KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.284-310
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2024
Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.
Purpose: This study was done to explore experiences of persons living through the periods of cancer diagnosis, treatment, and self-care. Methods: With permission, texts of 29 cancer survival narratives (8 men and 21 women, winners in contests sponsored by two institutes), were analyzed using Kang's Korean-Computerized-Text-Analysis-Program where the commonly used Korean-Morphological-Analyzer and the 21st-century-Sejong-Modern-Korean-Corpora representing laymen's Korean-language-use are connected. Experiences were explored based on words included in 100 highly-used-morphemes. For interpretation, we used 'categorizing words by meaning', 'comparing use-rate by periods and to the 21st-century-Sejong-Modern-Korean-Corpora', and highly-used-morphemes that appeared only in a specific period. Results: The most highly-used-word-morpheme was first-person-pronouns followed by, diagnosis treatment-related- words, mind-expression-words, cancer, persons-in-meaningful-interaction, living and eating, information-related-verbs, emotion-expression- words, with 240 to 0.8 times for layman use-rate. 'Diagnosis-process', 'cancer-thought', 'things-to-come-after-diagnosis', 'physician husband', 'result-related-information', 'meaningful-things before diagnosis-period', and 'locus-of-cause' dominated the life of the diagnosis-period. 'Treatment', 'unreliable-body', 'husband people mother physician', 'treatment-related-uncertainty', 'hard-time', and 'waiting-time represented experiences in the treatment-period. Themes of living in the self-care-period were complex and included 'living-as-a-human', 'self-managing-of-diseased-body', 'positive-emotion', and 'connecting past present future'. Conclusion: The results show that the experience of living for persons with cancer is influenced by each period's own situational-characteristics. Experiences of the diagnosis and treatment-period are negative disease-oriented while that of the self-care period is positive present-oriented.
There are many kind of diagnostic entities in submandibular or neck masses, and we can set up treatment plan and estimate treatment result, prognosis by accurate diagnosis. By reasoning medical and dental history, physical examination, anatomical consideration of masses in submandibular or neck area, location of masses, laboratory and radiographic studies, we can formulate a clinical diagnosis or differential diagnosis. Although a clinical diagnosis might suffice in some instances, a definitive(microscopic) diagnosis is frequently required for proper treatment. In order to get some information about making accurate diagnosis and setting up appropriate treatment plan, we did clinical study and histopathologic classification of 82 patients who visited and were operated for submandibular masses at Department of Oral and Maxillofacial Surgery in Seoul National University Hospital from 1988 to 1992. The result were as follows : 1. Submandibular masses occured most frequently in forties and fifties, and there was no sex predilection. 2. Chief complaints were in order of mass, swelling, pain and consistency were soft mass, mobile hard mass, firm mass, diffuse swelling in descending order. 3. Most frequent pathologic finding was lymphadenitis. 4. Site of submandibular masses were submandible, neck, submental, retromandible in descending order, and there was no predilection between left and right side. 5. Accuracy rate between clinical impression and result was 51.2%.
Alzheimer's disease (AD), a leading cause of dementia, presents a formidable global health challenge intensified by the aging population. This review encapsulates the evolving landscape of AD diagnosis and treatment with a special focus on the innovative role of fluid biomarkers. Pathologically, AD is marked by amyloid beta (Aβ) plaques and neurofibrillary tangles of hyperphosphorylated tau, which lead to synaptic dysfunction, neuronal loss, and cognitive decline. These pathological changes, commencing decades before symptom onset, underscore the need for early detection and intervention. Diagnosis traditionally relies on clinical assessment, neuropsychological testing, and neuroimaging techniques. However, fluid biomarkers in cerebrospinal fluid and blood, such as various forms of Aβ, total tau, phosphorylated tau, and neurofilament light chain, are emerging as less invasive, cost-effective diagnostic tools. These biomarkers are pivotal for early diagnosis, differential diagnosis, disease progression monitoring, and treatment response evaluation. The treatment landscape is shifting toward personalized medicine, highlighted by advancements in Aβ immunotherapies, such as lecanemab and donanemab. Demonstrating efficacy in phase III clinical trials, these therapies hold promise as tailored treatment strategies based on individual biomarker profiles. The integration of fluid biomarkers into clinical practice represents a significant advance in AD management, providing the potential for early and precise diagnosis, coupled with personalized therapeutic approaches. This heralds a new era in combating this debilitating disease.
