RespiDiag: a Case-Based Reasoning System for the Diagnosis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease

Autor: Mohamed Tayeb Laskri, Souad Guessoum, Jean Lieber
Přispěvatelé: Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA), Knowledge representation, reasonning (ORPAILLEUR), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Université Badji Mokhtar Annaba (UBMA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2014
Předmět:
Zdroj: Expert Systems with Applications
Expert Systems with Applications, Elsevier, 2014, 41 (2), pp. 267--273. ⟨10.1016/j.eswa.2013.05.065⟩
Expert Systems with Applications, 2014, 41 (2), pp. 267--273. ⟨10.1016/j.eswa.2013.05.065⟩
ISSN: 0957-4174
DOI: 10.1016/j.eswa.2013.05.065⟩
Popis: International audience; In this paper a decision support system for the diagnosis of a very serious respiratory disease caused by tobacco and named the chronic obstructive pulmonary disease is presented. The system is based on case-based reasoning principles and gathers the experience of experts of the pneumology department of Dorban Hospital (Annaba, Algeria). A critical issue about the case base is that some values of the features are missing in most cases. Five approaches for managing this problem of missing data are proposed. Three of them allow evaluating the similarity despite the missing information. The two other approaches are proposed for filling the voids by plausible values using a statistical method and the principle of case-based reasoning itself.
Databáze: OpenAIRE