МЕДИЦИНСКАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА В ОБЛАСТИ ЛОР-ЗАБОЛЕВАНИЙ, СВЯЗАННЫХ С НАСМОРКОМ
Хорошим подспорьем для диагностирования заболеваний могли бы послужить системы искусственного интеллекта (ИИ).
Одним из главных достижений ранних исследований по ИИ стало осознание важности специфичного для предметной области знания. Стратегии экспертных систем основаны на знаниях человека-эксперта. Хотя многие программы пишутся самими носителями знаний о предметной области, большинство экспертных систем являются плодом сотрудничества между таким экспертом, как врач, химик, геолог или инженер, и независимым специалистом по ИИ. Эксперт предоставляет необходимые знания о предметной области, описывая свои методы принятия решений и демонстрируя эти навыки на тщательно отобранных примерах. Специалист по ИИ отвечает за реализацию этого знания в программе, которая должна работать эффективно и внешне разумно. Экспертные способности программы проверяют, давая ей решать пробные задачи. Эксперт подвергает критике поведение программы, и в ее базу знаний вносятся необходимые изменения. Процесс повторяется, пока программа не достигнет требуемого уровня работоспособности.
Одной из таких экспертных систем является разработанная Медицинская экспертная система (МЭС) в области оториноларингологических заболеваний ("ухо-горло-нос"), связанных с насморком.
Для проектирования экспертной системы была выбрана достаточно узкая область медицины - оториноларингология, в частности, проблема насморка. Программа позволяет дифференцировать такие заболевания, как
- острый ринит (простой насморк);
- острый синусит (воспаление пазух носа);
- аллергический ринит (насморк и заложенность, связанные с аллергией);
- ОРВИ (простудное вирусное заболевание).
Экспертом для ЭС является врач - оториноларинголог I категории Детской поликлиники №2 г. Петрозаводска Ванаг И.Ю.
Цель ЭС - установить предварительный диагноз на доврачебном этапе на основе жалоб пациента и анамнеза.
В ходе изучения литературы и работы с экспертом были отобраны значимые признаки вышеуказанных заболеваний: взяты симптомы, которые являются жалобами пациента или фактами из их анамнеза. Не отбирались симптомы, определяемые при осмотре врача-специалиста.
В результате была составлена база знаний для экспертной системы.
Существует несколько способов представления знаний - продукционная модель, фреймы и семантическая сеть. Основное преимущество семантических сетей заключается в их наглядности и непосредственной связанности понятий через сеть, которая позволяет быстро находить связи понятий и на этой основе управлять принимаемыми решениями. Именно этот формализм был использован в данной работе в качестве формализма для представления знаний в Базе Знаний (БЗ).
Для работы МЭС пользователь может вручную вводить все факты, описывающие состояние пациента. Однако такой метод имеет ряд недостатков: пользователь может забыть о каких-нибудь существенных деталях или, наоборот, указать слишком много информации, что может помешать нормальной работе системы. Кроме того, факты, описывающие состояние пациента, должны иметь строго определенный формат, и система не смогла бы их обработать в случае ошибки со стороны пользователя.
В данной ЭС реализуются правила диагностики, которые в зависимости от той или иной ситуации будут задавать пользователю необходимые вопросы и получать ответ в строго заданной форме (надо будет выбрать номер подходящего ответа). Дальнейшая диагностика будет производиться с учетом предыдущих ответов на вопросы, заданные пользователю.
В результате работы экспертной системы с достаточно высокой достоверностью удается провести дифференциальную диагностику между заболеваниями, связанными с насморком.
Программа была реализована на языке программирования CLIPS v 6.24.
В настоящее время медицинская экспертная система находится в стадии опытной эксплуатации. Найти ее можно будет в скором времени по адресу http://sampo.ru/~vanags/MES/mes.clp.
СПИСОК ЛИТЕРТУРЫ
- Джордж Ф. Люггер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание: [Электронный ресурс] /Режим доступа к уч.: http://www.williamspublishing.com/PDF/5-8459-0437-4/part.pdf
Работа представлена на общероссийскую заочную электронную конференцию «Информационные технологии и компьютерные системы для медицины», 15-20 марта 2006г. Поступила в редакцию 18.05.2006г.
Статья в формате PDF
253 KB...
02 12 2023 6:26:13
Статья в формате PDF
174 KB...
01 12 2023 9:14:55
Статья в формате PDF
141 KB...
30 11 2023 13:12:47
Статья в формате PDF
127 KB...
29 11 2023 20:37:12
Статья в формате PDF
353 KB...
28 11 2023 11:44:33
Статья в формате PDF
112 KB...
27 11 2023 1:22:29
Статья в формате PDF
286 KB...
26 11 2023 6:55:26
Статья в формате PDF
249 KB...
24 11 2023 1:27:22
Статья в формате PDF
126 KB...
23 11 2023 16:44:32
Статья в формате PDF
245 KB...
22 11 2023 10:38:15
Статья в формате PDF
259 KB...
21 11 2023 7:43:22
Поднятые в данной работе проблемы повышения конкурентоспособности предприятия позволяют сформулировать научные подходы к определению концепции управления хозяйствующими субъектами в широком использовании механизма адаптации промышленных предприятий в условиях изменяющейся рыночной среды. В результате анализа соотношения адаптационных процессов и организационной структуры сделан вывод о наиболее эффективной форме адаптивного управления – многомерной организационной структуре, которая позволяет повысить адаптивность организации и ее способность реагировать на изменение внутренних и внешних условий. Это достигается путем разбиения организации на подразделения, жизнеспособность которых зависит от их умения производить по конкурентоспособным ценам товары, пользующиеся спросом, и предоставлять услуги, в которых нуждаются потребителя.
...
20 11 2023 22:31:28
Статья в формате PDF
779 KB...
19 11 2023 7:22:21
Статья в формате PDF
348 KB...
17 11 2023 17:50:23
Статья в формате PDF
297 KB...
16 11 2023 23:11:35
Статья в формате PDF
152 KB...
15 11 2023 20:44:49
Статья в формате PDF
103 KB...
14 11 2023 3:41:34
Статья в формате PDF
122 KB...
13 11 2023 7:55:10
Статья в формате PDF
151 KB...
12 11 2023 6:59:45
11 11 2023 15:57:22
Статья в формате PDF
134 KB...
10 11 2023 0:45:57
09 11 2023 9:18:40
Статья в формате PDF
117 KB...
08 11 2023 21:48:52
Статья в формате PDF
133 KB...
07 11 2023 5:27:33
Статья в формате PDF
309 KB...
06 11 2023 7:48:58
Статья в формате PDF
100 KB...
05 11 2023 1:42:14
Статья в формате PDF
125 KB...
04 11 2023 13:41:48
Статья в формате PDF
441 KB...
03 11 2023 1:20:12
Статья в формате PDF
110 KB...
02 11 2023 12:29:24
Статья в формате PDF
128 KB...
01 11 2023 18:20:10
Статья в формате PDF
271 KB...
31 10 2023 6:13:36
Статья в формате PDF
250 KB...
30 10 2023 2:51:15
Статья в формате PDF
254 KB...
29 10 2023 1:19:25
Статья в формате PDF
115 KB...
28 10 2023 23:51:40
Статья в формате PDF
272 KB...
27 10 2023 18:44:53
Статья в формате PDF
140 KB...
26 10 2023 12:11:12
Статья в формате PDF
115 KB...
25 10 2023 23:50:22
Статья в формате PDF
231 KB...
24 10 2023 20:10:14
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::