Експертні системи — це програмні комплекси, що акумулюють досвідспеціалістів у деякій предметній області з метою його (досвіду) тиражування дляконсультацій менш кваліфікованих користувачів. Розробка ЕС — це галузьінформатики, що активно розвивається та спрямована на використання ЕОМ дляобробки інформації у тих галузях науки та техніки, де традиційні математичнімоделі моделювання малопридатні, де важливі смислова та логічна обробкаінформації, досвід експертів. Експертні системи досить молоді—перші системитакого роду з'явилися у США в середині 70-х років. Натепер у світінараховується декілька тисяч промислових ЕС, що дають поради при керуванніскладними пунктами диспетчерів, постановці медичних діагнозів, пошукунесправностей у електронних пристроях тощо. Зараз легше назвати області, де ЕСне використовуються, ніж ті, де вони вже використовуються.
Головна відмінність ЕС від інших програмних засобів — це наявністьбази знань, у якій знання зберігаються у вигляді записів на деякій мовіпредставлення знань (МПЗ), що дозволяє легко змінювати та доповнювати базузнань у формі, що зрозуміла спеціалістам — розробникам ЕС. У звичайнихпрограмах знання зашиті у алгоритм і тільки програміст (автор програми) може їхкорегувати (якщо згадає, як побудована його програма).
До останнього часу саме різні МПЗ були центральною проблемою прирозробці ЕС. Зараз існують десятки мов або моделей представлення знань.Найпоширеніші з них: продукції, семантичні мережі, фрейми, обчисленняпредикатів 1-го порядку, ОО мови програмування тощо. Для цих моделей існуєвідповідна математична нотація, розроблені системи програмування, що реалізуютьці МПЗ. Вибір конкретної моделі визначається структурою знань у конкретнійпредметній області. Спочатку необхідно визначити цю структуру. Конкретизаціяелементів знань та їх взаємозв‘язків відбуваються у безпосередньому контакті зіспеціалістами предметної області — експертами. Цей процес називається здобуттямзнань, а розробники ЕС, що займаються саме здобуттям та структуруванням знань,називаються інженерами по знаннях.
Одразу визначимо ті предметні області, де має сенс виділятизнання. Це області, де переважає емпіричне знання, де накопичення фактіввипереджає розвиток теорії (медицина, геологія, фінанси тощо). Такі добреструктуровані області як математика, фізика, теоретична механіка, мають у своїйоснові розвинений математичний апарат для опису своїх закономірностей, щодозволяє проводити машинне моделювання з використанням традиційногоалгоритмічного програмування (без виділення рівня знань). Знання важливі там,де визначення розмиті, поняття змінюються, ситуації залежать від багатьохконтекстів, де є велика невизначеність, нечіткість інформації. Загалом, знання— це основні закономірності предметної області, що дозволяють людині вирішуватиконкретні виробничі, наукові та інші задачі, тобто факти, поняття,взаємозв‘язки, оцінки, правила, евристики (фактичні знання), а також стратегіїприйняття рішень у цій області (або стратегічні знання).
1. Приклади застосування експертних систем у медицині
Одна з найбільш ранніх і відомих медичних EC MYCIN фрагментарнорозглядалася у попередніх розділах. Тут будуть стисло розглянуті деякі ECмедичного призначення, ті, що стали вже класичними, і сучасні.
EC стеження за станом післяопераційних хворих
Система VM призначена для стеження за станом післяопераційниххворих, яким необхідний апарат штучного дихання. Система визначає тип апараташтучного дихання і режими його роботи у залежності від розвитку захворювання тареакції організму на терапевтичні дії. Система реалізує роботу з даними, тозмінюються в часі (динамічна система). Представлення системи про час обмеженітільки поточним і попереднім станами.
Знання в системі представлені у вигляді таких типів правил:переходу, ініціалізації, стану та лікування. Система постійно отримує новіпокази приладів і запускає в дію всі свої правила.
Правила переходу визначають моменти зміни стану хворого, колінеобхідно змінити порядок стеження за ним. Моменти зміни стану визначаються завиходом показників за заздалегідь установлені межі.
За допомогою правил ініціалізації установлюється новий контекст,тобто нові значення, які очікуються.
Після встановлення контексту правила стану визначають новуповедінку системи, поки контекст не зміниться. Незважаючи на те, що показиприладів постійно змінюються, система виконує зміну контексту тільки тоді, колице буде достатньо обґрунтовано за правилами переходу.
Правила лікування визначають потрібні режими роботи апаратуштучного дихання.
Приклади правил експертної системи VM.
Правило 1: якщо серцевий ритм є прийнятним, і частота пульсу незмінилася більше ніж на 20 ударів/хв протягом 15 хвилин, і середнійартеріальний тиск є прийнятним, і середній артеріальний тиск не змінився більшніж на 15 мм рт.ст. протягом 15 хвилин, і кров'яний тиск систоли є прийнятним,то гемодинаміка є стійкою.
