архітектура клієнт-сервер призначена для вирішення проблем файл- серверних застосувань шляхом розділення компонентів і розміщення їх там, де вони функціонуватимуть ефективніше;

можлива інтеграція EC з іншими.системами, потрібними користувачу;

залучення більшої кількості користувачів для використання централізованої бази знань і підсистеми логічного виведення забезпечує досить високу адекватність EC;

можливість приватного зберігання алгоритмів логічного виведення та баз знань;

збільшення доступності систем;

якщо база знань зберігається на сервері, то за необхідності її модифікації проводиться її одноразове оновлення, а клієнтська частина залишається незмінною, що істотно спрощує процес модифікації бази знань, у порівнянні з локальною технологією EC, де потрібно було б відновити копію EC кожному користувачу

подібність завдань і методів рішення в медичних експертних системах надає можливість виділити в них універсальні елементи, інтегрувавши їх уфункції сервера, що дозволяє спростити процес побудови EC.Застосування клієнт-серверних експертних систем для мережInternet/Intranet забезпечує такі переваги:

інтенсивний розвиток і висока ефективність медичних EC зокрема;

можливість застосування автоматизації процесу лікарського контролю;

надання лікарської допомоги та контроль за умови територіальної віддаленості пацієнта

Наведемо приклади застосування мережевих технологій для побудови експертних систем у телемедицині. Система контролю серцевої активності Cardioview, що має давач серцевої активності, який з'єднаний задопомогою мобільного телефону стандарту GSM з Internet-сервером через WAP протокол і передає дані про серцеву активність спеціальній системі, написаніймовою Java. Аналогічна система Biolog застосовується експертами NASA для лікарського контролю самопочуття космонавтів. Відома також експертна фармакологічна система, що працює через WWW (Internet/Intranet).

Однак на сьогодні не сформований універсальний підхід до побудови таких систем. До недоліків можна віднести також орієнтацію на рішення конкретних часткових задач і застосування вузькоспеціалізованих технологій (побудова системи на основі WWW- інтерфейсу).

У зв'язку з цим в запропонована схема клієнт-серверної експертної системи для мереж Internet/Intranet (рис. 8.4), яка може бути використана для рішення задач телемедицини незалежно від їх клінічної специфіки.        

У порівнянні з класичною EC експертна оболонка виділена як відособлена частина і виконує функції мережевого клієнта. Підсистема логічного виведення та база (банк) знань знаходяться в серверній частині системи. Банк знань може зберігати декілька незалежних баз знань, які використовуються різними клієнтськими програмами. Для підтримки банкузнань використовуються засоби систем керування базами даних.     

До складу серверної частини ЕС крім банку знань входить підсистема логічного виведення, яка інтегрується з інтерпретаторами скрипт-мов, що дозволяють реалізувати знання засобами цих мов. Інтеграція таких мов як LISP,клін Prolog, Forth дозволить легко перенести вже існуючі EC, побудовані з використанням цих мов, в режим мережевої реалізації. Таким чином можнарозширити можливості існуючих медичних інформаційних систем ведення та обліку хворих шляхом введення в них функції взаємодії з мережевими ЕС.

Для комунікації між серверною і клієнтською частинами системи використовується протокол на основі платформо-незалежного стандарту XML. 

Протокол взаємодії серверної та клієнтської частин ЕС забезпечує статичний і діалоговий (інтерактивний) режими взаємодії з користувачем

Статичний режим зручний у випадку одноразового передавання всіх даних, достатніх для прийняття рішення за умови, що вони вже знаходяться в базі даних клієнтської частини і не вимагають додаткового введення з боку користувача. Коли їх недостатньо, клієнт і сервер вступають у діалоговий режим взаємодії.

Вибір формату XML зумовлений такими факторами:

незалежний формат даних. Під час використання XML дані більше не прив'язані до засобів, що їх створили. Це різко підвищує можливість взаємодії різних систем, надає великі можливості вибору для користувача і сприяє спільному використанню даних різними системам;

покращення можливості пошуку даних, оскільки XML визначає логічну структуру документа;

збільшення доступності даних.

XML стандарт передавання даних має також ряд переваг і в порівнянні з HTML стандартом, який широко використовується для реалізації WWW- продуктів.

На основі розглянутої технології побудови клієнт-серверної експертної системи для мереж Internet/Intranet розроблена експертна система «Вертебрологія» для діагностики етіології фронтальних викривлень хребта (сколіозу).

Для розроблення системи «Вертебрологія» використовувались такі інструментальні засоби: мова програмування C/C++ як для клієнтської, так і для серверної частин; СКБД MySQL для зберігання банку знань серверної частини та бази даних клієнтської частини; скрипт-мова Lua, що забезпечує механізм логічного виведення серверної частини.

Мовою Lua реалізовані алгоритми експертної оцінки етіології фронтальних викривлень хребта (сколіозу). В основі алгоритму лежить статистичний підхід до вирішення проблеми засобами кореляційного і регресійного аналізу. Використовуються рівняння, що чисельно виражають вірогідність тієї чи іншої першопричини фронтальних викривлень хребта.

Розглянуті технології, мережеві протоколи і програмне забезпечення можуть бути використані для вирішення проблем телемедицини і в інших клінічних областях.

Експертна система "Лазерна рефлексотерапія"

Застосування експертних систем, призначених для вирішення завдань діагностики і лікування захворювань, особливо ефективне в тих випадках, коли врахування дуже великого обсягу вхідної інформації або реалізація складного алгоритму прийняття рішення дуже складна для практичного лікаря. Прикладом може бути розроблення схем лікування для методів рефлексотерапії. Велика кількість акупунктурних точок (більше 800) і необхідність оцінки множини чинників для вибору зон і доз стимуляції примушує лікаря-рефлексотерапевта користуватися спрощеним і шаблонним підходом, що знижує результативність застосовуваної терапії.

