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<br />{{q2|errori nella diagnosi differenziale|}} | <br />{{q2|errori nella diagnosi differenziale|}} | ||
*'''Logica fuzzy''' in un contesto dentale <math>\tilde{A}</math> in cui sono rappresentati, al di là delle conoscenze di base, <math>KB</math> | *'''Logica fuzzy''' in un contesto dentale <math>\tilde{A}</math> in cui sono rappresentati, al di là delle conoscenze di base, <math>KB</math> del contesto dentale anche quelli parzialmente acquisiti dal contesto neurofisiologico <math>0<\mu_ {\tilde {A}}(x) < 1</math> avrà la prerogativa di restituire un risultato <math>\mu_\tilde{A}(x)= 1 | ||
</math> | </math> ed un risultato <math>0<\mu_ {\tilde {A}}(x) < 1</math> poiché la conoscenza di base <math>KB</math> che a questo punto è rappresentato dall'unione di <math>KB_c</math> dei contesti dentali e neurologici. Il risultato di questa implementazione scientifico-clinica dell'odontoiatria consentirebbe a {{q2|Riduzione dell'errore nella diagnostica differenziale|}} | ||
== | ==Considerazioni finali== | ||
Gli argomenti che potevano distrarre l'attenzione del lettore erano, infatti, essenziali per dimostrare il messaggio. Normalmente, infatti, quando una mente più o meno brillante si permette di lanciare un sasso nello stagno della Scienza, si genera un'onda d'urto, tipica del periodo della scienza straordinaria di Kuhn, contro la quale remano contro la maggior parte dei membri della comunità scientifica internazionale. In buona fede, possiamo affermare che questo fenomeno – per quanto riguarda gli argomenti qui trattati – è ben rappresentato nella premessa all'inizio del capitolo. | |||
In questi capitoli, infatti, è stato affrontato un tema fondamentale per la scienza: la rivalutazione, il peso specifico a cui è sempre stato attribuito <math>P-value</math>, consapevolezza dei contesti scientifico/clinici <math>KB_c</math>, aver intrapreso un percorso di Fuzzy Logic più elastico rispetto a quello Classico, rendendosi conto dell'estrema importanza di <math>KB</math> e infine l'unione di contesti <math>KB_c</math> per aumentare la sua capacità diagnostica.<ref>Mehrdad Farzandipour, Ehsan Nabovati, Soheila Saeedi, Esmaeil Fakharian. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30119845/ Fuzzy decision support systems to diagnose musculoskeletal disorders: A systematic literature review] . Comput Methods Programs Biomed. 2018 Sep;163:101-109. doi: 10.1016/j.cmpb.2018.06.002. Epub 2018 Jun 6.</ref><ref>Long Huang, Shaohua Xu, Kun Liu, Ruiping Yang, Lu Wu. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34257635/ A Fuzzy Radial Basis Adaptive Inference Network and Its Application to Time-Varying Signal Classification] . Comput Intell Neurosci, 2021 Jun 23;2021:5528291.<br>doi: 10.1155/2021/5528291.eCollection 2021.</ref> | |||
Nel prossimo capitolo saremo pronti per intraprendere un percorso altrettanto affascinante: ci porterà nel contesto di una linguaggio di logica di sistema, e ci permetterà di approfondire le nostre conoscenze, non più solo nella semeiotica clinica, ma nella comprensione delle funzioni di sistema (di recente è in corso di valutazione nelle discipline neuromotorie per il morbo di Parkinson).<ref>Mehrbakhsh Nilashi, Othman Ibrahim, Ali Ahani. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27686748/ Accuracy Improvement for Predicting Parkinson's Disease Progression.] Sci Rep. 2016 Sep 30;6:34181. | |||
doi: 10.1038/srep34181.</ref> | doi: 10.1038/srep34181.</ref> | ||
In Masticationpedia, ovviamente, riporteremo l'argomento 'System Inference' nell'ambito del sistema masticatorio come potremmo leggere nel prossimo capitolo intitolato 'System logic'. | |||
{{Btnav|The logic of probabilistic language|Introduction}} | {{Btnav|The logic of probabilistic language|Introduction}} | ||