Автоматизированные консультативные системы для помощи в принятии решений на основе интеллектуального (экспертного) подхода
Автоматизированные консультативные системы для помощи в принятии решений на основе интеллектуального (экспертного) подхода - раздел Медицина, МЕДИЦИНСКАЯ ИНФОМАТИКА КАК НАУКА. СТАНДАРТНЫЕ ПРИКЛАДНЫЕ ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКИ Искусственный Интеллект — Это Область Компьютерной Науки, Занимающаяся, По Оп...
Искусственный интеллект — это область компьютерной науки, занимающаяся, по определению Дж. Ф.Люгера (Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем: пер. с англ. / Дж.Ф.Люгер. — М.: Изд. дом «Вильяме», 2003), «автоматизацией разумного поведения» на основе использования знаний, получаемых от экспертов или из литературных источников.
Диагностическое заключение врача представляет собой результат логических умозаключений, базирующихся на научных знаниях, субъективном опыте, полученном в процессе работы, и здравом смысле. Принципы математической статистики не всегда эффективны при анализе клинических данных, в особенности при редких заболеваниях, когда имеются малые выборки. Поэтому наряду с обработкой данных широкое применение нашла и «обработка» знаний.
Под знаниями подразумеваются закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате теоретических исследований, практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Если знания отражены в литературе, системы, построенные на основе их использования, называют интеллектуальными. Если же знания были получены в процессе собеседований с высококвалифицированными специалистами (экспертами в конкретной области медицины), системы называют экспертными.
Для того чтобы знания можно было использовать при построении систем, их формализуют. Под формализацией понимается однозначное (иногда многозначное) описание клинических проявлений заболеваний (включающее дифференциально значимые признаки и их сочетания для отдельных или групп заболеваний), профессиональных навыков, технологий, методов принятия решений, на основе которого возможно последующее моделирование деятельности врача и использование знаний в автоматизированных системах, в данном случае экспертных.
Знания предметной области по источникам можно разделить на фактические и эвристические. Фактические знания — хорошо известные в данной предметной области факты, описанные в специальной литературе. Эвристические знания основаны на собственном опыте специалиста-эксперта, пользоваться ими нужно осмотрительно, но именно они определяют эффективность ЭС.
Экспертная система — это программа для компьютера, оперирующая с формализованными знаниями врачей-специалистов и имитирующая логику человеческого мышления, основанную на знаниях и опыте экспертов с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Одним из важных свойств ЭС является ее способность объяснить понятным для пользователя образом, как и почему принято то или иное решение. Экспертные системы эффективны в специфических областях, таких как медицина, в которых существует много вариантов проявлений заболеваний и поэтому отсутствуют однозначные критерии диагностики и лечения, в связи с чем важен эмпирический опыт специалистов и качество принятия решения зависит от уровня экспертизы. По областям применения можно выделить ЭС для диагностики, интерпретации данных, лечения, прогнозирования и мониторинга за состоянием больных. По данным исследования, проведенного в США в середине 1990-х гг., медицина является одним из основных потребителей ЭС — около 23 % всех имеющихся.
Пользователем ЭС обычно является специалист в той же предметной области, для которой разработана система, но его квалификация недостаточно высока по конкретному профилю патологии, в связи с чем он нуждается в поддержке принятия решений. Пользователями медицинских ЭС могут быть также врачи смежных специальностей, общей практики, ординаторы, интерны.
Как разработчики, так и пользователи предъявляют к медицинским ЭС ряд требований.
1. Система должна обеспечивать высокий уровень решения задач в своей предметной области.
2. «Поведение» ЭС (задаваемые врачу вопросы, рекомендации, логика работы и принятия решений) должно моделировать поведение грамотного врача.
3. Система должна объяснять получаемые решения, используя конструкции, понятные врачу.
4. Созданные ЭС должны обеспечивать возможность модификации при обновлении медицинских знаний по данной предметной области.