Рис. 1.4. Схема клієнт-серверної експертної система для мереж Internet/Intranet

В описана експертна система, реалізована на персональному комп'ютері і призначена для автоматизації синтезу рецептур за методиками лазерної-рефлексотерапії. В основу програми покладені алгоритми, які фахівці застосовують під час складання реальних рецептур лазерної рефлексотерапії.

Вхідною інформацією для експертної системи є діагностичний висновок, який формулюється лікарем на основі даних клінічних та інструментальних досліджень і включає такі дані:

вік і стать хворого;

розгорнений клінічний діагноз - нозологічна форма, головні синдроми і симптоми захворювання;

відомості про нейрометамірну іннервацію патологічних осередків, уражених внутрішніх органів і зон патологічних відчуттів (біль, свербіння^ парестезії тощо);

відомості про анатомічну локалізацію патологічних осередків і вражених внутрішніх органів.

Результатом роботи експертної системи є рекомендації стосовно схеми курсу лазерної рефлексотерапії для конкретного хворого. Схема містить перелік і кількість акупунктурних точок, а також питомі дози лазерного випромінювання для кожної процедури.

Експертна система експрес-діагностики станів у випадку пороків серця

У цій системі модель знань представлена у вигляді графа окремих симптомів, симптомокомплексів і станів, що належать до одного класу захворювань. Вважається, що всі симптоми, симптомокомплекси і стани зв'язані. Цей зв'язок виражається у тому, що якщо різні елементи інформації належать до одного і того самого або послідовних патологічних процесів одного варіанту перебігу захворювання, то при визначенні будь-якого з них повністю відтворюються інші. Ціна асоціації розглядається як статистична характеристика переходу від одного симптомокомплексу до іншого. Ця характеристика залежить від кількості попередніх спільних відтворень обох симптомокомплексів, проміжку часу, що минув з моменту останнього їх відтворення, а також від частоти відтворення елементів, пов'язаних з обома заданими симптомокомплексами.

Для визначення статистичних характеристик необхідно використовувати достовірну інформацію. Тому з архіву клініки вибирають історії хвороби з верифікованими висновками. Навчання моделі захворювання проводиться саме на верифікованому матеріалі. Системі повідомляється частина відомостей, що є в історії хвороби хворого. Вихідна інформація порівнюється з рештою даних клінічного спостереження, що аналізується. Якщо вони в чомусь не збігаються, то фіксовані параметри моделі змінюють доти, доки не буде видана інформація, тотожна даним історіям хвороби.

Система забезпечує досить високу точність діагностики і прогнозування найважливіших патологічних станів: від 79,9 ± 1,9 % до 87,2 ± 4,9 %.

Експертна система прогнозування настання вираженої серцевої слабкості в післяопераційному періоді у пацієнтів із захворюваннями мітральиого клапана. Одна з важливих особливостей клінічної інформації полягає у великій кількості ознак захворювань, відносно малій кількості спостережень та істотній питомій вазі пропусків даних.

У цьому випадку модель представлення знань експертної системи може базуватися на методі групового врахування аргументів. Ця технологія була використана в процесі розроблення названої експертної системи.

Для побудови моделі знань методом експертної оцінки з подальшим простим аналізом інформативності було відібрано 12 показників, а на підставі вивчення архіву верифікованих випадків вибрано 40 історій хвороб пацієнтів, що померли в результаті різко вираженої серцевої слабкості в післяопераційному періоді. Для порівняння клініки патологічного процесу була взята така сама кількість випадків для післяопераційного періоду, що проходив нормально. Для утворення навчальної та екзаменаційної послідовностей вказаний об'єм спостережень був розділений на дві групи (з однаковою кількістю історій хвороби в кожній).

У прогнозуванні можливої серцевої слабкості використовувалися дані анамнезу (вік і тривалість захворювання), показники об'єктивного і лабораторного обстежень пацієнта (центральний венозний тиск, розміри серця, лівого і правого шлуночків, рівень загального білірубіну крові, швидкість осідання еритроцитів), характеристики фонокардіологічного обстеження, показники функціонального стану дихальної системи (відношення життєвої місткості легенів до задовільної і коефіцієнт використання кисню). Цей метод дозволив одержати апроксимуюче рівняння, яке дає можливість визначати ступінь наближення початкового стану хворого до двох дискретних рівнів, що зумовлюють можливість або неможливість виникнення гострої серцевої слабкості з точністю не менше 70 %.

Поліалгоритмічні експертні медичні системи. В сучасних ЕС діагностики мають місце два основних підходи до використання медичних знань:

використання формалізованого представлення про правила постановки діагнозу. Такі системи розробляються за участю провідних фахівців у відповідних галузях медицини. Суть їх роботи полягає у реалізації алгоритмів логічного опрацювання множини даних про хворих з метою встановлення діагнозу;

використання статистичних методів та програм, що навчаються. Суть навчання полягає в аналізі історії хвороби з вказаним діагнозом та формуванні алгоритму (розв'язувального правила), який дозволяє визначати діагноз у кожному конкретному випадку.

Відомо, що діагностичні ЕС не завжди влаштовують лікаря-користувача. Програмне забезпечення ЕС є, по суті, алгоритмом кінцевого результату консиліуму лікарів. Однак практично не береться до уваги процес отримання цьогорезультату - алгоритми визначення діагнозів кожним лікарем, що бере участь консиліумі, тобто не враховується гнучкість мислення лікаря.

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