Застосування експертних систем у медицині (стр. 10 из 13)

Експертна система забезпечує:

діагноз і оцінку ризику епілепсії;

формулювання діагнозу з вказівкою форми епілепсії(абонеепілептичного захворювання) і типу приступів, а також видачу індивідуальнихрекомендацій щодо лікування, вибору та індивідуального дозуванняпротиепілептичних препаратів;

поточну комплексну оцінку складності захворювання і контрольоптимальної дози препаратів, часу і темпу відміни фармакотерапії післявиліковування;

архівування історій хвороби в комп'ютері;

доступ до довідкових даних стосовно клініки і фармакотерапії зкожного пункту роботи з програмою.

Структурна схема експертної системи для клінічної епілептологіїпоказана на рис. 1.5. На цьому рисунку використовуються такі скорочення: ЕЕГ -електроенцефалограма; ЕІР - електроенцефалографічний індекс ризику; КІР -клінічний індекс ризику.

Центральну частину ЕС утворює блок діагностики й оцінювання ризикуепілепсії. Основна складність діагнозу — це відсутність у переважній більшостіпрямої інформації про наявність і характер приступів у хворого. Тому програмаґрунтується на мультипараметричному аналізі клінічних даних, отриманих позаприступом, і в принципі забезпечує можливість правильного діагнозу у випадкувідсутності або хибної інформації про наявність (або відсутність) приступів,або у випадку симульованих (псевдоепілептичних) приступів. В основу покладенідані обстеження популяції, що включає здорових, пацієнтів з неепілептичнимиприступами, осіб з генетичним ризиком епілепсії, пацієнтів з фебрильнимисудомами, ізольованим епілептичним приступом і з епілепсією. З більше ніж 400клінічних і елеюгроенцефалографічних параметрів і ознак тільки 16 клінічних та21 електроенцефалографічна ознака з високою надійністю відрізняють групи хворихна епілепсію від здорових і хворих неепілептичними захворюваннями.

Клініко-електроенцефалографічний індекс ризику (КЕІР) епілепсії єсумою електроенцефалографічного та клінічного індексів.

Для кожного індексу на основі варіаційної статистики отриманівірогідні інтервали, перевищення яких свідчить про ризик епілепсії за циміндексом. У відповідності з кількістю індексів, що перевищують критеріальнийрівень, суб'єкту приписується ступінь ризику від 0 до 3, причому третій ступіньризику відповідає діагнозу актуальної епілепсії зі специфікою діагностики 100%.В останньому випадку ЕС пропонує лікарю вибір форми епілепсії і типу приступу.Формулювання діагнозу забезпечує узгоджену з ним видачу індивідуальнихрекомендацій щодо лікування, вибору і дозування протиепілептичних препаратів.Оскільки в таблицю визначення КІР включені тільки діагностичні значущі дані, точас клінічного обстеження різко скорочується.

На основі цих ознак розроблені мультипараметричні індекси ризику(ІР) епілепсії, що є сумами діагностичних ваг, які відповідають статистичнійвірогідності кожної діагностичної ознаки: клінічний (КІР)

Рис. 1.5. Структурна схема експертної системи для клінічноїепілептології

У випадку 0-2-го ступеня ризику епілепсії ЕС видає в однихвипадках діагностичні висновки та рекомендації, а в інших пропонує лікарюподальші стратегії діагностики. Оскільки в цих випадках не є винятком деякіформи епілепсії, ЕС у випадку частих приступів рекомендує проведення ЕЕГ-відеомоніторингу, включеного в апаратно-програмний комплекс, у випадку нечастих- розцінює їх, у відповідності з прийнятими стандартами, як проявнеепілептичного захворювання.

Оскільки ІР складаються з ознак, більшість яких змінюються в часі,вони є гнучкою мірою, що дозволяє в кожний момент у точних кількіснихпараметрах оцінювати стан обстежуваного і переміщувати його шкалою міри ризикуз відповідною зміною тактики його ведення. Поточне кількісне оцінюваннятяжкості захворювання дозволяє контролювати оптимальну дозу препаратів, час ітемп відміни фармакотерапії в ході лікування.

База даних зберігає повну інформацію на кожного пацієнта і тимсамим забезпечує архівування і автоматичний пошук історії хвороби за її номеромабо прізвищем.

Довідкові підпрограми містять рецептурний довідник і Міжнароднукласифікацію епілепсій і синдромів з їх описом.

Алгоритми ЕС є розгалуженим деревом умовних операцій з різнимиперехресними перевірками. В процесі реалізації було вирішено відмовитись відвикористання закритих (бінарних) форматів баз даних на користь власного наборутекстових форматів. Набір форматів був розроблений так, щоб дати можливістьшвидкого редагування як даних, так і більшості параметрів самих алгоритмів.

Експертна система реалізована мовою С++ з використанням ефективнихмеханізмів динамічної рекурсивної побудови деревоподібних структур об'єктів іелементів інтерфейсу користувача.

Функціонування ЕС ґрунтується на двох потоках інформації: даних,отриманих за допомогою візуального і кількісного аналізів ЕЕГ, і результатахклінічного дослідження. Вхід у систему можливий як з клінічної, так і зенцефалографічної бази даних.

