Використання продукції з елементами Байєсівської стратегії в іридодіагностиці Раніше було вказано, що використання Байєсівської стратегії прийняття рішень у її класичній формі має певні труднощі внаслідок кількох основних причин: статистична залежність ознак; неповнота апріорних даних; неповнота і неоднорідність іридологічної інформації; наявність факторів, що заважають.

Для вирішення проблеми статистичної залежності ознак пропонується два шляхи:

не враховувати її та проводити обчислення, виходячи з умови, що ознаки незалежні;

враховувати залежність ознак і проводити обчислення з відхиленнями від класичної формули Байєса, зберігаючи, однак, елементи байєсівської стратегії.

Прикладом реалізації другого варіанту є механізм виведення, що використовується в іридодіагностичній експертній системі ЕСІД, реалізація якої буде розглянута далі: за наявності i-ої ознаки у відповідності з формулою 1.1 здійснюють обчислення ймовірності j-ої гіпотези про наявність захворювання (в умовах рівномірності апріорного розподілу гіпотез для i-ої ознаки):

(1.4)

Ситуація Ji=I (i-ій ознаці відповідає тільки одна гіпотеза) вимушена, оскільки вона відображає ситуацію "пропусків" даних, коли оцінка умовних ймовірностей Р(Хi/Yj) відома лише для єдиної гіпотези.

За наявності декількох ознак використовується середня оцінка апостеріорних ймовірностей, отриманих у відповідності з виразом (1.4)

(1.5)

З урахуванням відхилень від Байєсівської стратегії, співвідношення (1.5) доцільно трактувати не як імовірнісну оцінку вірогідності гіпотези, а як результат "зваженого голосування" ознак. Співвідношення (1.4) дозволяє визначити часткові рейтинги гіпотез про наявність захворювань, а співвідношення (1.5) формує загальний, середній, рейтинг.

Ідея такого відхилення зустрічається в багатьох табличних діагностичних алгоритмах. Для прикладу розглянемо табл. 1.6 та 1.7.

Таблиця 1.6

Якісні характеристики ознак        

Таблиця 1.7

Кількісні характеристики ознак

Якісні характеристики в табл. 8.11 замінені в табл. 8.12 кількісними з великою мірою округлення. Однак можна було б експериментально оцінити відповідні частоти повторюваності різних ознак для даних захворювань (табл. 8.13).

Таблиця 1.8

Вербальні та числові оцінки ознак

На основі даних табл.1.8 замість табл. 1.6 можна отримати більш точну табл. 1.9

Таблиця 1.9

Середні частоти ознак

У табл. 1.9 проставлені середні значення частот повторюваності симптомів із діапазонів, вказаних в табл. 1.8.

Якщо вважати для простоти захворювання рівноймовірними, то за формулою Байєсаможна оцінити значення Р(Yj/Xi), розмістити їх у відповідних клітинках табл. 1.14 і отримати нову табл.1.10, яка дозволяє проводити обчислення, аналогічні (1.8) та (1.9).

Таблиця 1.10

Умовні ймовірності, оцінені за формулою Байєса  

Припустимо, що спостерігається дві ознаки: "передвісники" і "повільний розвиток". Додаючи числа з відповідних клітинок і поділивши результати на два (кількість ознак, що спостерігаються), отримаємо рейтинги геморагічного та ішемічного інсульту, рівні 0,19 і 0,81, відповідно. В результаті можна зробити висновок, що ішемічний інсульт є переважаючим діагнозом.

Табл. 1.10 фактично є діагностичною таблицею, єдиний недолік якої полягає в тому, що в її клітинках стоять не цілі числа (що зручно для ручних розрахунків), а дробові. Цей недолік легко усувається шляхом множення всіх дробових чисел на один і той же коефіцієнт, наприклад на 10, з наступним округленням результатів. У результаті таких дій отримаємо діагностичну таблицю (табл.1.11).

Таблиця 1.11

Кінцевий вигляд діагностичної таблиці

Наведені вище результати, з одного боку, демонструють наявність глибокого внутрішнього зв'язку між добре відомими табличними діагностичними алгоритмами і Байєсівською стратегією. З іншого боку, доведена в клінічній практиці досить висока ефективність табличних діагностичних алгоритмів, може бути аргументом на користь правила продукції з елементами Байєсівської стратегії, описаного виразами (1.4)-(1.5).

Експертна система для іридодіагностики ЕСІД

Призначення і можливості. Програма ЕСІД багатоцільова: вона може використовуватися для практичної іридодіагностики, наукових досліджень і навчання іридологів Мед].

Можливості системи Мед]:

кількісна оцінка ймовірності можливих захворювань;

розв'язування задач загальної, диференціальної та часткової діагностики з пошуком інформації за схемами "ознака-захворювання" і "захворювання-ознака";

використання, поряд з іридодіагностичними, додаткових ознак;

аргументування діагнозу;

автоматизоване формування висновку лікаря з рекомендаціями стосовно лікування виявлених захворювань;

протоколювання результатів обстежень за допомогою автоматизованої статистичної обробки протоколів;

модернізація бази знань без залучення професіональних програмістів;

можливість автоматизованого обліку результатів статистичного оброблення протоколів у випадку модернізації бази знань;

кількість розпізнань нозологічних форм — біля 300;

кількість використаних діагностичних ознак — порядку 1000;

наявність режиму "Допомога" у вигляді кольорових графічних ілюстрацій і текстових коментарів.

База знань містить систему реляційних баз даних з переліком іридодіагностичних і додаткових (неіридодіагностичних) ознак, переліком нозологічних форм, інформацію про статистичні зв'язки між ознаками і захворюваннями та рекомендації стосовно лікування.

Рис. 1.3. Введення діагностичних ознак в ЕС ЕСІД

Механізм логічного виведення базується на частковому використанні Байєсівської стратегії: в процесі загальної або диференціальної діагностики за заданими значеннями діагностичних ознак (іридодіагностичних або додаткових), автоматично обчислює і подає у вербально-графічній формі (схема організації інформації на екрані комп'ютера в режимі введення значень діагностичних ознак наведена на рис. 1.3) значення оцінки апостеріорного розподілу ймовірностей P(Yj/Xi).

Основою алгоритму обчислень служать співвідношення (1.4)-(1.5). Різниця полягає в тому, що реалізується рекурентний аналог (1.6), а не співвідношення (1.5):

(1.6)

Клієнт-серверна експертна система для телемедицини

Термін "телемедицина" означає застосування телекомунікаційних та інформаційних технологій у медицині для проведення лікувальних заходів на відстані [111]. На сьогодні телемедицина містить сукупність "вбудованих" у медичні інформаційні системи принципово нових засобів і методів обробки даних, об'єднаних у цілісні технологічні системи, що забезпечують створення, передачу, зберігання і відображення інформаційного продукту (даних, знань). Одним із традиційних застосувань інформаційних технологій в медицині є експертні системи (EC).

Як було сказано, експертні системи можна поділити на одиничні, групові та групові та корпоративні.

Використання мережевої клієнт-серверної технології (групові та корпоративні системи) дає певні переваги при побудові як EC в цілому, так і медичних EC зокрема:

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10