Експерні системи у медицині

Содержание

Слайд 2

Техника дойдет до такого совершенства, что человек сможет обойтись без себя.

Техника дойдет до такого совершенства, что человек сможет обойтись без себя.
Станислав

Ежи Лец

Компьютеры должны работать. Люди должны думать!
Девиз «IBM»

Мы изменили свое окружение так радикально, что теперь должны изменять себя, чтобы жить в этом новом окружении.
Ноберт Винер

Розмірковуючи над будь-якою хворобою, я ніколи не думаю про пошук ліків від неї – навпаки, я думаю про засоби її профілактики.
Луї Пастер

Системи охорони здоров'я повинні забезпечувати цілісний підхід до обслуговування, який включає сприяння поліпшенню здоров'я населення, профілактику та інтегровані програми боротьби із хворобами.

Слайд 3

Чи можуть комп'ютери допомагати лікарю приймати рішення при встановленні діагнозу чи

Чи можуть комп'ютери допомагати лікарю приймати рішення при встановленні діагнозу чи

призначенні лікування, профілактичних цілях?

Якщо люди можуть використовувати наукові знання й клінічний досвід для отримання певного висновку, то як можна навчити комп'ютери використовувати ці ж знання для отримання аналогічного висновку?

Чим відрізняється структура знань у людському мозку від структури знань в комп'ютері?

Як повинні бути структуровані знання чи дані у комп'ютері, щоб їх можна було використовувати для прийняття рішень, подібних до тих, що приймаються лікарем при встановленні діагнозу чи призначенні лікування?

Проблемні питання

Слайд 4

Розвиток технологій штучного інтелекту зумовив появу нового класу програмних засобів, здатних

Розвиток технологій штучного інтелекту зумовив появу нового класу програмних засобів, здатних

до самонавчання та накопичення нової інформації. Саме до цього класу належать експертні системи (ЕС), які широко застосовуються в медицині для підтримки прийняття рішень при розв’язанні різноманітних проблем діагностики, прогнозування, лікування, управління, навчання.

Штучний інтелект – це програма, яка моделює на комп'ютері процес мислення людини.

Поняття експертної системи (ЕС)

ЕС, як і експерт-людина, у процесі своєї роботи оперує зі знаннями.

ЕС повинна видати обґрунтовану рекомендацію або прийняти розумне рішення у відповідь на поставлену задачу.

ЕС повинна представити хід своїх міркувань у зрозумілому для користувача вигляді.

Знання про предметну область, які необхідні для роботи ЕС, певним чином формалізовані і представлені в пам’яті у вигляді бази знань, що може змінюватися і доповнюватися в процесі розвитку системи.

Штучний інтелект (ШІ) можна розглядати як властивість автоматичних систем брати на себе окремі функції інтелекту людини. Створити ШІ означає створити програму, що включає всі етапи процесу прийняття рішення людиною: визначення цілей, фактів, правил, введення даних, досягнення цілей за допомогою механізму виводу. Одним із представників систем ШІ є експертні системи (ЕС)

ЕС – це комп'ютерна програма, яка об'єднує можливості комп'ютера із знаннями та досвідом лікаря-експерта.

Слайд 5

Визначення експертної системи (ЕС) 1. ЕС – це різновид комп'ютерних систем,

Визначення експертної системи (ЕС)
1. ЕС – це різновид комп'ютерних систем, які

моделюють процеси мислення людини; використовують подані відповідним чином знання, вони призначені для одержання логічних висновків на заданій множині знань з поясненнями у зрозумілій формі.
2. ЕС — це складні програмні пакети, які акумулюють знання висококваліфікованих фахівців у конкретних предметних галузях і здатні на їхній основі давати обґрунтовані рекомендації чи розв’язати поставлену задачу з поясненнями у зрозумілій формі.
Слайд 6

Приклад експертної системи Перелік питань до пацієнта, які складають лікарі-експерти Протокол,

Приклад експертної системи

Перелік питань до пацієнта, які складають лікарі-експерти

Протокол, який ЕС

видає після тестування. У протоколі міститься повідомлення про ймовірність розвитку кожної із хвороб.
Слайд 7

Функції експертних систем Переробляти велику кількість знань Подавати знання в простій

Функції експертних систем

Переробляти велику кількість знань

Подавати знання в простій уніфікованій формі

Мати

незалежний механізм логічних висновків

Мати пояснення результатів

Моделюють поведінку компетентного лікаря, моделюють методи пошуку прийняття рішень

Представляють зрозумілі висновки

Швидко адаптуються до змін сукупності медичних знань

Вимоги до експертних систем

Слайд 8

Визначають зміст медичних спостережень та дослідів Орієнтовані на неперервну інтерпретацію даних

Визначають зміст медичних спостережень та дослідів

Орієнтовані на неперервну інтерпретацію даних

у реальному часі та сигналізацію про вихід тих або інших параметрів за допустимі межі, зокрема, ЕС медичного моніторингу в палатах реанімації

Види експертних систем

Визначають похибки при вивченні якоїсь дисципліни, а потім дають необхідні пояснення та рекомендації, які потрібні для поліпшення підготовки майбутнього лікаря

Роблять ймовірнісні висновки про майбутній перебіг подій виходячи із ситуацій, що склалися. Прогнозують перебіг хвороби при різних схемах лікування, визначаючи найкращу для конкретного хворого

