Структура экспертной системы принятия решений

Разработка интеллектуальных систем лечения заболеваний легких, основанных на научных знаниях, является составной частью исследований по информационным технологиям, и имеет цель создание компьютерных методов

решения проблем, обычно требующих привлечения специалистов - пульмонологов [103 - 106].

Взаимодействие пользователя и врача, эксперта пульмонолога, и структурных частей экспертной медицинской системы диагностики можно представить в виде следующей базовой структуры [107].

Предлагаемая экспертная система оперативной диагностики и лечения заболеваний легких, включает следующие функциональные возможности:

- хранение данных о пациентах и историй их болезни;

- диагностика заболеваний;

- выбор и назначение оптимального метода лечения легочного заболевания;

- интеллектуальная диагностика легочных заболеваний на основе нейронной сети;

- получение актуальной медицинской справочной информации о заболе­ваниях легких и медицинских препаратах для борьбы с этими заболеваниями.

Рисунок 1. 8 - Базовая структура взаимодействия компонентов медицинской интеллектуальной системы

Основу экспертной системы составляет база знаний, которая хранит множество фактов и набор правил, полученных от ведущих экспертов-врачей пульмонологов, а также из специализированной литературы [36, 37]. База знаний отличается от базы данных тем, что в базе данных объем информации представляет собой несвязанные друг с другом сведения. В базе знаний элементы уже связаны как между собой, так и с объектами внешнего мира, что особенно актуально для медицинских вопросов.

Информация в базе знаний - это все необходимое для понимания, формирования и решения проблемы. Она содержит два основных элемента. Первый - факты (данные) из предметной области (в данном случае из пульмонологии).

Знания об объекте пульмонологии предлагается систематизировать в виде продукционной базы знаний [38].

Данный вид представления знаний отличается своей наглядностью, легкостью внесения каких-либо дополнений и изменений, высокой модульностью [108 - 111].

Для построения правил представленной структуры следует использовать математический аппарат нечетких множеств [112 - 115].

Каждой координате необходимо представить лингвистические переменные с характерными термами, например, «большой», «средний», ... «маленький», «очень маленький» [116].

Это значит, что можно сформировать базу знаний о действии независимых координатна значение зависимой координаты Yв виде совокуп­

ности логических правил и высказываний следующего типа:

где a_nj_k- терм, которым оценивается переменная x_iв строчке с номером

kj — количество строчек-конъюнкций, у которых выход оценивается термом d j∙,

т — количество термов, используемых для лингвистической оценки вы­ходного параметра у.

База пульмонологических знаний в сокращенном виде имеет вид:

Требуемую пульмонологическую базу знаний можно построить, используя либо нечеткий логический вывод Мамдани, либо вывод Сугено [39, 40].

База Мамдани строится с использованием аппроксимации зависимости типа у = f(x₁ ,x₂,.■∙,x_n)с помощью нечеткой базы знаний и операций над нечеткими множествами.

База знаний Сугено аналогина базе знаний Мамдани, кроме заключений правил dj,которые задаются не нечеткими термами, а линейной функцией от входов.

Правила в базе знаний, своего рода переходы от входа-выхода (выхода) к

другому, также являются линейными. Границы покорности размыты, и поэтому ряд линейных законов может выполняться одновременно, но с разной степенью принадлежности. Важно, чтобы база знаний Маддани была построена с

использованием знаний лица, принимающего решения, а базу знаний нашего вида рекомендуется использовать при отсутствии необходимых знаний лица, принимающего решение, об объекте.

Исходя из вышеизложенного, мы заключаем, что экспертная диагностическая система будет наиболее эффективным использованием базы знаний, поскольку может быть использован значительный опыт, приобретенный врачами.

Следует отметить, что большинство законов экспертных систем являются эвристическими, то есть эмпирической простотой или законами, которые ограничивают поиск решения.

Специалисты по медицинским системам используют эвристику, так как задачи диагностики и лечения заболеваний они решают сложным, совершенно непонятным, неприемлемым алгоритмическим решением или строгим математическим анализом.

Алгоритмический метод обеспечивает правильное или оптимальное решение диагностической проблемы, в то время как эвристический метод обеспечивает наиболее приемлемое решение в большинстве случаев.

Знание экспертной системы пульмонологической системы организовано таким образом, чтобы знания о предметной области были отделены от других типов знаний о системе, таких как общие знания о том, как решать диагностические проблемы или знать, как общаться с врачом пользователя.

Следует отметить, что, в отличие от традиционных программ, экспертная система при решении диагностической задачи не только выполняет последовательность действий, определенную алгоритмом, но и создает ее заранее. Предлагаемая экспертная система диагностики и лечения обладает способностью узнавать о задачах, которые необходимо решить, и автоматически обновлять свою базу знаний с результатами выводов и решений - рисунок 1.9.

экспертов, использующей комбинацию нейронных сетей и традиционных математических методов и построение иерархических блоков, некоторые из которых используют результаты работы других над своими действиями. Стоит отметить, что использование неявных алгоритмов не противоречит и даже не отменяет использование формальных методов, но фактически значительно их дополняет.

Рисунок 1.9 - Структура экспертной системы

База знаний по пульмонологии содержит факты о заболеваниях легких (информация) и законы (или другие представления знаний), которые используют эти факты в качестве основы для принятия решений.

Механизм вывода содержит:

- переводчик определяет, как применять правила представления результатов диагностики на основе информации, хранящейся в базе знаний;

Диспетчер определяет порядок принятия законов.

В работе экспертной медицинской системы существует две основные ситуации: состояние приобретения медицинских знаний и состояние диагноза (статус консультации или ситуация использования). В состоянии получения знаний общение с экспертной системой осуществляет эксперт (наиболее квалифицированный пульмонолог).

Приобретая компонент знаний, Доктор описывает проблемную область в виде набора правил и фактов. Другими словами, он «наполняет» экспертную систему знаниями, которые позволяют ей решать проблемы из самой проблемной области. Следует отметить, что этот режим в традиционном подходе к программированию соответствует этапам алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемым разработчиками.

Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае системы медицинских специалистов, заполнение программ осуществляется не программистом, а специалистом, не имеющим навыков программирования.

В консультации общение с экспертной системой осуществляет врач-полимонолог, заинтересованный в результате диагностики (или) в том, как он получен.

Следует отметить, что в отличие от традиционных программ, экспертная система при решении задачи диагностики не только выполняет последовательность действий, определенную алгоритмом, но и создает ее заранее. Предлагаемая экспертная система диагностики и лечения обладает способностью узнавать о задачах, которые необходимо решить, и автоматически обновлять свою базу знаний с результатами выводов и решений. Ограничение проблемы диагностики и лечения заболеваний легких было решено с помощью системы экспертов, использующей комбинацию нейронных сетей и традиционных математических методов и построение иерархических блоков, некоторые из которых используют результаты работы других над своими действиями. Стоит отметить, что использование неявных

алгоритмов не противоречит и даже не отменяет использование формальных методов, но фактически значительно их дополняет.

1.3