Поліалгоритмічні експертні медичні системи. В сучасних ЕСдіагностики мають місце два основних підходи до використання медичних знань:
використання формалізованого представлення про правила постановкидіагнозу. Такі системи розробляються за участю провідних фахівців у відповіднихгалузях медицини. Суть їх роботи полягає у реалізації алгоритмів логічногоопрацювання множини даних про хворих з метою встановлення діагнозу;
використання статистичних методів та програм, що навчаються. Сутьнавчання полягає в аналізі історії хвороби з вказаним діагнозом та формуванніалгоритму (розв'язувального правила), який дозволяє визначати діагноз у кожномуконкретному випадку.
Відомо, що діагностичні ЕС не завжди влаштовуютьлікаря-користувача. Програмне забезпечення ЕС є, по суті, алгоритмом кінцевогорезультату консиліуму лікарів. Однак практично не береться до уваги процесотримання цьогорезультату - алгоритми визначення діагнозів кожним лікарем, щобере участь консиліумі, тобто не враховується гнучкість мислення лікаря.
Цим зумовлена необхідність нового класу експертних систем - такзваних поліалгоритмічних експертних систем, тобто свого роду колективногорозуму, який використовується для постановки діагнозу.
Такі системи містять різні методи постановки діагнозів лікарями,які залежать від їх типів інтелекту, тобто є своєрідним «комп'ютернимконсиліумом».
Розроблення поліалгоритмічних експертних систем є дужеперспективною і водночас надзвичайно складною задачею. Складність цієї задачізумовлена такими основними факторами:
необхідністю розроблення технології комп'ютерної класифікаціїтипів
необхідністю розроблення методів і засобів інформаційнихтехнологій, що дозвсляють розкрити тип інтелекту.
Рішення такої задачі дозволить одержати різноманітність алгоритмівмислення лікаря в залежності від типів інтелекту і створити банк знаньполіалгоритмічних експертних систем - інформаційний комп'ютерний консиліум.
Поліалгоритмічні експертні системи є прикладом нового класуінтелектуальних інформаційних технологій. Традиційні інформаційні технології,що використовуються в експертних системах, моделюють певні функції інтелектулюдини, наприклад, функції довготривалої пам'яті: запис, зберігання івідтворення інформації. Інтелектуальні інформаційні технологіїполіалгоритмічних експертних систем покликані моделювати складний процесмисленнялікаря, що залежить від типу його інтелекту.
Комп'ютерна класифікація типів інтелекту вимагає розробки методіві способів алгоритмізації мислення лікаря в процесі рішення задач діагностики,прогнозування керування тощо з урахуванням типу інтелекту. Алгоритм можливогопідходу до комп'ютерної класифікації типів інтелекту може бути таким:
розроблення переліку відповідей на питання, які пропонуютьсявипробуваним, у відповідності до типу інтелекту;
розроблення спеціальних питальників (анкет);
вирішення задачі розпізнавання типу інтелекту в залежності відотриманих відповідей.
Наводяться приклади одного з можливих питань та семи відповідей увідповідності до типів інтелекту.
Питання: Чи вважаєте Ви необхідним для постановки конкретногодіагнозу використати знання про функціонування інших систем організму (фізичнийстатус), а також знання про стан психічного і соціального статусів?
Відповіді:
під час постановки діагнозу знання про можливу патологіюасоціативно пов'язую з домінантною метою - пошуком керуючих дій через здоровісистеми організму та екологію здоров'я в цілому (глобально- асоціативний типінтелекту)',
постановку діагнозу асоціативно пов'язую не тільки з певноюпатологічною 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 тасоціального здоров'я. Патологічну систему пов'язую з роботою іншихфізіологічних систем організму та екологією здоров'я в цілому. Знаходжупричину, що викликала патологію і даю логічне пояснення взаємозв'язку причини інаслідку (асоціативно-синтетичний тип);
в процесі постановки діагнозу використовую знання про цюпатологічну систему та її зв'язки з іншими системами організму всередині даногостатусу (фізичного, психічного або соціального). Здоров'я як триєдністьстатусів розглядаю в межах моїх знань (системно-асоціативний тип);
діагноз синтезую на основі логічного аналізу і систематизаціїфактографічного матеріалу про цю патологічну систему. Процес аналізу ісистематизації припускає виключення інших діагнозів (асоціативно- аналітичнийтип);
діагноз синтезую на основі логічного аналізу фактографічногоматеріалу про цю патологічну систему з обов'язковим залученням знань про станфізіологічних систем, тісно пов'язаних з досліджуваною (системно- аналітичнийтип);
для постановки діагнозу мені досить моїх професійних знань щодоцієї патології {конкретно-аналітичний тип).
