مجلة مفتوحة الوصول

المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

ينشرها

تحت إشراف

Diagnosis Prediction of Thyroid Disease Using Knowledge-based Expert System

الملخص
تمثل أنظمة الخبرة أحد أهم أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدم أنظمة مطورة لتحل محل الخبراء في مجال معين، يمكن استشارة هذه الأنظمة لأداء مهمة محددة في المجال الذي يتخصص فيه هذا النظام. الأنظمة الخبيرة تلعب دورًا مهم في التشخيص الطبي من حيث تحديد مواقع الضعف وأسباب القصور في الحالات التي يصعب تشخيصها بناءً على الأعراض التي يتم ملاحظتها من الأمراض. النظام الخبير يستخدم برنامج تشخيص طبي ذكي يعتمد على بيانات المرضى. الدراسة تهدف إلى تطوير نظام خبير لتشخيص أمراض الغدة الدرقية باستخدام النظم الخبرة المعتمدة على المعرفة. تم اكتشاف قاعدة المعرفة وآلية الاستدلال وإدراجها في النظام، وهي تعتمد على طريقة الاستدلال الأمامي في بناء نظام التشخيص. يعتبر مرض الغدة الدرقية من أخطر الأمراض وانتشارها بسبب شدته كمرض قاتل ومميت يجعل من الصعب تشخيص أنواع أمراض الغدة الدرقية. تعرض هذه الدراسة نظام التشخيص الطبي لأمراض الغدة الدرقية للأنواع الخمسة الأكثر شيوعًا قصور الغدة الدرقية، فرط نشاط الغدة الدرقية، هاشيموتو، جريفز وعقيدات الغدة الدرقية. تم اختبار النظام وتقييمه وعرض أدائه على الخبراء والمتخصصين في مجال الطب بدقة تشخيصية 85٪ على 92 حالة. يمكن استخدامه لتشخيص أمراض الغدة الدرقية بشكل أسرع ودقيق وكفاءة عالية من التشخيص التقليدي.
Abstract
Expertise systems represent one of the most important sciences of artificial intelligence that offer systems developed to take the place of experts, especially in a specific field, where these systems can be consulted to perform a specific task in the specialized field of this system. Expert systems play an effective role in the scope of medical diagnosis in terms of identifying sites of weakness and causes of deficiencies in cases that are difficult to diagnose based on the symptoms observed from the diseases. The expert system is used as an intelligent medical diagnostic based on patient data. This study aims to develop an expert system to diagnosis thyroid diseases using knowledge representation of production rules. The knowledge base and the inference mechanism has discovered and included in the system, it depends on the forward inference method in building the diagnostic system. Thyroid disease is considered one of the most dangerous and widespread diseases due to its severity as a fatal disease that make it difficult to diagnose types of thyroid diseases. This study presents the medical diagnostic system for thyroid diseases of the five most common types, Hypothyroidism, Hyperthyroidism, Hashimoto, Graves and Nodules thyroid. The system was tested and evaluated and its performance by presented to experts and specialists in medicine field with 85% diagnostic accuracy on 92 cases. It can be utilized to diagnose thyroid diseases with faster, accurately and high efficiency than the traditional diagnosis