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图 1：诊断过程的框图 2.相关工作 在这一部分，我们将讨论已经在使用或正在审查的技术和技术。 Van Mourik 等人 [14] 进行了一项关于医院相关感染的机器驱动监测系统的调查。 Luo 等人 [15] 将此疾病与转移性合胞病毒 (RSV) 一起进行了审查，RSV 是一种导致细支气管炎的根本原因。 Bhattacharjee 等人 [16] 进行了一项科学审查，以研究医院感染检测的这一最新趋势。 Sinha 等人 [17] 对感染进行了另一项研究。他们报告了血培养检测感染的一些缺点。 简而言之，这是一项通过机器学习和深度学习技术对疾病预测进行全面审查的努力。此外，与文献中现有的调查文章不同，这项研究集中于一系列特定疾病，包括心血管疾病、神经疾病、前列腺、肝病和肾病。2.模糊逻辑与疾病诊断逻辑是一种多值逻辑，其中变量的实际值可以是十进制数，也可以是零到一之间的任何复数。通常，如图 2 所示的用于疾病识别的模糊逻辑过程由以下步骤创建。1）模糊器：模糊化过程由模糊器完成。它是一种将明确的输入值调整为模糊集的方法。因此，模糊器用作从观察输入到模糊值的映射。2）推理引擎：在完成模糊化过程时，推理引擎使用一组规则处理的模糊值作为认知内容的一组规则。 3）知识库：这是模糊逻辑系统的主要组成部分。整个模糊系统取决于
使用人工智能（AI）的医疗诊断系统
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