逻辑建模用于诊断目的的医疗数据的分析和分类的应用。

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注解: 研究的主题是数据分析的逻辑方法和能够识别隐藏模式的软件工具的开发，即使数据量有限。 输入数据由患者的诊断指标，他们的诊断和医生在医疗实践过程中获得的经验组成。
研究方法是开发基于多值谓词逻辑系统的软件工具，用于分析患者数据。 这种方法将源数据视为一组一般规则，其中可以区分那些足以解释所有观察到的数据的规则。 反过来，这些规则对于所考虑的领域是产生的，有助于更好地理解所研究对象的性质。
该研究的新颖性在于应用多值逻辑来分析患者的有限数量的医疗数据，以便以给定的准确性确定最可能的诊断。 所提出的方法使得可以检测患者检查的症状和结果中的隐藏模式，对其进行分类并识别各种形式的胃炎的独特体征。 与神经网络不同，逻辑分析是透明的，不需要对大量数据进行训练。
这项研究的结果表明，这种方法的诊断与缺乏信息的可能性，以及提供的替代方案，如果没有达到诊断所需的准确性。

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