标题：基于知识的高级专家系统用于疟疾的临床诊断和物种分类：一种神经逻辑工程方法 作者：穆斯塔法·奥梅尔·肖伊布·穆罕默德 概述：本研究提出了一种高精度的知识基础专家系统（KBES），用于疟疾物种的自动鉴别诊断（P. falciparum，P. malariae，P. vivax 和 P. ovale）。它弥合了临床形态学和符号推理之间的差距，为热带医学提供了一种强大的决策支持工具。技术架构：推理引擎：使用 Prolog（逻辑编程）开发，采用向后链推理模拟专家级演绎推理。§ - 知识工程：将临床症状、发热周期和实验室生物标志物（BFFT/ICT）整合到一个模块化的生产规则框架中。§ - 神经逻辑集成：利用启发式加权和 Warren 抽象机器（WAM）架构确保快速、可审计和透明的诊断路径。关键贡献：通过准确的形态特征分类（例如，Maurer 点）实现了专家级的诊断相关性。§ - 通过自动化、基于规则的逻辑标准化治疗方案。§ - 创建了一个可扩展的 "数字守护者" 框架，优化了资源有限的临床环境。
穆斯塔法·穆罕默德（星期二）研究了这个问题。