ГБОУ ВПО «Казанский государственный медицинский университет» Минздравсоцразвития России
Кафедра общественного здоровья и организации здравоохранения с курсом медицинской информатики
Автоматизированные системы для
консультативной помощи в принятии решений
Учебно-методическое пособие для преподавателей
Казань, 2011
Хронология занятия
Формулировка и обоснования цели занятия (10 мин.);
Изложение основных вопросов темы (60 мин.);
Перерыв (20 мин.)
Самостоятельная работа студентов с методическим материалом - (30 мин.)
Разбор типовых задач по изучаемой теме (20 мин.)
Самостоятельное решение задач (40 мин.)
Тестовый контроль на ПК (15 мин.)
Общая продолжительность занятия – 195 минут.
Цель занятия:
ознакомить и научить студентов принципам функционирования и работы систем искусственного интеллекта (экспертных систем)
Студент должен знать
историю возникновения экспертных систем;
современное состояние проблемы;
принципы работы системы экспертных систем и области ее применения;
возможности и преимущества экспертных систем;
Студент должен уметь
проводить обследование по различным разделам медицины
проводить дифференциальную диагностику заболеваний
анализировать результаты проведенной диагностики
сделать рекомендации по результатам обследования
Место проведения: дисплейный класс кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения с курсом медицинской информатики.
Оснащение занятия
Мультимедийный проектор
Ноутбук
Наглядный материал в виде мультимедийной презентации
Персональный компьютер
Экспертная система медицинской диагностики «Консилиум»
Актуальность
В эпоху массового внедрения персональных компьютеров во все сферы современной жизни естественным является стремление использовать компьютерные системы для поддержки все более сложных видов человеческой деятельности. Одной из них является деятельность врача, ключевой пункт работы которого - принятие диагностических и лечебных решений.
Принятие диагностических и лечебных решений часто оказывается затруднительным, особенно для начинающих врачей-специалистов или в тех случаях, когда врачу приходится принимать решение в ситуациях, относящихся к компетенции смежных медицинских специальностей.
Значительный опыт и знания, накопленные врачами-специалистами высокого уровня - экспертами в своей области, позволяют им в большинстве случаев успешно принимать правильные диагностические и лечебные решения.
Принятие решений (постановка диагноза и последующее лечение, направление на диагностическое исследование и т.д.) является результатом переработки определенной информации о пациенте и базируется на использовании накопленных знаний, поэтому компьютерные системы искусственного интеллекта и, в частности, экспертные системы (или системы, основанные на знаниях) способны помочь врачу в решении задач диагностики и выбора тактики лечения.
Информационный материал
Экспертная система (ЭС) - это информационная система, которая использует принципы искусственного интеллекта (ИИ) и знания эксперта для обработки оперативной информации и принятия обоснованных решений в анализируемой области.
Понятие искусственного интеллекта может рассмотрено с разных сторон. Со стороны интеллекта "искусственный интеллект" -это то, что делает машины "интеллектуальными" - действие, подобное тому, которое мы могли ожидать от людей.
Экспертные системы, как продукты исследований и разработок в области искусственного интеллекта находят в медицине традиционно широкое применение. Определения ЭС варьируют в различных литературных источниках однако общим между ними является указание на назначение ЭС, заключающееся в выдаче системой ИИ экспертных заключений, относящихся к проблемам какой-либо предметной области. Экспертное заключение часто оказывается результатом обращения лица, принимающего решение, за консультацией в конкретной ситуации. Указанное обстоятельство значительным образом сближает медицинские ЭС с другими системами поддержки принятия решений (decision support systems, СППР), не относящимися к категории интеллектуальных систем (ИС) в полном смысле слова. Помощь в принятии решений является результатом работы многих программных средств; в широком смысле к СППР могут быть отнесены, помимо ЭС, также специализированные медицинские СУБД, системы обработки медицинских изображений и обучающие системы. Некоторые обучающие системы сами, могут относится к категории ИС — до 40% всех существующих ЭС создавались с целями обучения. Некоторая расплывчатость стихийного применения терминов делает целесообразным уточнение понятия "экспертная система".
Существуют различные определения экспертных систем . Некоторые определения основаны на выполняемых ими функциях. Другие определения основаны на их структуре. Третьи определения имеют в виду и функциональные и структурные компоненты.
Экспертная система – программа, оперирующая с формализованными знаниями врачей-специалистов и имитирующая логику человеческого мышления, основанную на знаниях и опыте экспертов с целью выработки рекомендаций или решения проблем.
Типичная интеллектуальная система строится по определенной схеме (см. рис.1).
Рис.1 Основные составляющие интеллектуальной системы
Основная часть системы – процессор логического вывода – отвечает за функционирование системы и проведение рассуждений. Рабочая память содержит информацию о решаемой задаче, обычно в форме объект – атрибут – значение (например, пациент – температура – 37о C или пациент – диагноз – доброкачественная гиперплазия предстательной железы). База знаний содержит знания о предметной области, обычно представленные в виде правил, например: ЕСЛИ объем предстательной железы более 60 см3 и структура железы однородная, и максимальная скорость потока мочи менее 10 мл/с, ТО диагноз – доброкачественная гиперплазия предстательной железы.
Процессор вывода ищет правила в базе знаний, которые могут быть применены для поиска новых данных на основании текущих фактов из рабочей памяти, таким образом, на каждом шаге вывода рабочая память пополняется новыми сведениями. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не будет получена требуемая информация.
Описанный подход, основанный на применении правил «ЕСЛИ-ТО», лежит в основе так называемых продукционных экспертных систем. Такая экспертная система содержит представленные в виде правил знания эксперта и способна давать консультации (вырабатывать решения) по задачам, обычно решаемым экспертами. Область применения экспертных систем – это задачи, как правило, узкоспециализированные, для которых отсутствует четко формулируемый алгоритм решения, данные задачи нечеткие и зачастую недостаточны (т.е. система должна работать в условиях неопределенности).
По описанному принципу строятся многие медицинские системы обработки информации и экспертного анализа. Данные системы позволяют на основе информации о клинических проявлениях и тестов сделать в короткий срок квалифицированное заключение по каждому конкретному случаю и выработать оптимальную стратегию лечения больного.
Рис.2. Пример схемы построения экспертной системы