Цим зумовлена необхідність нового класу експертних систем - так званих поліалгоритмічних експертних систем, тобто свого роду колективного розуму, який використовується для постановки діагнозу.
Такі системи містять різні методи постановки діагнозів лікарями, які залежать від їх типів інтелекту, тобто є своєрідним «комп'ютерним консиліумом».
Розроблення поліалгоритмічних експертних систем є дуже перспективною і водночас надзвичайно складною задачею. Складність цієї задачі зумовлена такими основними факторами:
необхідністю розроблення технології комп'ютерної класифікації типів
необхідністю розроблення методів і засобів інформаційних технологій, що дозвсляють розкрити тип інтелекту.
Рішення такої задачі дозволить одержати різноманітність алгоритмів мислення лікаря в залежності від типів інтелекту і створити банк знань поліалгоритмічних експертних систем - інформаційний комп'ютерний консиліум.
Поліалгоритмічні експертні системи є прикладом нового класу інтелектуальних інформаційних технологій. Традиційні інформаційні технології, що використовуються в експертних системах, моделюють певні функції інтелекту людини, наприклад, функції довготривалої пам'яті: запис, зберігання і відтворення інформації. Інтелектуальні інформаційні технології поліалгоритмічних експертних систем покликані моделювати складний процес мисленнялікаря, що залежить від типу його інтелекту.
Комп'ютерна класифікація типів інтелекту вимагає розробки методів і способів алгоритмізації мислення лікаря в процесі рішення задач діагностики, прогнозування керування тощо з урахуванням типу інтелекту. Алгоритм можливого підходу до комп'ютерної класифікації типів інтелекту може бути таким:
розроблення переліку відповідей на питання, які пропонуються випробуваним, у відповідності до типу інтелекту;
розроблення спеціальних питальників (анкет);
вирішення задачі розпізнавання типу інтелекту в залежності від отриманих відповідей.
Наводяться приклади одного з можливих питань та семи відповідей у відповідності до типів інтелекту.
Питання: Чи вважаєте Ви необхідним для постановки конкретного діагнозу використати знання про функціонування інших систем організму (фізичний статус), а також знання про стан психічного і соціального статусів?
Відповіді:
під час постановки діагнозу знання про можливу патологію асоціативно пов'язую з домінантною метою - пошуком керуючих дій через здорові системи організму та екологію здоров'я в цілому (глобально- асоціативний тип інтелекту)',
постановку діагнозу асоціативно пов'язую не тільки з певною патологічною системою, але і з пошуком можливих причин, що викликали патологію (знаходження інших патологічних систем з урахуванням єдності фізичного, психічного і соціального здоров'я). Розглядаю патологію як наслідок ряду причин (абстрактно-асоціативний тип).
постановку діагнозу обґрунтовую єдністю фізичного, психічного та соціального здоров'я. Патологічну систему пов'язую з роботою інших фізіологічних систем організму та екологією здоров'я в цілому. Знаходжу причину, що викликала патологію і даю логічне пояснення взаємозв'язку причини і наслідку (асоціативно-синтетичний тип);
в процесі постановки діагнозу використовую знання про цю патологічну систему та її зв'язки з іншими системами організму всередині даного статусу (фізичного, психічного або соціального). Здоров'я як триєдність статусів розглядаю в межах моїх знань (системно-асоціативний тип);
діагноз синтезую на основі логічного аналізу і систематизації фактографічного матеріалу про цю патологічну систему. Процес аналізу і систематизації припускає виключення інших діагнозів (асоціативно- аналітичний тип);
діагноз синтезую на основі логічного аналізу фактографічного матеріалу про цю патологічну систему з обов'язковим залученням знань про стан фізіологічних систем, тісно пов'язаних з досліджуваною (системно- аналітичний тип);
для постановки діагнозу мені досить моїх професійних знань щодо цієї патології {конкретно-аналітичний тип).
Складання питальника з відповідями є дуже складною задачею, оскільки комп'ютерне розпізнавання типу інтелекту вимагає задавання вагових коефіцієнтів питанням запитальника. Комп'ютерна технологія класифікації мислення лікаря за типом інтелекту є стратегічною задачею створення поліалгоритмічних експертних систем як елементів природного інтелекту.
Поліалгоритмічні експертні системи нададуть лікарю можливість аналізувати ситуацію не тільки на основі своїх знань і власного алгоритму мислення, але й ознайомитись із аналізом аналогічної ситуації лікарями з різними типами інтелекту (віртуальний консиліум). Технологія поліалгоритмічних експертних систем може бути основою проблемно- орієнтованих медичних комп'ютерних довідників.
Відмінності між традиційними та поліалгоритмічними експертними системами формулюються так:
традиційна експертна система - це комп'ютерна система, програмне забезпечення якої відображає алгоритм кінцевого результату консиліуму лікарів під час постановки діагнозу;
поліалгоритмічна експертна система - це комп'ютерна система, програмне забезпечення якої відображає алгоритм процесу постановки діагнозу кожним лікарем консиліуму, що залежить від типу його інтелекту, і алгоритм процесу кінцевого результату постановки діагнозу.
Для створення поліалгоритмічних експертних систем доцільно використовувати фахівців з різними типами інтелекту.
Як приклад концептуального підходу до створення поліалгоритмічних експертних систем можна розглядати експертну систему кардіологічної діагностики (ЕСКОРД), модель представлення знань якої використовує технологію фреймів.
В основі цієї системи лежать не знання експертів, а предметні знання, що не залежать від особистості. ЕСКОРД може працювати як у складі автоматизованих систем масового медичного обслуговування, так і як індивідуальне робоче місце лікаря-діагноста. Система дозволяє одночасно обробляти діагностичні ознаки кількісного та якісного характеру.
База знань ЕСКОРД містить довідник усіх захворювань, що визначає групи диспансерного обліку на поліклінічному рівні діагностичного процесу з переліком чинників внутрішньої та зовнішньої природи, а також скарги стосовно 18 предметних областей. Скарги та аналітичні дані захворювань, що не належать до кардіологічного профілю, розглядаються як ризик кардіологічної патології. В системі передбачено більше 80 можливих кардіологічних діагнозів та більше 65 захворювань, що визначаються в процесі диференційної діагностики.
У системі ЕСКОРД використовується немонотонне двонапрямлене виведення, в процесі якого одержані дані оцінюються щодо гіпотези, що висувається, для підтвердження цієї гіпотези запитуються нові дані з бази даних. Технологія ЕСКОРД основана на методі генерації та диференціації гіпотез.
Під час проектування медичних експертних систем суттєве значення має вибір моделі представлення знань, які є достатньо великим інформаційним масивом біологічних, медичних і екологічних відомостей. Можливі два основні підходи:
розроблення спеціального математичного апарату для моделювання процесів у складних біологічних об'єктах;
всебічний аналіз зібраних медичних, біологічних і екологічних відомостей за допомогою існуючих математичних методів.
Обидва напрямки є необхідними, однак перевагу варто надати дослідженню цінності накопиченої інформації, використанню математичних ідей для відбору найважливіших показників, згортанню даних шляхом отримання простих інтегральних моделей процесів, що відбуваються в організмі та навколишньому середовищі.
Інформаційно-діагностична система спадкових захворювань у дітей "ДИАГЕН"
Система "ДИАГЕН" призначена для попередньої діагностики спадкових захворювань за клінічною симптоматикою і результатами найпростіших лабораторних і функціональних досліджень. її використання значно звужує коло діагнозів, уточнення яких вимагає дорогих лабораторних досліджень: "ДИАГЕН" пропонує лікарю-генетику вузький диференційний ряд.
База знань системи містить повний структурований опис клінічної картини 1200 моногенних і хромосомних хвороб і синдромів, включаючи специфічні зміни, які виявляються функціональними, біохімічними, морфологічними та цитогенетичними дослідженнями. База знань системи містить також бібліографічні посилання стосовно кожного синдрому.
"ДИАГЕН" - система, відкрита для постійного поповнення знаннями. Крім того, "ДИАГЕН" дозволяє здійснювати архівування даних діагностованих хворих.
В процесі своєї роботи система "ДИАГЕН" оперує такими даними, що складають її базу знань:
ознаки, які характеризують клінічну картину захворювання;
опис захворювання через ознаки;
правила виведення діагнозу за генотипним описом пацієнта.
Ознаки зберігаються в базі знань у вигляді дерева. Якщо ознака має нащадків у дереві (тобто відповідний термін включає в себе інші ознаки), то він називається узагальнюючим. Ознака, яка не має нащадків, називається термінальною. Наприклад, ознака "Деформація пальців" — узагальнююча, а її нащадок: " К л і нодакти м і я" — термінальна). Кожному синдрому в базі знань відповідає свій опис, який містить:
назву;
код за класифікатором МакК'юсика;
список синонімів певного синдрому;
список ознак, які складають ведучий симптомокомплекс;
список другорядних ознак;
терміни маніфестації певного синдрому;
типи спадкування;
результати функціональних досліджень, характерних для певного синдрому.
Система містить три основних блоки:
діагностичний, що видає диференційно-діагностичний ряд;
довідник, який представляє повну інформацію про ознаки і синдроми, що зберігаються в системі (орієнтований у першу чергу на лікаря-педіатра широкого профілю);
архів, який забезпечує збереження і повторне використання даних про діагностування хворих.
В процесі роботи системи в режимі "Діагностика" стосовно кожної дитини визначається така інформація:
анкетні дані, які містять прізвище дитини, її ім'я, стать, вік і термін маніфестації захворювання;
список відібраних ознак, який складається з ознак, що характеризують стан дитини. В цей список потрапляють як термінальні ознаки, так і узагальнюючі (якщо користувач не має наміру більше їх уточнювати). Кожній ознаці в цьому списку призначається вага (число в інтервалі від 0% до 99%), що характеризує значимість ознаки, на думку користувача, для постановки діагнозу.
дерево шляхів, яке містить всі ознаки, відзначені користувачем у процесі роботи і впорядковані в структуру дерева (тобто переглянута частина загального дерева ознак).
Крім того, в системі ведеться архів, у якому зберігаються дані про дітей, які пройшли діагностику. Це дає можливість користувачу повертатися до даних про пацієнтів як з метою уточнення вхідної інформації, так і в процесі катамнезу.
Система "ДИАГЕН" має такі основні режими роботи:
діагностування;
перегляд бази знань;
робота з архівом.
Задача діагностування є основною в системі і включає такі функції:
введення даних про дитину за допомогою функцій "введення анкетних даних" або "вибір даних з архіву);
введення або коригування клінічних ознак;
коректування ваги ознак;
відбір діагнозів.
перегляд відібраних діагнозів.
додавання або заміна даних в архіві.
Функція перегляду бази знань є допоміжною в системі і перехід у неї здійснюється з основної задачі діагностування дитини через меню системи. Можливе також самостійне використання цієї функції.
Функція роботи з архівом також є допоміжною в системі і перехід у неї здійснюється з основної задачі діагностування через меню системи. Після повернення в основну задачу, всі раніше визначені дані будуть збережені.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