Правило 2: якщо хворий переведений з VOLUME на CMV, або хворийпереведений з ASSIST на CMV, то очікується, що: прийнятний середній тискповинен бути в межах 75... 110, прийнятний серцевий ритм - 60... 110, вміст С02у видиху -28...42.
Правило 1 стосується хворих, що знаходяться на різних режимахштучного дихання (VOLUME, CMV ASSIST і Т-РІЕСЕ), правило 2 - всіх хворих, щознаходяться на режимі контрольованої примусової вентиляції (CMV).
Правило 1 ілюструє, як керуюча система стежить за станом хворого,застосовуючи терміни, значення яких міняється залежно від клінічного контексту(наприклад, "прийнятне"). Правило 2 показує як система використовуєсвої сподівання в деякому контексті, щоб точно визначити значення термінів (наприклад,"прийнятний середній артеріальний тиск").
EC аналізу причин гіпертонії
Постановка задачі. Від гіпертонії страждає близько 10% населенняЗемлі. Причини підвищення артеріального тиску дуже різноманітні - більше ЗОосновних захворювань. Складність діагностики цих захворювань полягає в тому, щовони можуть стосуватися компетенції фахівців з різних галузей медицини:нефрології, ангіології, урології тощо. Тому створення EC, яка містила б знаннякращих спеціалістів з різних галузей медицини, зв'язаних з гіпертонією, надаєсуттєву допомогу в підвищенні рівня діагностики вказаних захворювань.
Система МОДИС призначена для діагностики різних формсимптоматичної гіпертонії.
Система МОДИС може використовуватись як у поліклініках загальногопрофілю, так і в спеціалізованих клініках. Очевидно, що рівень доступноїінформації про хворого в цих закладах різний. В поліклініці терапевту доступнаінформація більш загального характеру: скарги хворого, дані зовнішнього огляду,історія хвороби та результати загальних аналізів. Таким чином, на основіінформації загального характеру ЕС повинна звузити коло можливих захворювань івибрати з них найбільш імовірні. ЕС дає рекомендації до яких спеціалістівзвернутися хворому, скерувати на спеціальні дослідження.
При використанні ЕС у спеціалізованих клініках доступна більшдетальна інформація, тобто дані спеціальних досліджень (наприклад, аортографіїабо внутрішньовенної урографії). В цьому випадку ЕС повинна поставити більшточний аналіз.
Основні концепції, з якими працює експерт у даній системі, - цезахворювання, їх форми і групи, симптоми, дані лабораторних досліджень тощо.Для їх опису використовуються знання трьох видів:
описові знання, які використовуються експертом для опису відношеньміж поняттями. Наприклад, таке поняття, як систолічний тиск, пов'язане вексперта з додатковою інформацією. Так, він знає, що систолічний тиск можезнаходитися в межах від 50 до 350, знає, що систолічний тиск завжди більший віддіастолічного тощо;
знання про те, як експерт виводить нові твердження на основіаналізу деякої інформації. Експерт використовує ці знання для постановкидіагнозу. Характерним прикладом цього виду знань є таке діагностичне правило:"Якщо хворий молодого віку і у нього спостерігаються пароксизми тиску, арезультати гормональних досліджень крові показують збільшений більш ніж у дварази вміст катехоламінів, то у хворого, найімовірніше, феохромоцита";
знання про те, як експерт вибирає найперспективніші шляхи пошуку.Ці знання, подані у вигляді правил, дозволяють експерту не розглядатималоймовірні гіпотези, а тільки найбільш імовірні. Такі знання належать дометарівня, оскільки визначають деяку схему використання знань першого і другогорівнів. Приклад такого правила: "Якщо хворий має суттєві зміни в аналізахсечі, то насамперед потрібно підозрювати нефрологічну природу гіпертонії".
Представлення знань. Знання в системі МОДИС зберігаються у виглядіправил. Ліва частина правил (предикати) записується у формі, близькій доприродомовної, наприклад "Якщо характер підвищення артеріального тискупароксизмальний". Предикати в лівій частині правил можуть з'єднуватисялогічними операціями диз'юнкції, кон'юнкції і заперечення.
Для запису правих частин правил використовуються процедури. Такправило з правою частиною типу "..., то у хворого феохромоцита" можнаподати у вигляді процедури "зробити висновок: у хворогофеохромоцита", а правило виду "..., то розглядати нефрологічну групузахворювань" у вигляді " активізувати нефрологічну групу".
Функціонування системи. Робота ЕС МОДИС починається зі зборупочаткової інформації, до якої належать анкетні дані хворого, його скарги,історія хвороби, симптоми та лабораторні аналізи. На екрані дисплея, перед якимсидить користувач, з'являються запитання і можливі відповіді на них.
Якщо запитання або відповіді незрозумілі, користувач може отриматидодаткову інформацію. Відповіді, які вводить користувач, перевіряються системоюі, якщо виявлені суперечності, ЕС сигналізує про це.