Medical fuzzy-expert system for prediction of engraftment degree of dental implants in patients with chronic liver disease

Abstract

У статті представлено інформаційну технологію для оцінювання ступеня приживлення дентальних імплантатів у пацієнтів із хронічним захворюванням печінки за допомогою нечітких множин, що дає змогу застосовувати цей метод до медичних діагностичних задач. Основні наукові результати: розроблено алгоритми та математичні моделі, що формалізують процес підтримки ухвалення діагностичних рішень на основі нечіткої логіки; розроблено математичні моделі функцій належності, що формалізують кількісне й якісне подання інформаційних ознак на основі правил нечіткої логіки, які можуть бути використані в інформаційних експертних системах для оцінювання ступеня приживлення дентальних імплантатів у пацієнтів із хронічним захворюванням печінки.W artykule przedstawiono technologię informacyjną do oceny stopnia wszczepienia implantów stomatologicznych u pacjentów z przewlekłą chorobą wątroby za pomocą zbiorów rozmytych, co pozwala na zastosowanie tej metody do medycznych zadań diagnostycznych. Główne wyniki naukowe: opracowano algorytmy i modele matematyczne formalizujące proces wspomagania podejmowania decyzji diagnostycznych w oparciu o logikę rozmytą; opracowano matematyczne modele funkcji przynależności formalizujące reprezentację ilościowych i jakościowych cech informacyjnych opartych na regułach logiki rozmytej, które mogą być wykorzystane w informatycznych systemach ekspertowych do oceny stopnia wszczepienia implantów stomatologicznych u pacjentów z przewlekłą chorobą wątroby.The paper presents an information technology for assessing the degree of engraftment of dental implants in the event of a pathology violation through the use of fuzzy sets, which allows using this method for medical diagnostic tasks. Main scientific results: developed algorithms and mathematical models that formalize the process supporting diagnostic decisions based on fuzzy logic; developed mathematical models of membership functions that formalize the presentation of qualitative and qualitative informational features based on the rules of fuzzy logic, which can be used in information expert systems when assessing the degree of engraftment of dental implants in case of disease with pathological diseases.