Визначають оптимальні плани дій об'єктів

Готують документацію на створення об'єктів із заздалегідь визначеними властивостями

Визначають характер відхилення стану об'єкта від норми, і на основі цього зараховують до відповідної категорії

Слайд 9

За ступенем інтеграції ЕС поділяються: Працюють у режимі консультацій без застосування

За ступенем інтеграції ЕС поділяються:

Працюють у режимі консультацій без застосування традиційних

методів обробки даних

Містять стандартні пакети прикладних програм обробки, СУБД, електронні таблиці

Включають діалогове
спілкування з користувачем

Забезпечують збереження, аналіз, узагальнення знань фахівців і здатні виробляти проектні рішення і роз'яснити логіку їхнього виводу

Розробляють моделі бази знань і реалізують їх у вигляді проблемно-орієнтованих пакетів

За формою процесу вирішення задачі і кінцевої мети ЕС поділяють:

Класифікація експертних систем

Слайд 10

Труднощі, які виникають при розробці ЕС 2. Надбання знань 3. Трудомісткість

Труднощі, які виникають при розробці ЕС

2. Надбання знань

3. Трудомісткість створення програм.

забезп.

Типи взаємодій ЕС

Користувачеві надається консультація ЕС. Взаємодія з ЕС здійснюється через діалоговий процесор

Режим навчання

Відбувається заповнення бази знань, у якому бере участь група експертів

База знань – змінна частина системи, яка може поповнюватися і модифікуватися експертами. База знань містить як дані про предметну область, так і правила, за допомогою яких ці дані використовуються при прийнятті рішень. База знань – найважливіший компонент ЕС, на якому ґрунтуються її “ інтелектуальні здібності ”

Розробка експертних систем

Структура і схема роботи ЕС

Слайд 11

Формальні моделі зображення знань Використовує схему подання знань у вигляді фактів

Формальні моделі зображення знань

Використовує схему подання знань у вигляді фактів і

правил. Факти представляють у вигляді трійок: Атрибут (властивість), Об'єкт, Значення

Наприклад, (температура, пацієнт, 37,5)

Продукційні правила описують знання у формі “ЯКЩО→ТО”

Предметні знання подають у вигляді набору правил, що перевіряються на групі фактів про поточну ситуацію.
Коли частина правила ЯКЩО відповідає фактам, то дія, що вказана у частині ТО, виконується.

В основі подання знань лежить поняття мережі. Основою формалізації семантичних знань про предметну область є спрямований граф з позначеними вершинами і дугами.

Вершинам його відповідають конкретні об'єкти-поняття, а дугам – зв'язки між об'єктами.

Перевага семантичних мереж: можливість ефективного інформаційного пошуку

Слайд 12

Характеристики ЕС По типу підтримки рішення системи поділяються: По типу втручання

Характеристики ЕС

По типу підтримки рішення системи поділяються:

По типу втручання ЕС поділяють

Лікар

надає інформацію про пацієнта, а система видає діагностичний висновок

Лікар надає інформацію про пацієнта та інформацію щодо діагностичної та лікувальної стратегії, а система робить критичний аналіз пропозицій лікаря і видає свої рекомендацій

Приклад: “MYCIN”

Приклад: “ATTENDING”

Працюють на основі аналізу інформації, що надходить, і бази знань, виконуючи рішення

Допомагають уникати неправильного призначення препаратів і дозувань

Відслідковують біологічні параметри пацієнта і повідомляють про відхилення

Поради для конкретного пацієнта. Наприклад, розпорядження про додаткові дослідження.
Приймають рішення без втручання лікаря.
Приклад: апарати штучного кровообігу, кардіостимулятори

Слайд 13

Першою системою, заснованою на такому підході, стала система розроблена в 1965

Першою системою, заснованою на такому підході, стала система розроблена в 1965

році в Стэнфордському університеті – DENDRAL – висококваліфікований експерт в області хімії. Вона вирішує задачу побудови можливих хімічних структур по експериментальним даним про досліджувану речовину.

ЕС виникли як результат використання методів штучного інтелекту(ШІ), що має вже понад 40-літню історію розвитку.

У 50-і роки основним напрямком розвитку систем ШІ було моделювання людського мозку у вигляді нейронних мереж

У 60-і роки основна увага була приділена розробці загальних методів евристичного пошуку.

Метод евристичного пошуку: ЯКЩО – метод вирішення задачі невідомий, ТО – варто спробувати розбити задачу на частини і вирішувати кожну з них як самостійну

У кінці 60-х р було з'ясовано, що ефективність методу залежить від конкретних знань про досліджувану область, і лише в останню чергу від стратегій і схем логічного висновку

Принцип розробки ЕС: Чим більш універсальну систему ШІ планується зробити, тим меншу потужність вона має. І навпаки, чим більш ми конкретизуємо область, тим вищим буде “інтелектуальний рівень” системи.

“MYCIN” ( 1970) – одна з найвідоміших у світі ЕС медичної діагностики. Вона вирішує задачі діагностики інфекційних захворювань крові і надання рекомендацій з їхнього лікування. Необхідну інформацію про пацієнта система одержує в процесі діалогу з користувачем

Історичні відомості експертних систем