Laryngopharyngeal reflux disease (LPRD) is an inflammatory condition of the upper aerodigestive tract mucosa induced by reflux content from stomach. Some of vocal cord diseases are associated with laryngopharyngeal reflux. Because of the pathophysiological features, proton pump inhibitor shows therapeutic effect on some vocal cord diseases. As like that, the gastric reflux contents can make macroscopic or microscopic morphological changes in the upper aerodigestive tract mucosa. Although the pathophysiology of LPRD is relatively clear, clinical diagnosis is still difficult. The diagnosis of LPRD includes objective tests such as 24-hours multichannel intraluminal impedance-pH metry and subjective tests such as questionnaire method. However, the objective verification of reflux is difficult due to invasiveness of the method, and the questionnaire methods have limitations because many symptoms are not specific for LPRD. Moreover, most methods are not fully standardized until now. Despite these limitations, many researchers are struggling to standardize diagnosis and treatment of LPRD, and there are several new achievements recently. Therefore, the purpose of this article is to review the recent literature on the clinical presentation, diagnosis, and treatment of LPRD, and to systematize our knowledge.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.62-73
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2020
In this paper, we present electronic acupuncture needles we have developed using intelligence technology based on Bluetooth in order to allow anyone to simply receive customized remote diagnosis and treatment by clicking on the menu of the smartphone regardless of time and place. In order to determine the health condition and disease of patients, we have developed a software and a hardware of electronic acupuncture needles, operating on Bluetooth which transmits biometric data to oriental medical doctors using the functions of automatically determining pulse diagnosis, tongue diagnosis, and oxygen saturation; the functions are most commonly used in herbal treatment. In addition, using fuzzy logic and reasoning based on smartphones, we present in this paper an algorithm and the results of completion of hardware implementation for electronic acupuncture needles, appropriate for the body conditions of patients; the algorithm and the hardware implementation are for a treatment time duration by electronic acupuncture needles, an automatic determinations of pulse diagnosis, tongue diagnosis, and oxygen saturation, a function implementation for automatic display of acupuncture point, and a strength adjustment of electronic acupuncture needles. As a result of our simulation, we have shown that the treatment of patients, performed using an Electronic Acupuncture Needles based on intelligence, is more efficient compared to the treatment that was performed before.
Recently, many advanced technologies in electronics, mechanics, material and computer science have been applied to medictine and they have changed the method of diagnosis and treatment to more quantitative way than before. Now day, with the aid of this technology, the device for the minimal invasive diagnosis and treatment is being developed for the convenience and safety of patients. this paper introduces application of senso and MEMS(Micro Electro Mechnical System) in medicine and biotechnology, which are essential factor for the realization of minimal invasive diagnosis and treatment.
Total joint arthroplasty is a successful joint replacement treatment that improves joint function and overall quality of life and provides pain relief. However, the prevalence of periprosthetic joint infection (PJI) has become prevalent with the rise in the incidence of arthroplasty surgery. PJI occurs rarely following arthroplasty however presents with serious complications, including high morbidity. The identification of causative microorganisms is essential for the treatment of PJI. Managing PJI requires complex treatment strategies, including long-term antibacterial treatment, and significant medical costs can be incurred. The American Academy of Orthopedic Surgeons, the Centers for Disease Control and Prevention, and Surgical Care Improvement Project guidelines recommend that prophylactic antibiotics such as first-generation cephalosporins be infused completely 1 hour before surgical incision. However, these preventative antibiotics are very limited, therefore risk factors must be identified to diagnosis and treat patients effectively. Moreover, determining antimicrobial susceptibility during artificial joint surgery and choosing the most appropriate treatment strategy following an accurate diagnosis of microbial infections are essential. In the present review, we describe the management, including the etiology, diagnosis, and classification of PJI, and approaches to its diagnosis using the available novel molecular diagnostic methods.
Artificial intelligence (AI) refers to the use of machines to mimic intelligent human behavior. It involves interactions with humans in clinical settings, and augmented intelligence is considered as a cognitive extension of AI. The importance of AI in healthcare and medicine has been emphasized in recent studies. Machine learning models, such as genetic algorithms, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy logic, can learn and examine data to execute various functions. Among them, ANN is the most popular model for diagnosis based on image data. AI is rapidly becoming an adjunct to healthcare professionals and is expected to be human-independent in the near future. The introduction of AI to the diagnosis and treatment of oral diseases worldwide remains in the preliminary stage. AI-based or assisted diagnosis and decision-making will increase the accuracy of the diagnosis and render treatment more precise and personalized. Therefore, dental professionals must actively initiate and lead the development of AI, even if they are unfamiliar with it.
A cervical radiculopathy is the most common symptom of cervical degenerative disease and its natural course is generally favorable. With a precise diagnosis using appropriate tools, the majority of patients will respond well to conservative treatment. Cervical radiculopathy with persistent radicular pain after conservative treatment and progressive or profound motor weakness may require surgery. Options for surgical management are extensive. Each technique has strengths and weaknesses, so the choice will depend on the patient's clinical profile and the surgeon's judgment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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