تشخیص بهتر سلامت رانندگان با بهره گیری از شبکه عصبی مصنوعی

فصلنامه علمی تخصصی طب کار

دوره ۹ – شماره ۱ – سال ۱۳۹۶

نویسندگان : خانم لیلا شاه مرادی ، خانم زهرا کهزادی ، خانم مریم سرایی

چکیده :

هدف: عدم کنترل سلامت رانندگان باعث مرگ انسان‌های سالم در بهترین دوره زندگی از نظر کارایی، تندرستی می‌شود و هزینه‌های مالی زیادی را بر کشور تحمیل می‌کند. هدف این مطالعه طراحی سیستم هوشمند با استفاده از شبکه عصبی MLP و RBF  جهت تشخیص سلامت رانندگان است.

روش بررسی: ۳۵۰  نمونه  از پرونده رانندگان مراجعه کننده به مرکز طب کار استان ایلام انتخاب گردید، سپس اطلاعات بالینی از پرونده رانندگان بصورت چک لیست با استفاده از نظر متخصصان بر اساس گاید لاین وزارت بهداشت با روش دلفی گردآوری شد. در این مطالعه شبکه هایMLP و  RBFبا تغییراتی در تعداد لایه‌های میانی، تعداد نرون ها و الگوریتم‌های آموزش  MOMو  LM وCG  به منظور تعیین سلامت راننده به کار گرفته شد. سپس با توجه به معیارهای سطح زیر منحنی راک، حساسیت، ویژگی برتر معرفی گردید.

نتایج: در این پژوهش ۲۰ متغیر ورودی و دو متغیر سالم و ناسالم خروجی تعیین گردید. شبکه عصبی  MLPو RBF با الگوریتم LM دارای بهترین عملکرد به ترتیب از ویژگی ۶۶.۷، ۲۹  درصد، حساسیت ۹۷.۲، ۱۰۰ درصد، صحت ۹۱.۱، ۸۶درصد و سطح زیر منحنی راک برای سیستم عصبی MLP و RBF به ترتیب ۹۱.۰۲ و ۸۸.۱ بدست آمد.

نتیجه گیری: با توجه به این مطالعه مدل شبکه عصبی  MLP با الگوریتم آموزشی  LMدر مقایسه با سیستم عصبی RBF، در سنجش سلامت رانندگان می‌تواند نقش موثری در کمک به پزشکان داشته باشد و در مراکز طب کار برای بالا بردن دقت و سرعت و کاهش هزینه‌ها به کار گرفته شود.

واژه‌های کلیدی : سیستم های هوشمند ، شبکه های عصبی مصنوعی ، سلامت رانندگان

 << ادامه مطلب را در فایل پیوست مطالعه فرمایید >>