Аналіз ЕЕГ здійснюється за допомогою діагностичної бази даних ЕЕГ"Тезаурус-2000", розглянутої в. Ця база складається з двох частин, щознаходяться у взаємно-однозначній відповідності:

ієрархічно організованого списку всіх можливих типів нормальних іпатологічних ЕЕГ;

списку описів основних видів активності та графічних елементів ЕЕГ.

Оператору спочатку видається перший список, з якого він на основі

аналізу ЕЕГ вибирає необхідний висновок, і після цього видаєтьсятекст з другого списку, що містить перелік тільки тих видів активності іграфоелементів і тільки з тими параметрами, які відповідають певномуклінічно-електроенцефалографічному висновку для певного пацієнта з врахуваннямйого віку.

Далі оператору пропонується ще раз проаналізувати ЕЕГ, виділившидіагностично значимі види активності та графоелементи, зібрані в таблицю, девони скомпоновані в групи так, що діагностичну вагу має група, а не окремаознака.

За результатами аналізу таблиць ЕІР та КІР система може прийнятидекілька рішень:

у пацієнта 0...2 ступінь ризику епілепсії і проводити більшглибокий аналіз недоцільно. В цьому випадку відразу видається текст висновку звідповідними рекомендаціями;

у пацієнта 0...2 ступінь ризику епілепсії та неепілептичніприступи. Система пропонує зі списку довідкової програми відповідну клінічнуформу і вводить її в текст висновку;

у пацієнта 3 ступінь ризику епілепсії (актуальна епілепсія), або 1чи 2 ступінь, але існує ряд додаткових факторів, що вимушують запропонуватибільш глибокий аналіз.

Експертна система враховує досить складні ситуації, коли,наприклад, вибір ліків залежить від того, які типи приступів дозволені для цієїформи епілепсії. В деяких випадках враховується не тільки тип приступу, а Іступінь ризику епілепсії.

Після вибору форми епілепсії видається прогноз захворювання, рекомендаціїстосовно лікування та список препаратів. Після вибору препаратів вводиться вагапацієнта і пропонується вибрати дози, що рекомендуються.

У текст висновку заносяться всі результати виконаної роботи: описосновних видів активності та графічних елементів ЕЕГ, клінічні дані, вибраніформа епілепсії та типи приступів, прогноз, терапія тощо.

Для всіх пацієнтів ведеться архів його ЕЕГ-записів, текстіввисновків, а також спеціальної інформації стосовно ІР та кількості приступів заостанній місяць. У випадку наявності невеликого досвіду роботи і певноїневрологічної кваліфікації для проведення обстеження та винесення діагнозупотрібно 3...5 хвилин часу.

Використання розглянутої ЕС дозволило досягти значного покращенняу 90 % хворих, повного припинення приступів - у 80 % хворих.

2. Використання експертних систем для розпізнавання образів умедицині

Задача розпізнавання образів полягає у визначенні, до якого класуоб'єктів (образу) може бути віднесений об'єкт, що розпізнається. Під класомрозуміється деяка підмножина об'єктів з близькими властивостями.

На сьогодні для розпізнавання образів використовується великакількість методів, детальний розгляд яких виходить за межі цього посібника. Туттільки стисло розглянемо особливості задачі розпізнавання образів у медицині,зокрема розпізнавання біомедичних сигналів.

У медицині задача розпізнавання образів близька до задачідіагностики. Наприклад, форма електрокардіограми (ЕКГ) є характеристикою того,нормально функціонує серце чи ні, і задача діагностики зводиться дорозпізнавання ЕКГ здорових і хворих пацієнтів. Для того, щоб виконатирозпізнавання, необхідно спочатку створити опис об'єкта, тобто виміряти деякійого характеристики. Найпростіший метод полягає у дискретизації ЕКГ, тобто увиборі значень х(t1),...,х(tn) ординат кривої ЕКГ, виміряних у рівновіддаленімоменти часу t1,..,tn (рис.1.6). Крок дискретизації ∆t=ti-ti-1вибирається згідно з теоремою Котельникова.

Рис. 1.6. Дискретизаціїкривої

Таким чином кожна крива ЕКГ виражається вектором в п-мірномупросторі, а множина кривих утворює розподіл вектора X в n-мірному просторі(криві ЕКГ завжди відрізняються одна від одної, тому вектор X є випадковим).Наводиться простий двовимірний приклад двох розподілів, що відповідаютьнормальному і патологічному станам серця (рис. 1.7). Якщо ці два розподіливектора X відомі з минулого досвіду, то можна встановити між ними межуg(x1,x2), яка ділить двовимірний простір на дві області. Під час розпізнаваннянової кривої ЕКГ залежно від знаку функції g(x1,x2) можна прийняти рішеннястосовно відповідності цієї кривої нормі або патології.

Функцію g(x1,x2) називають дискримінантною (розв'язувальною)функцією, а технічний пристрій, що визначає знак g(x1,x2), - блоком прийняттярішень. На рис. 1.8 показана структурна схема системи розпізнавання в n-мірному просторі. Потрібно відзначити, що в цьому випадку розглядається тількирозпізнавання образів у двох класах (нормальний стан та патологія), що суттєво спрощуєзадачу розпізнавання.