基于模糊软集理论的乳腺癌风险评估专家系统
人工智能
2025-11-05 v1
摘要
乳腺癌是全球女性死亡原因的前列之一,早期诊断对于有效治疗和改善生存率至关重要。然而,及时检测仍然因疾病的复杂性和患者风险因素的多样性而具有挑战性。本研究提出一种基于模糊软集理论的专家系统,用于评估乳腺癌风险。该系统将身体质量指数、胰岛素水平、肥胖素水平、三肽酶水平和年龄作为输入变量,通过一组模糊推理规则和软集计算来估计乳腺癌风险。这些参数可从常规血液检查中获得,实现非侵入且可及的初步评估。本研究使用的模型开发和验证数据集来自 UCI 机器学习存储库。该专家系统旨在支持医护人员识别高风险患者并确定是否需要进一步检查程序，如活检。
引用
@article{arxiv.2511.02392,
title = {Fuzzy Soft Set Theory based Expert System for the Risk Assessment in Breast Cancer Patients},
author = {Muhammad Sheharyar Liaqat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02392},
year = {2025}
}