Выбор правильной техники для прогнозирования заболевания по симптомам

Я пытаюсь найти правильный алгоритм для системы, в которой пользователь вводит несколько симптомов, и система должна прогнозировать или определять вероятность того, что несколько выбранных симптомов связаны с существующими в системе. Затем, после их сопоставления, результатом или результатом должно стать конкретное заболевание для симптомов.

Система состоит из ряда заболеваний, каждое из которых связано с определенными симптомами, которые также существуют в системе.

Предположим, что пользователь ввел следующий ввод:

A, B, C, and D

Первое, что должна сделать система, - это проверить и связать каждый симптом (в данном случае, представленный буквенными буквами) отдельно с таблицей данных о симптомах, которые уже существуют. А в тех случаях, когда ввод не существует, система должна сообщить или отправить отзыв об этом.

А также, скажем, это A and Bбыло в таблице данных, поэтому мы на 100% уверены, что они действительны или существуют, и система способна выдать заболевание на основе входных данных. Тогда давайте предположим, что входные данные находятся C and Dтам, где Cих нет в таблице данных, но есть вероятность, что они Dсуществуют.

Мы не даем Dоценку 100%, но, возможно, что-то ниже (скажем, 90%). Тогда Cпросто не существует вообще в таблице данных. Итак, Cполучает оценку 0%.

Следовательно, система должна иметь какие-то методы или правила ассоциации и прогнозирования для вывода результата путем оценки ввода пользователя.

Сводка генерации продукции:

If A and B were entered and exist, then output = 100%
If D was entered and existed but C was not, then output = 90%
If all entered don't exist, then output = 0%

Какие методы будут использованы для создания этой системы?

Я думаю, что вы подходите к своей проблеме немного неправильно ... по сути, вы говорите о сети убеждений.

Возможно, вы захотите изучить существующие методы Байесовского обучения, чтобы обдумать это, но сети убеждений обычно используют именно тот сценарий, о котором вы говорите; использование набора известных (или неопределенных фактов) операторов для получения некоторой предполагаемой вероятности конкретного результата.

Более того, они часто выражают это через примеры, основанные на симптомах болезней, в учебных пособиях! Попробуй здесь .

Я хочу сказать, что было бы лучше использовать сеть убеждений в качестве основы теории для вас, а не для ANN.