Складання питальника з відповідями є дуже складною задачею,оскільки комп'ютерне розпізнавання типу інтелекту вимагає задавання ваговихкоефіцієнтів питанням запитальника. Комп'ютерна технологія класифікації мисленнялікаря за типом інтелекту є стратегічною задачею створення поліалгоритмічнихекспертних систем як елементів природного інтелекту.
Поліалгоритмічні експертні системи нададуть лікарю можливістьаналізувати ситуацію не тільки на основі своїх знань і власного алгоритмумислення, але й ознайомитись із аналізом аналогічної ситуації лікарями зрізними типами інтелекту (віртуальний консиліум). Технологія поліалгоритмічнихекспертних систем може бути основою проблемно- орієнтованих медичнихкомп'ютерних довідників.
Відмінності між традиційними та поліалгоритмічними експертнимисистемами формулюються так:
традиційна експертна система - це комп'ютерна система, програмнезабезпечення якої відображає алгоритм кінцевого результату консиліуму лікарівпід час постановки діагнозу;
поліалгоритмічна експертна система - це комп'ютерна система,програмне забезпечення якої відображає алгоритм процесу постановки діагнозукожним лікарем консиліуму, що залежить від типу його інтелекту, і алгоритмпроцесу кінцевого результату постановки діагнозу.
Для створення поліалгоритмічних експертних систем доцільновикористовувати фахівців з різними типами інтелекту.
Як приклад концептуального підходу до створення поліалгоритмічнихекспертних систем можна розглядати експертну систему кардіологічної діагностики(ЕСКОРД), модель представлення знань якої використовує технологію фреймів.
В основі цієї системи лежать не знання експертів, а предметнізнання, що не залежать від особистості. ЕСКОРД може працювати як у складіавтоматизованих систем масового медичного обслуговування, так і якіндивідуальне робоче місце лікаря-діагноста. Система дозволяє одночаснообробляти діагностичні ознаки кількісного та якісного характеру.
База знань ЕСКОРД містить довідник усіх захворювань, що визначаєгрупи диспансерного обліку на поліклінічному рівні діагностичного процесу зпереліком чинників внутрішньої та зовнішньої природи, а також скарги стосовно18 предметних областей. Скарги та аналітичні дані захворювань, що не належатьдо кардіологічного профілю, розглядаються як ризик кардіологічної патології. Всистемі передбачено більше 80 можливих кардіологічних діагнозів та більше 65захворювань, що визначаються в процесі диференційної діагностики.
У системі ЕСКОРД використовується немонотонне двонапрямлене виведення,в процесі якого одержані дані оцінюються щодо гіпотези, що висувається, дляпідтвердження цієї гіпотези запитуються нові дані з бази даних. ТехнологіяЕСКОРД основана на методі генерації та диференціації гіпотез.
Під час проектування медичних експертних систем суттєве значеннямає вибір моделі представлення знань, які є достатньо великим інформаційниммасивом біологічних, медичних і екологічних відомостей. Можливі два основніпідходи:
розроблення спеціального математичного апарату для моделюванняпроцесів у складних біологічних об'єктах;
всебічний аналіз зібраних медичних, біологічних і екологічнихвідомостей за допомогою існуючих математичних методів.
Обидва напрямки є необхідними, однак перевагу варто надатидослідженню цінності накопиченої інформації, використанню математичних ідей длявідбору найважливіших показників, згортанню даних шляхом отримання простихінтегральних моделей процесів, що відбуваються в організмі та навколишньомусередовищі.
Інформаційно-діагностична система спадкових захворювань у дітей"ДИАГЕН"
Система "ДИАГЕН" призначена для попередньої діагностикиспадкових захворювань за клінічною симптоматикою і результатами найпростішихлабораторних і функціональних досліджень. її використання значно звужує колодіагнозів, уточнення яких вимагає дорогих лабораторних досліджень:"ДИАГЕН" пропонує лікарю-генетику вузький диференційний ряд.
База знань системи містить повний структурований опис клінічноїкартини 1200 моногенних і хромосомних хвороб і синдромів, включаючи специфічнізміни, які виявляються функціональними, біохімічними, морфологічними тацитогенетичними дослідженнями. База знань системи містить також бібліографічніпосилання стосовно кожного синдрому.
"ДИАГЕН" - система, відкрита для постійного поповненнязнаннями. Крім того, "ДИАГЕН" дозволяє здійснювати архівування данихдіагностованих хворих.
В процесі своєї роботи система "ДИАГЕН" оперує такимиданими, що складають її базу знань: