مقترح خوارزمية لتقنية الذكاء الاصطناعي لتقييم اولويات الخطورة للاجهزة والمعدات الطبية في المستشفيات العراقية
pdf (الإنجليزية)

كيفية الاقتباس

مقترح خوارزمية لتقنية الذكاء الاصطناعي لتقييم اولويات الخطورة للاجهزة والمعدات الطبية في المستشفيات العراقية. (2009). مجلة الخوارزمي الهندسية, 5(1), 71-82. https://alkej.uobaghdad.edu.iq/index.php/alkej/article/view/521

تواريخ المنشور

الملخص

يقدم البحث خوارزمية لتقييم اولويات الخطورة للاجهزة و المعدات الطبية  في المستشفيات العراقية معتمدا على حساب عوامل الخطورة الساكنة والديناميكية وخرائط كوهونين ذاتية التنظيم. تم حساب اربع متغيرات خطورة ل 345 جهاز طبي مختلف. تم اخذ هذه العينات من مستشفى اليرموك التعليمي و مستشفى الشهيد عدنان للجراحات التخصصية في بغداد. تم حساب مكونات  الخطورة الاستاتيكية (وظيفة الجهاز و الخطورة المادية ) و مكونات الخطورة الديناميكية ( متطلبات الصيانة و نقاط الخطورة ).

            هذه المكونات استعملت كمدخلات للشبكة العصيبية وهي من نوع خرائط كوهونيين الذاتية التنظيم. لاختبار كفاءة الخوارزمية، تم حساب نسبة التمييز للشبكة ووجد انه 98% ومن هذا البحث نستنتج  النظام المقترح يعطي تقييم سريع ودقيق لاولوية الخطورة و يعمل كأداة واعدة لتقييم عامل الخطورة في اقسام الصيانة في المستشفيات الكبيرة في العراق.

pdf (الإنجليزية)

المراجع

[1] M. L. Gullikson , “Risk Factors, Safety, and Management of Medical Equipment”, chapter in The Biomedical Engineering Handbook Third Edition Medical Devices and Systems, CRC Press is an imprint of Taylor & Francis Group, pp. 76-1to 76-16, 2006.
[2] M. L. Gullikson, “Biotechnology Procurement and Maintenance II: Technology Risk Management”, Third Annual International Pediatric Colloquium, Houston, Texas, 1994
[3] Y. David, “ Medical Technology 2001”, Health Care Conference, Texas Society of Certified Public Accountants, San Antonio, 1992.
[4] A. H. Ali Al-Timemy, F. M Al-Naima and S. S. Mehdi, “Data acquisition system for myocardial infarction classification based on wavelets and neural networks,” in proceedings of the Fifth International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices (IEEE SSD'08), Jordan, 2008, pp. 2-4.
[5] M. Chester , “ Neural networks: a tutorial”, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1993.
[6] K. Hornik, M. Stinchcombe and H. White, “ Multilayer feed forward networks are universal approximators Neural Networks,” Journal of Neural Networks, Vol. 2, No. 5., pp. 359-366, 1989.
[7] J. A. Scott and E. L. Palmer, “Neural network analysis of ventilation-perfusion lung scans,” Journal of Radiology; Volume 186, pp. 661-664, 1993.
[8] W. G. Baxt “Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction”, Ann Intern Med, pp. volume 115, no. 11, pp. 843-848, Dec. 1991.
[9] J. V. Tu and M. R. J. Guerriere, “Use of a neural network as a predictive instrument for length of stay in the intensive care unit following cardiac surgery”, presented at the 16th symposium on computer applications in medical care (SCAMC), Computers and Biomedical Research, volume 26, issue 3, pp. 220-229, 1993.
[10] M. Green, J. Bjork, J. Forberg, U. Ekelund, L. Edenbrandt and M. Ohlsson, “Comparison between neural networks and multiple logistic regression to predict acute coronary syndrome in the emergency room,” Artificial Intelligence in Medicine, Volume 38, pp. 305–318, 2006.
[11] Peled, “Plasticity imbalance in mental disorders the neuroscience of psychiatry: Implications for diagnosis and research,” Medical Hypotheses, Volume 65, pp.947–952, 2005.
[12] E. Politi, C. Balduzzi, R. Bussi and L. Bellodi, “ Artificial neural networks: A study in clinical psychopharmacology,” Psychiatry Research, Volume 87, pp. 203–215, 1999.
[13] K. Suzuki, J. Shiraishi, H. Abe, H. MacMahon and K. Doi, “False-positive reduction in computer-aided diagnostic scheme for detecting nodules in chest radiographs by means of massive training artificial neural network,” Academic Radiology, Volume 12, pp. 191–201,2005.
[14] T. Batuello, E. J. Gamito, E. D. Crawford, M. Han, A. W. Partin, D. G. McLeod, et al., “Artificial neural network model for the assessment of lymph node spread in patients with clinically localized prostate cancer,” Urology, Volume 57, pp. 481–485, 2005.
[15] J. Dyro, “The Clinical Engineering Handbook”, Elsevier Academic Press, pp.235, 2001.
[16] M. L. Pecht and F. R. Nash, “ Predicting the reliability of electronic equipment”, Proceeding of IEEE, Vol. 82, issue no. 7, pp.990, 1994.
[17] T. Kohonen. “Self-Organization and Associative Memory”. Third Edition, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 1989.
[18] T. Kohonen. “ Self-Organization Maps”. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 1995.
[19] T. Yanaglda, T. Miura and I. Shioya, “Classifying news corpus by self-organizing maps”, presented at IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers and signal Processing, PACRIM. 2003.
[20] A. H. A. Al Timemy, “A robust Algorithm for Ear Recognition System Based on Self Organization Maps”, 1st Regional Conference for Engineering Sciences, College of Engineering, Nahrain University, Baghdad, Nov., 2008.
[21] F. M. Ham and I. Kostanic, “Principles of Neurocomputing for Science and Engineering”, International Edition, McGraw-Hill Higher Education, 2001.

حقوق الطبع والنشر:  يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.