Близки к процессу дифференциальной диагностики заболеваний предложенные В. К. Финном интеллектуальные системы на основе ДСМ-рассуждений (ДСМ — по инициалам Джона Стюарта Милля), использующие понятия аргументов и контраргументов, т.е. утверждений «за» или «против» диагноза при наличии определенных признаков (показателей).
В ЭС реализуются четыре базовых функции:
1) приобретение (извлечение) знаний;
2) представление знаний;
3) управление процессом поиска решения;
4) разъяснение принятого решения.
Приобретение знаний — это восприятие опыта решения проблемы от источника знаний (эксперт, литература) и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в экспертной или интеллектуальной системе. Для извлечения знаний необходимы усилия не только эксперта, знающего предметную область, но и когнитолога или инженера по знаниям (knowledge engineer) либо аналитика, владеющего методами извлечения, структуризации и организации знаний предметной области. Извлечение знаний может происходить в процессе собеседований между инженером по знаниям и экспертом в конкретной проблемной области или в результате взаимодействия эксперта со специальной программой, замещающей в этом случае когнитолога.
Представление знаний — описание приобретенных знаний с помощью машинного языка (языка представления знаний), включая проверку на корректность и полноту. Существует несколько языков представления знаний. Самыми распространенными из них в настоящее время являются продукционные модели, фреймы, семантические сети.
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». При выполнении условия реализуется действие.
К достоинствам продукционных моделей можно отнести простоту и наглядность представления знаний, их модульность, что обеспечивает легкую модификацию имеющихся и добавление новых правил. Однако у этого подхода имеются и недостатки. Главным из них является ограниченность его использования для представления знаний, которые выходят за рамки утверждений типа «Если..., то...».
Фрейм (от англ .frame — рамка) — структура данных для представления стереотипных знаний. Он представляет собой логическую запись, включающую поля (подструктуры) для хранения информации. Эти поля называют слотами (от англ. slot — щель). Некоторые слоты могут хранить неизменную информацию. Слоты могут также содержать перечень возможных значений, присоединенные процедуры (позволяющие производить операции для получения значения этого слота) или другие фреймы. В каждом слоте задается условие, которое должно выполняться при установлении соответствия между значениями. Соединив множество фреймов, являющихся отношениями, можно построить фреймовую систему.
Использование фреймов для представления знаний позволяет получить описание проблемной области в виде связанных, иерархически упорядоченных, крупных информационных структур.
Семантические сети состоят из узлов, представляющих концепты (понятия), и связей — отношений между ними. Все узлы сети определяются через другие узлы.
Отношения между концептами могут быть двух типов. Первый тип отношений может быть сформулирован как отношения «от общего к частному», чему могут соответствовать фразы «включает в себя», «состоит из», «содержит». Второй тип — это отношение «от частного к общему», чему соответствуют формулировки «является частью», «характерно для». Частным случаем семантических сетей являются семантические пороговые иерархические сети. Они устроены таким образом, что «переключение» на узлы более высоких по иерархии уровней происходит только после того, как будет преодолен заданный порог.
Особенностью семантической сети, являющейся и ее недостатком, является ее целостность — невозможность разделить базу фактических знаний и механизм поиска решения.
Каждая модель представления знаний имеет свои достоинства и недостатки, поэтому при решении клинических задач в настоящее время обычно используется не одна, а несколько взаимно дополняющих моделей представления знаний: продукционная модель, фреймовая структура.
Управление процессом поиска решения — это осуществление доступа к знаниям, порядок и способ их использования в процессе формирования решения.
Разъяснение принятого решения — важная базовая функция, обеспечивающая высокий уровень доверия к ЭС. Данная функция позволяет врачу понять логику, оценить качество и безопасность решений, предлагаемых системой, и сделать окончательный обоснованный выбор.
Экспертная система имеет структуру, состоящую из набора определенных блоков (рис. 4).
База знаний (БЗ) является ядром экспертной или интеллектуальной системы. Это совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной пользователю и эксперту.
Создание БЗ является основной задачей когнитолога и главным этапом разработки ЭС. В функции когнитолога входит не только опрос экспертов, но и последующее сопоставление и обобщение полученной информации, а также ее представление в виде формализованных знаний (совокупности фактов и правил) в форме, пригодной для непосредственного занесения в БЗ. Когнитолог является основным разработчиком базы знаний ЭС. От полноты признакового пространства, включая связи симптомов разработанной БЗ, и точности сформулированных алгоритмов вывода зависит качество выносимых ЭС решений.
Разработка БЗ экспертной системы для диагностики и консультативной помощи в принятии решений включает в себя несколько этапов.
1) Формирование эталонного описания основных диагностических заключений. Эталонное описание диагноза — это наиболее полная совокупность характерных признаков анамнеза, текущих клинических симптомов, результатов лабораторных и специальных исследований, присущих конкретному диагнозу. При использовании в описании весовых коэффициентов признаки могут иметь разные значения, характеризующие их вклад для выдвижения конкретной диагностической гипотезы.
В настоящее время в своей профессиональной деятельности врач любой специальности при решении задач медицинской науки и практики обязательно... Предлагаемый учебник принципиально отличается от издавав шихся ранее учебных... В гл дана подробная историческая справка Рассматриваются науки на основе которых зародилась медицинская...
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
АИС — автоматизированная информационная система
АРМ — автоматизированное рабочее место АС — автоматизированная система
АСУ — автоматизированная система управления
АЦП — а
Исторический обзор
Прежде чем начать изучать МИ, следует узнать ее историю. Слово «кибернетика» в Древней Греции означало науку об искусстве управления и относилось к управлению кораблями. В СССР в середине ХХ в. киб
Место медицинской информатики в здравоохранении
Информатика как самостоятельная наука появилась в конце XX в. Хотя, как удачно заметил Г. А. Хай (2007), информатика су шествовала с момента возникновения человеческого общества, но не имела этого
Применение текстового редактора в медицинских задачах
В предыдущей главе уже упоминалось, что при решении задач медицинской информатики можно использовать стандартные программные средства, хотя все чаще для этого применяют специально разработанные п
Применение электронных таблиц при работе с медицинскими данными
Табличные процессоры (электронные таблицы) — удобное средство для проведения расчетов, построения диаграмм и анализа данных. Наиболее распространенные электронные таблицы MS Excel имеют бол
Программные средства математической статистики
Математическая статистика — универсальный инструмент для анализа любых данных, в том числе экспериментальных клинических и биомедицинских. Но выбираемый метод должен отвечать поставленной цели и
Особенности медицинских данных
Первым шагом, предваряющим собственно статистический анализ, является исследование типа данных, основными из которых являются количественные и качественные.
Качественные данные подразделя
Использование методов математической статистики для анализа данных
В учебном издании по медицинской информатике было бы излишне приводить подробные описания методов математической статистики, тем более что в последние годы вышло достаточно большое количество спец
Интерпретация и представление полученных результатов
В настоящее время написание клинического отчета, научной статьи и тем более диссертации невозможно без грамотного представления результатов, полученных с помощью методов математической статистики
Понятие телемедицины
Телемедицина и Интернет, не являясь в прямом смысле составными частями медицинской информатики, характеризуются общими тенденциями развития.
Создание региональных и федеральных сетей опир
Этапы становления российской телемедицины
На первом этапе становления отечественной телемедицины (1960-1990-е гг.) появились такие достижения, как телеметрическая оценка параметров жизнедеятельности космонавтов, международные телеме
Телеконсультирование, теленаблюдение и телепомощь
Чрезвычайно важно организовывать телемедицинскую консультативную помощь в отношении социально значимых и трудно дифференцируемых заболеваний. Телеконсультации и телеконсилиумы с участием группы вра
Дистанционное обучение
Дистанционное преподавание все шире распространяется в развитых и развивающихся странах. Оно приобретает особое значение для повышения квалификации в связи с ускорением развития медицинской науки
Медицинские ресурсы сети интернет
Интернет — всемирная ИС, т.е. совокупность разных сетей, построенных на базе протокола TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet P-Protocol), т.е. протокола управления передачей в сети,
Общие требования к информационным медицинским системам
Основным документом, определяющим требования и порядок разработки АС (в том числе медицинских), является техническое задание (ТЗ).
