استخدام قاعدة البيانات، الدالة التمييزية والشبكات العصبية في دعم اتخاذ القرار الطبي في عيادة مفصل الفك

الملخص

     يستعرض البحث عملية بناء قاعدة بيانات حاسوبية متكاملة لمرضى عيادة جراحة الفم / قسم مفصل الفك،  وتعمل قاعدة البيانات على شبكة موقعية من الحاسبات Local Area Network مرتبطة بشكل خادم / زبون حيث تعمل الحاسبة المتواجدة في عيادة جراحة الفم / قسم مفصل الفك كخادم والحاسبة المتواجدة في غرفة الأطباء للعيادات الأربعة (عيادة تعويض الأسنان ، عيادة تقويم الأسنان ، عيادة تركيب الأسنان ، عيادة الأطفال) كزبائن ، حيث أن المرضى الداخلون إلى عيادة جراحة الفم / قسم مفصل الفك يخضعون إلى فحوصات وعلى ضوء هذه الفحوصات يقرر الطبيب دخولهم إلى العيادة لغرض المعالجة، أو يرحلهم إلى العيادات الأخرى لطب الأسنان لمعالجتهم في تلك العيادة ثم الرجوع إلى عيادة مفصل الفك بعد إتمام المعالجة في تلك العيادات .

   استخدم التحليل التمييزي الخطي متعدد المتغيرات الذي تم برمجته لبناء نموذج على شكل دالة تمييزية لتصنيف المرضى عينة

البحث إلى مجموعتين (الذين يدخلون عيادة جراحة الفم / قسم مفصل الفك وهم يمثلون المجموعة الأولى، أما المجموعة الثانية فهم المرحلون إلى العيادات الأخرى ) على أساس مجموعة من المتغيرات، يتم بعدها ترشيح المرضى المرحلون من هذه العيادة باستخدام لغة الاستفسار البنيوية(Structural Query Language (SQL))، ليتم تصنيف مرضهم إلى نوع معين إما (تقويم، تعويض، تركيب، أطفال) باستخدام شبكة الانتشار العكسي (Backpropagation)، وبالاعتماد على مجموعة من الأعراض والعلامات السريرية للمريض. استخدم أسلوب (DFD) في مرحلة تحليل متطلبات البرنامج وتم استخدام لغة(Visual Basic.Net) في تصميم النظام وبرمجته. واهم الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة:

1. النظام يوفر وسيلة للتعامل مع المعلومات الأساسية الخاصة بالمرضى من خلال استخدام برنامج معالجة معلومات المرضى حيث يساعد إدارة المستشفى والأطباء والباحثين لمتابعة المرضى وإصدار الإحصائيات .
2. من خلال الدالة التمييزية التي تم التوصل إليها في وحدة التحليل التصنيفي (التمييزي)، يستطيع الطبيب أن يميز بين المرضى الواجب دخولهم إلى العيادة من المرضى الواجب ترحيلهم إلى عيادات أخرى.
3. من خلال قيمة المختبر الإحصائي (t) اتضح أن المتغيرات المستخدمة في الدراسة قادرة فعلا على التمييز بين مجموعة الداخلين إلى العيادة والمجموعة المرحلة .
4. إن نسبة الخطأ التي تم الحصول عليها (0,03) كانت قليلة مما يدل على قوة الدالة التمييزية .
5. استخدام قواعد البيانات يضمن عدم الوقوع في أخطاء الإضافة والحذف والتعديل.
6. تم اختبار عمل الشبكة العصبية الاصطناعية في تمييز الأنماط حيث استطاعت تمييز جميع الأنماط التي تم تدريب الشبكة عليها في مرحلة التدريب.

الكلمات المفتاحية: قواعد البيانات، قواعد البيانات الموزعة، التحليل التمييزي، الذكاء الاصطناعي، الشبكة العصبية، شبكة الانتشار العكسي، نظم دعم القرار.

https://doi.org/10.24897/acn.64.68.155