अली सनाइफ़र, अहमद फ़राही, महमूद तारा
चिकित्सक संस्तुति प्रणालियाँ रोगी की प्राथमिकताओं के अनुसार सही चिकित्सकों की संस्तुति करने के उद्देश्य से उभरी हैं। हालाँकि, ऐसी प्रणालियाँ केवल सीमित क्षमताओं वाली पिछली रोगी संस्तुतियों और स्थितियों से वर्गीकरण या वाक्यविन्यास शब्द-आधारित खोज जैसी तकनीकों पर आधारित रही हैं। इस पत्र में, हम एक नया मॉडल प्रस्तावित करते हैं, जिसे हम SEPHYRES (सिमेंटिक फ़िज़िशियन हाइब्रिड सिफ़ारिशर विशेषज्ञ प्रणाली) कहते हैं, जिसके माध्यम से हम अंतर्निहित साक्ष्य-आधारित ऑन्टोलॉजी का उपयोग करके रोगी की चिकित्सा स्थितियों और दर्द विवरण विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं। ऑन्टोलॉजी में न केवल लक्षणों का सिमेंटिक विवरण शामिल है, बल्कि दर्द के स्थान और लिंक वज़न की मशीन-समझने योग्य धारणाएँ भी शामिल हैं। प्रस्तावित मॉडल में, हमने फ़ेसेट प्रबंधन मॉड्यूल के साथ सामान्य सिमेंटिक रीज़नर्स के साथ वज़न फैलाने वाली छद्म-फ़ज़ी विधि लागू की। डोमेन को प्रबंधनीय बनाए रखने के लिए, हमने योजना को उन बीमारियों तक सीमित कर दिया जो पेट दर्द का कारण बनती हैं। हमने अपने स्थानीय विशेषज्ञों की राय के साथ-साथ हैरिसन के आंतरिक चिकित्सा के सिद्धांतों और अप-टू-डेट ऑनलाइन को अपने आधार साक्ष्य संदर्भों के रूप में इस्तेमाल किया। हमने अपने छद्म-निदान इंजन के परिणामों की तुलना MEDSCAPE और PubMed डेटाबेस से बीस केस स्टडीज़ से की। परिणामों से पता चला कि हमारा मॉडल व्यक्ति की बीमारी के बारे में मशीन की जागरूकता को बेहतर बना सकता है और इस प्रकार सिफारिशों की सटीकता में सुधार कर सकता है।