的机会,加剧了诊断困难.

研究的目的:

• 解决巴基斯坦医疗专业人员面临的关于传染病的诊断挑战.
• 引入一种新的数学框架,以改善在资源有限的环境中疾病的识别和决策.
• 开发和验证一种新的决策算法,利用复杂的概率犹模糊的N-软集进行医学诊断.

主要方法:

• 介绍和定义复杂的概率犹不决的模糊N-软集及其基本运算 (联盟,交叉,补充,软逻辑运算符).
• 探索与拟议的N-软集结构相关的理论性质,定理和证明.
• 为医疗专业人员设计的决策算法的开发,以解释复杂的概率犹不决的模糊N-软信息用于疾病诊断.

主要成果:

• 该研究定义了复杂的概率犹不决的模糊N-软集的新型运算和属性,提供了坚实的数学基础.
• 开发了算法,以使用拟议的N-软集框架来促进疾病识别,以帮助临床决策.
• 数字插图和比较分析证明了在案例研究中开发的方法的实际适用性和敏感性.

结论:

• 复杂的概率犹模糊的N-软集提供了一个有希望的工具,以克服在传染病管理的诊断不确定性.
• 开发的算法可以帮助巴基斯坦和类似地区的医疗保健提供者做出更明智和准确的诊断决策.
• 这项研究为医疗信息学和决策科学提供了一种新的方法,以应对公共卫生中的复杂诊断挑战.