模糊本体驱动的糖尿病诊断案例库建模

本文探讨了"糖尿病领域模糊本体建模"这一主题，着重于在知识密集型案例推理系统（KI-CBR）中的应用。作者Shaker El-Sappagha和Mohammed Elmogy，分别来自埃及Minia大学和曼苏拉大学计算机信息学院，提出了一个新的模糊本体——CBRDiabOnto，旨在提升糖尿病诊断领域的案例库知识表示和处理能力。 CBRDiabOnto是基于实例的模糊OWL2本体，它创新性地融合了模糊逻辑推理和本体论技术。本体设计中包含了63个模糊类别，54个模糊对象属性，138个模糊数据类型属性以及105个模糊数据集，这些都是为了适应糖尿病诊断中的不确定性情况。通过模糊逻辑，本体能够更好地处理医学领域的不确定性和复杂性。 作者通过填充60个案例来充实这个本体，并利用SPARQL-DL进行查询，验证了CBRDiabOnto的准确性、一致性，以及对糖尿病诊断术语和逻辑的有效覆盖。此外，本体的开发还参考了SNOMED CT1背景域本体和电子健康记录，以提供更丰富的背景知识支持。 论文强调了本体在KI-CBR系统中的核心作用，即作为知识的结构化载体，帮助系统理解和推理，从而提高诊断效率和精度。然而，尽管有清晰的OWL2本体（如El-Sappagh等人的工作）存在，模糊本体的引入为糖尿病诊断领域的案例推理带来了新的视角和可能，使得系统能更好地适应实际临床环境中的模糊决策需求。 这篇研究为糖尿病领域构建了一个强大的模糊本体框架，不仅推动了本体论在医疗领域尤其是糖尿病诊断中的应用，也为未来智能医疗决策系统的发展奠定了基础。该研究的成果对于促进医学知识的智能化管理和检索具有重要价值，并遵循了CC BY-NC-ND许可证的规定。