Техническое задание на АС может включать следующие подра
Моделирование и использование моделей в медицине
Модель — это создаваемое человеком подобие изучаемого объекта (макет, изображение, схема, карта, словесное описание, математическое представление и т.п.). Метод моделирования состоит в исследован
Медико-технологические системы и их особенности
Медико-технологические системы — это системы, обеспечивающие обработку и анализ информации, представленной в электронной форме, для поддержки принятия решений и информационной поддержки медицинс
Особенности интеллектуальных автоматизированных рабочих мест
Интеллектуальное АРМ — это программный продукт, в котором некоторая часть или все модули поддержки процесса принятия решений реализованы с использованием систем, основанных на знаниях (экспертных
Специализированные рабочие места
Понятие «типовое АРМ» базируется на общих принципах его построения и функционирования. Это необходимое условие для разработки совместимых АРМ. Такой подход не исключает, однако, того, что в реальн
Информационно-технологические системы диспансерного наблюдения
Автоматизированные системы диспансерных осмотров населения могут быть как самостоятельными (для поддержки первичной диспансеризации или массовых медицинских осмотров), так и являться составной час
Электронная история болезни
Электронная история болезни (ЭИБ) — это информационная система, обеспечивающая автоматизацию ведения и формирования медицинской документации, оперативный обмен между участниками ЛДП и поддержку и
Права доступа к информации и конфиденциальность медицинских данных
К информации БД медицинских ИТС в силу своей деятельности имеют доступ многочисленные пользователи — от врачей (и даже медицинских сестер) до руководителей здравоохранения различного уровня. И это
Концепции разработки информационных систем лечебных учреждений
За рубежом внедрение АИС учрежденческого уровня достаточно давно считается совершенно необходимой и естественной составляющей деятельности здравоохранения. В развитых странах АИС ЛПУ разрабатываю
Функциональное назначение учрежденческих систем
Основной целью информатизации ЛПУ является повышение эффективности их деятельности: улучшение качества профилактического и лечебно-диагностического процессов, сокращение времени на их проведение
Технологические решения
В настоящее время в крупных медицинских учреждениях России успешно внедряются несколько десятков различных АИС ЛПУ, разработанных с использованием разных технологических решений. Рассмотрим некот
Информационно-аналитические системы
Информационно-аналитическая система — это система, обеспечивающая наряду с процессами сбора, накопления, хранения, поиска и статистической обработки информации формально-содержате
Географические информационные системы
Географическая информационная (геоинформационная) система (ГИС) — это система визуального представления географически или координатно «привязанной» проблемно-орие
Федеральные системы мониторинга состояния здоровья
Федеральная информационная система мониторинга состояния здоровья — это комплекс проблемно ориентированных иерархических ИМС, включающих регулярно обновляемые персонифицированные базы медицински
Понятие электронного здравоохранения
Переход к электронному здравоохранению (e-Health) предполагает построение территориальных и глобальных сетей передачи медицинских данных и создание на этой основе единого информационного п
Принципы построения единого информационного пространства
Информационное пространство данных медицинского и социального плана для поддержки принятия решений клинического и организационного характера в зависимости от общей направленности включает информа
Подходы и первый опыт электронного здравоохранения
В настоящее время с учетом новых технических возможностей началось создание региональных и моделирование глобальных медицинских систем, позволяющих объединять автономно функционирующие в отдельных
Возможности электронного здравоохранения
Рассматривая понятие «электронное здравоохранение» как систему оперативного доступа к персонифицированной информации корпоративных систем или распределенных БД с использованием телекоммуникацион
ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ
Автоматизированные рабочие места медицинских работников — комплексы, обеспечивающие ведение базы данных, обработку информации и поддержку процессов принятия решений в определенной
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов