Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине

Июль 29, 2022

Главная
Медицина
Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине

Содержание

2. Области применения ЭС интерпретация, прогноз диагностика, мониторинг планирование, проектирование отладка управление
3. Классификация задач ЭС Интерпретирующие системы предназначены для формирования описания ситуаций по результатам наблюдений или данным, получаемым
4. Классификация задач ЭС Прогнозирующие системы предназначены для прогнозирования хода событий в будущем на основании модели прошлого
5. Классификация задач ЭС Диагностирующие системы предназначены для обнаружения источника неисправности (или определение стадии заболевания в живом
6. Классификация задач ЭС Системы мониторинга Анализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с критическими точками заранее
7. Классификация задач ЭС Системы проектирования предназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой системы) при заданных
8. Классификация задач ЭС Системы контроля обеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя появление возможных сбоев
9. Определение экспертной системой вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной узко специализированной предметной области
10. Определение экспертной системой это система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области и
11. Примеры экспертных систем MYCIN Назначение: Выбор антимикробной терапии в условиях стационара Представление знаний: правила, обратные цепочки,
12. Примеры экспертных систем NEOMYCIN Назначение: Лечение менингита и других заболеваний Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево
13. Примеры экспертных систем Tropicaid Назначение: помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условиях Представление знаний: фреймы
14. Примеры экспертных систем CASNET / Glaukoma Назначение: предназначена для диагностики и лечения глаукомы Представление знаний: семантические
15. Примеры экспертных систем PUFF Назначение: диагностика заболеваний легких Представление знаний: правила, обратные цепочки Промышленная
16. В чем различие ? данных и знаний
17. В чем различие данных и знаний? Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления
18. В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:
19. В чем различие данных и знаний? Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные
20. В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания
21. Структура знаний в базе знаний
22. В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания
23. Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания о заболеваниях Знания о наблюдениях Знания о событиях Знания о
24. Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания об этиологиях Знания об осложнениях Знания о нормальной реакции Знания
25. Структура экспертной системы
26. Компоненты экспертной системы Лингвистический процессор преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке, в представление на
27. Компоненты экспертной системы Объяснительный блок как правила используют информацию пользователя; почему использовались (не использовались) данные правила;
28. Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель определяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество правил, которые удовлетворяются
29. Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель V— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р и из F
30. Компоненты экспертной системы База Знаний организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь предметной области.
31. Компоненты экспертной системы База Знаний Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего
32. Компоненты экспертной системы База Знаний Управляющие знания представляют собой некоторый набор стратегий
33. Компоненты экспертной системы База Знаний Метазнания – это знания о знаниях, т.е. это знания экспертной системы
34. Пример экспертной системы Перечень вопросов для интервьюирования пациента. Протокол полученный после опроса пациента. В протоколе указана
35. Примеры правил системы MYCIN
36. Примеры правил системы MYCIN
37. Примеры правил системы MYCIN
38. Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS (defrule diagnosis (patient (name Jones) (organism organism-1)) (organism (name
39. Рейтинг качества диагностики систем MYCIN на основе заключения 8 экспертов 10 клинических случаев
40. Логические операции с высказываниями Отрицание Отрицанием высказывания A называется высказывание ¬ A (читается, как «неверно. что
41. Логические операции с высказываниями Конъюнкция Конъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A ∧ B (читается
42. Логические операции с высказываниями Дизъюнкция Дизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A ∨ B (
43. Логические операции с высказываниями Импликация Импликацией высказываний A и B называется высказывание A → B (читается
44. Логические операции с высказываниями Кванторы Пусть x – предметная переменная, областью значений которой служит некоторое множество
45. Логические операции с высказываниями Кванторы Выражение «для всех» обозначается знаком ∀, который называется квантором всеобщности .
46. Логические операции с высказываниями Кванторы Если свойством P обладают хотя бы некоторые элементы области определения этого
47. Логические операции с высказываниями Кванторы Квантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а квантор существования –
48. Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks) Нелинейная система, позволяющая классифицировать данные гораздо лучше, чем обычно
49. Генетические алгоритмы Данные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка исход. данных (хромосом) в
50. Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги отношения между ними. Типы
51. Фрейм - это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Типы фреймов: фрейм – структура, используется
52. Структура фрейма Структура данных базы знаний Имя фрейма - это идентификатор, присваиваемый фрейму, фрейм должен иметь
53. Структура фрейма Структура данных базы знаний Имя слота - это идентификатор присваиваемый слоту; слот должен иметь
54. Фреймовое представление нормального физиологического процесса Структура данных базы знаний
55. Фреймовое представление этиологии Структура данных базы знаний
56. Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицита Структура данных базы знаний
57. Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организма Бирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования и лечения Принцип диагностирования
58. Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика программно-аппаратный комплекс для нелинейного анализа, разработка которого принадлежит Институту
59. Примеры исследования органов биорезонансным методом Здесь вы видите компьютерный образы органов. А вот маркеры состояния их
60. Желчный пузырь Красные маркеры указывают на напряженное состояние тканей, что говорит о спазме желчевыводящих путей. Черные
61. Сосуды передней стенки сердца Маркеры коричневого цвета указывают на ухудшение кровоснабжения передней стенки сердца, очевидна ранняя
62. Аппарат Оберон Экспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные ответы Предназначен для проведения
63. Интеграция экспертной системы в госпитальную систему больницы
65. Скачать презентацию

Слайд 2

Области применения ЭС
интерпретация,
прогноз
диагностика,
мониторинг
планирование,
проектирование
отладка
управление

Слайд 3

Классификация задач ЭС Интерпретирующие системы
предназначены для формирования описания ситуаций по результатам

наблюдений или данным, получаемым от различного рода сенсоров(датчиков).
Типичные задачи, решаемые с помощью интерпретирующих систем – распознание образов и определение химической структуры вещества

Слайд 4

Классификация задач ЭС Прогнозирующие системы
предназначены для прогнозирования хода событий в будущем

на основании модели прошлого и настоящего
Типичные задачи, решаемые с помощью прогнозирующих систем – предсказание погоды и прогноз ситуаций на финансовых рынках.

Слайд 5

Классификация задач ЭС Диагностирующие системы
предназначены для обнаружения источника неисправности (или определение

стадии заболевания в живом организме), по результатам наблюдений за поведением контролируемой системы (биологической или технической).

Слайд 6

Классификация задач ЭС Системы мониторинга
Анализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с

критическими точками заранее составлен- ного плана, прогнозируют вероятность достижения поставленной цели.
Типовые области приложения таких систем – мониторинг состояния здоровья послеопера -ционных больных, контроль движения воздушного транспорта и наблюдение за состоянием энергетических объектов.

Слайд 7

Классификация задач ЭС Системы проектирования
предназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой

системы) при заданных ограничениях.
Типичными задачами для таких систем выбор схемы лечения в зависимости от поставленного диагноза, синтез электронных схем, компоновка архитектурных планов.

Слайд 8

Классификация задач ЭС Системы контроля
обеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя

появление возможных сбоев и планируя действия, необходимые для их предупреждения.
Областью примененения таких систем является управление воздушным транспортом, деловой активностью в бизнесе.

Слайд 9

Определение экспертной системой
вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной

узко специализированной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала

Слайд 10

Определение экспертной системой
это система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов

в некоторой области и механизмов решения, позволяющим распознать ситуацию, поставить диагноз, давать рекомендации к действию.

Слайд 11

Примеры экспертных систем MYCIN
Назначение:
Выбор антимикробной терапии в условиях стационара
Представление знаний: правила, обратные

цепочки, дерево контекстов
Действующий прототип

Слайд 12

Примеры экспертных систем NEOMYCIN
Назначение:
Лечение менингита и других заболеваний
Представление знаний: правила, обратные цепочки,

дерево контекстов
Действующий прототип

Слайд 13

Примеры экспертных систем Tropicaid
Назначение:
помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условиях
Представление знаний:

фреймы
Описано 400 заболеваний
Действующий прототип

Слайд 14

Примеры экспертных систем CASNET / Glaukoma
Назначение:
предназначена для диагностики и лечения глаукомы
Представление знаний:

семантические сети

Слайд 15

Примеры экспертных систем PUFF
Назначение:
диагностика заболеваний легких
Представление знаний: правила, обратные цепочки
Промышленная

Слайд 16

В чем различие ?
данных
и
знаний

Слайд 17

В чем различие данных и знаний?
Данные — это отдельные факты, характеризующие

объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства

Слайд 18

В чем различие данных и знаний?
При обработке на ЭВМ данные трансформируются,

условно проходя следующие этапы:
D1 данные как результат измерений и наблюдений
D2 данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники)
D3 модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;
D4 данные в компьютере на языке описания данных
D5 базы данных на машинных носителях информации

Слайд 19

В чем различие данных и знаний?
Знания — это закономерности предметной области

(принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области

Слайд 20

В чем различие данных и знаний?
При обработке на ЭВМ знания трансформируются

аналогично данным.
Z1 знания в памяти человека как результат мышления
Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия)
Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих
Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее)
Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний

Слайд 21

Структура знаний в базе знаний

Слайд 22

В чем различие данных и знаний?
При обработке на ЭВМ знания трансформируются

Слайд 23

Знания предметной области «Медицинская диагностика»
Знания о заболеваниях
Знания о наблюдениях
Знания о событиях
Знания

о признаках
Знания об анатомо-физиологических особенностях

Знания предметной области состоят из следующих знаний

Слайд 24

Знания предметной области «Медицинская диагностика»
Знания об этиологиях
Знания об осложнениях
Знания о нормальной

реакции
Знания о реакции на воздействие события
Знания о клиническом проявлении
Знания о клиническом проявлении, измененном воздействием события

Знания о причинно-следственных связях

Слайд 25

Структура экспертной системы

Слайд 26

Компоненты экспертной системы Лингвистический процессор
преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном

языке, в представление на внутреннем языке системы
преобразует сообщения системы, выраженные на внутреннем языке, в сообщения на ограниченном естественном языке

Лингвистический процессор выполняет
следующие действия:

Слайд 27

Компоненты экспертной системы Объяснительный блок
как правила используют информацию пользователя;
почему использовались

(не использовались) данные правила;
какие были сделаны выводы.
Все объяснения даются на ограниченном естественном языке.

Объяснительный блок сообщает:

Слайд 28

Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель
определяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество

правил, которые удовлетворяются на некотором наборе текущих данных;
выполняет определенные означивания, производя изменения в рабочей памяти. Можно показать, что продукционные системы по Ньюэллу являются некоторым неформальным обобщением алгоритмов Маркова. Интерпретатор может быть представлен четверкой:
I = (V, S, R,W)

Интерпретатор выполняет следующие действия:

Слайд 29

Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель
V— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р

и из F подмножества активных продукций Рv и подмножества активных данных
S — процесс сопоставления, определяющий множество означиваний, т.е. множество пар: правило (рi) - данные (di)
R — процесс разрешения конфликтов (или процесс планирования), определяющий, какое из означиваний будет выполняться.
W — процесс, осуществляющий выполнение выбранного означенного правила

Слайд 30

Компоненты экспертной системы База Знаний
организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь

предметной области.

Слайд 31

Компоненты экспертной системы База Знаний
Решающие знания содержат информацию, используемую для

выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации

Слайд 32

Компоненты экспертной системы База Знаний
Управляющие знания представляют собой некоторый набор

стратегий

Слайд 33

Компоненты экспертной системы База Знаний
Метазнания – это знания о знаниях,

т.е. это знания экспертной системы о себе, своей работе, своей структуре, своей базе знаний и схеме рассуждения.

Слайд 34

Пример экспертной системы
Перечень вопросов для интервьюирования пациента.
Протокол полученный после опроса пациента.

В протоколе указана вероятность заболевания.

Слайд 35

Примеры правил системы MYCIN

Слайд 36

Примеры правил системы MYCIN

Слайд 37

Примеры правил системы MYCIN

Слайд 38

Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS
(defrule diagnosis
(patient (name Jones)
(organism

organism-1))
(organism (name organism-1)
(morphology rod)
(aerobicity aerobic)) => (assert
(organism
(name organism-1)
(identify enterobacteriaceae)
(confidence 0.8)))
На языке CLIPS представление правила имеет следующий формат:
(defrule <наименование правила> <предпосылка1>
<предпосылка m > =>
<действие 1>
<действие n>

Слайд 39

Рейтинг качества диагностики систем MYCIN на основе заключения 8 экспертов 10

клинических случаев

Слайд 40

Логические операции с высказываниями Отрицание
Отрицанием высказывания A называется высказывание ¬ A (читается,

как «неверно. что A» или кратко «не - A» ), которое истинно, когда A – ложно, и ложно когда A – истинно.

Для символизации высказывания «Неверно, что A» употребляются также символы – ‘A, Ã .

Слайд 41

Логические операции с высказываниями Конъюнкция
Конъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A

∧ B (читается A и B), которое истинно тогда и только тогда, когда истинны оба эти высказывания.

Конъюкцию называют также логическим произведением и часто обозначают A∙B ( или AB). Вместо знака ∧ используется знак & .

Слайд 42

Логические операции с высказываниями Дизъюнкция
Дизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A

∨ B ( читается “A или B”), которое истинно тогда и только тогда, когда истинно хотя бы одно из этих высказываний.

Дизъюнкцию называют логической суммой и обозначают иногда «A + B». Из приведенного определения видно, что союз «или» употреблен в неразделительном смысле –
«A или B, или оба».

Слайд 43

Логические операции с высказываниями Импликация
Импликацией высказываний A и B называется высказывание A

→ B (читается – “если A, то B”), которое ложно тогда и только тогда, когда A истинно, а B ложно.

Вместо знака → употребляются также знаки: ⇒, ⊃. В импликации A → B первый элемент A называется антецендентом ( лат. antecendens –«предшествующий»), а второй элемент B – консеквентом ( consequens – «последующий»).
Импликации A → B эквивалентна, формуле ~A ∨ B.

Слайд 44

Логические операции с высказываниями Кванторы
Пусть x – предметная переменная, областью значений которой

служит некоторое множество M ;
P – одноместный предикат, определенный на множестве M.
Если каждый элемент множества M обладает свойством P, то мы получим истинное высказывание: «Для всех x (из множества M) имеет место P(x)».

Слайд 45

Логические операции с высказываниями Кванторы
Выражение «для всех» обозначается знаком ∀, который называется

квантором всеобщности .
При кванторе пишется предметная переменная, которую он связывает в соответствующей .
Так, символ ∀x читается : «для всякого x». Квантор всеобщности используется для выражения общих высказываний.

Слайд 46

Логические операции с высказываниями Кванторы
Если свойством P обладают хотя бы некоторые элементы

области определения этого предиката, тогда истинно высказывание «Существуют x, для которых имеет место P(x)». Выражение «некоторые» обозначается знаком ∃, который называется квантором существования .
При кванторе существования пишется предметная переменная, которую он связывает.
Выражение ∃x читается : «существует x такое, что …» или «для некоторого x». Квантор существования используется для частных высказываний.

Слайд 47

Логические операции с высказываниями Кванторы
Квантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а

квантор существования – как обобщение дизъюнкции. В самом деле, если область определения M предиката P конечна, скажем M = {a1, a2, …, an}, высказывание ∀xP(x) эквивалентно конъюнкции Pa1∧Pa2∧…∧Pan, а высказывание ∃xP(x) – дизъюнкции Pa1∨Pa2∨…∨Pan.

Слайд 48

Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks)
Нелинейная система, позволяющая классифицировать

данные гораздо лучше, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике ИНС дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительность

Слайд 49

Генетические алгоритмы
Данные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка

исход. данных (хромосом) в БД. Весь набор хромосом – популяция. 2 шаг – сопоставление хромосом . Обработка процедурами: репродукция, мутации, рекомбинации и миграции.
Получаем новые данные с более совершенными знаниями

Слайд 50

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а

дуги отношения между ними. Типы отношений: часть-целое: класс-подкласс; элемент множества; атрибутивные связи: - иметь свойство; - иметь значение функциональные связи: - производит; - влияет; количественные: - больше; - меньше; - равно;

База знаний о пациенте

Структура данных базы знаний
Семантическая сеть

Слайд 51

Фрейм - это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Типы фреймов: фрейм

– структура, используется для обозначения объектов и понятий; фрейм – роль ( врач, пациент, клиент, студент); фрейм – сценарий ( интервьюирование пациента, экзамен); фрейм – ситуация ( тревога, гомеостаз, рабочий режим учтройства).

Структура данных базы знаний
Фреймы

Слайд 52

Структура фрейма
Структура данных базы знаний
Имя фрейма - это идентификатор, присваиваемый фрейму,

фрейм должен иметь уникальное имя в данной фреймовой системе.

Слайд 53

Структура фрейма
Структура данных базы знаний
Имя слота - это идентификатор присваиваемый слоту;

слот должен иметь уникальное имя в фрейм, к которому он принадлежит.
Указатели наследования. Эти указатели касаются только фреймовых систем иерархического типа, основанных на отношениях «абстрактное – конкретное», они показывают какую информацию об атрибутах слотов во фрейме верхнего уровня наследуют слоты с такими же именами во фрейме нижнего уровня.
Указание типа данных. Указывает, что слот имеет численное значение, либо служит указателем другого фрейма (т.е. показывает имя фрейма). К типам данных относятся FRAME, ITERGER, REAL, BOOL, LISP, TEXT, LIST (список), TABLE, EXPRESSION (выражение) и др.
Демон. Демоном называется процедура, автоматически запускаемая при выполнении некоторого условия. Демоны запускаются при обращении к соответствующему слоту.

Слайд 54

Фреймовое представление нормального физиологического процесса
Структура данных базы знаний

Слайд 55

Фреймовое представление этиологии
Структура данных базы знаний

Слайд 56

Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицита
Структура данных базы знаний

Слайд 57

Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организма
Бирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования

и лечения
Принцип диагностирования основан на биорезонансном тестировании по принципу обратной связи с организмом человека, с активацией подкорковых структур мозга. Этот метод тестирования позволяет проследить этапы перехода от здоровья к болезни по изменению волновых характеристик тканей и даже отдельных клеток организма, При этом осуществляется спектральный анализ вихревых магнитных полей, возникающих в процессе электрохимических превращений в живых клетках.

Слайд 58

Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика
программно-аппаратный комплекс для нелинейного

анализа, разработка которого принадлежит Институту прикладной психофизики г. Омск (ИПП).
АПК «Оберон» способен анализировать слабые магнитные поля микроорганизмов, групп клеток и органов. Он отслеживает практически любые их состояния по изменению характеристик биополей (частотных и амплитудных). Их слабые излучения снимаются бесконтактно, с помощью специальных датчиков (обычно размещаются на голове, как наушники) и многократно усиливается с использованием эффекта частотного резонанса.
http://www.oberon.lifekaif.ru/test.htm

Слайд 59

Примеры исследования органов биорезонансным методом
Здесь вы видите компьютерный образы органов.

А вот маркеры состояния их отдельных участков — это индивидуальные показатели конкретного человека

Нормальное состояние здоровой печени. Исключительно редкое явление.

Состояние печени городского жителя
Черные маркеры указывают на нарушение процессов детоксикации в печени, вызванные застоем желчи в желчном пузыре и спазмом желчевыводящих путей.

Слайд 60

Желчный пузырь
Красные маркеры указывают на напряженное состояние тканей, что говорит о

спазме желчевыводящих путей. Черные маркеры указывают на наличие воспаления, затруднения проходимости желчи. Очевидно наличие дискинезии и, возможно, камней

Толстый кишечник
Видна начальная стадия недостаточности клеточного питания, связанная с нарушением всасывания. В нижней части маркеры указывают на воспаление слизистой сигмовидной кишки или наличия язвы

Слайд 61

Сосуды передней стенки сердца
Маркеры коричневого цвета указывают на ухудшение кровоснабжения передней

стенки сердца, очевидна ранняя стадия атеросклероза коронарных артерий и аорты.

Головной мозг
Красные маркеры говорят о недостаточном кровоснабжении, атеросклерозе сосудов в начальной стадии.

Слайд 62

Аппарат Оберон
Экспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные

ответы
Предназначен для проведения компьютерного нелинейного анализа и прогноза состояния исследуемых систем.
Данный комплекс позволяет определить условия стабильного существования любой материальной системы (объекта), вне зависимости от структурной организации (механическая, физико-химическая, биологическая).

Слайд 63

Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине

Содержание

Области применения ЭСинтерпретация, прогноз диагностика, мониторингпланирование, проектирование отладка управление

Классификация задач ЭС Интерпретирующие системыпредназначены для формирования описания ситуаций по результатам

Классификация задач ЭС Прогнозирующие системыпредназначены для прогнозирования хода событий в будущем

Классификация задач ЭС Диагностирующие системыпредназначены для обнаружения источника неисправности (или определение

Классификация задач ЭС Системы мониторингаАнализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с

Классификация задач ЭС Системы проектированияпредназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой

Классификация задач ЭС Системы контроляобеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя

Определение экспертной системойвычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной

Определение экспертной системойэто система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов

Примеры экспертных систем MYCINНазначение:Выбор антимикробной терапии в условиях стационараПредставление знаний: правила, обратные

Примеры экспертных систем NEOMYCINНазначение:Лечение менингита и других заболеванийПредставление знаний: правила, обратные цепочки,

Примеры экспертных систем TropicaidНазначение:помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условияхПредставление знаний:

Примеры экспертных систем CASNET / GlaukomaНазначение:предназначена для диагностики и лечения глаукомыПредставление знаний:

Примеры экспертных систем PUFFНазначение:диагностика заболеваний легкихПредставление знаний: правила, обратные цепочкиПромышленная

В чем различие ?данных и знаний

В чем различие данных и знаний?Данные — это отдельные факты, характеризующие

В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ данные трансформируются,

В чем различие данных и знаний? Знания — это закономерности предметной области

В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются

Структура знаний в базе знаний

В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются

Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания о заболеванияхЗнания о наблюденияхЗнания о событияхЗнания

Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания об этиологияхЗнания об осложненияхЗнания о нормальной

Структура экспертной системы

Компоненты экспертной системы Лингвистический процессорпреобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном

Компоненты экспертной системы Объяснительный блоккак правила используют информацию пользователя; почему использовались

Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решательопределяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество

Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решательV— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р

Компоненты экспертной системы База Знаний организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь

Компоненты экспертной системы База Знаний Решающие знания содержат информацию, используемую для

Компоненты экспертной системы База Знаний Управляющие знания представляют собой некоторый набор

Компоненты экспертной системы База Знаний Метазнания – это знания о знаниях,

Пример экспертной системыПеречень вопросов для интервьюирования пациента.Протокол полученный после опроса пациента.

Примеры правил системы MYCIN

Примеры правил системы MYCIN

Примеры правил системы MYCIN

Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS (defrule diagnosis (patient (name Jones)(organism

Рейтинг качества диагностики систем MYCIN на основе заключения 8 экспертов 10

Логические операции с высказываниями ОтрицаниеОтрицанием высказывания A называется высказывание ¬ A (читается,

Логические операции с высказываниями КонъюнкцияКонъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A

Логические операции с высказываниями ДизъюнкцияДизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A

Логические операции с высказываниями ИмпликацияИмпликацией высказываний A и B называется высказывание A

Логические операции с высказываниями КванторыПусть x – предметная переменная, областью значений которой

Логические операции с высказываниями КванторыВыражение «для всех» обозначается знаком ∀, который называется

Логические операции с высказываниями КванторыЕсли свойством P обладают хотя бы некоторые элементы

Логические операции с высказываниями КванторыКвантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а

Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks) Нелинейная система, позволяющая классифицировать

Генетические алгоритмыДанные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а

Фрейм - это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Типы фреймов: фрейм

Структура фреймаСтруктура данных базы знанийИмя фрейма - это идентификатор, присваиваемый фрейму,

Структура фреймаСтруктура данных базы знанийИмя слота - это идентификатор присваиваемый слоту;

Фреймовое представление нормального физиологического процессаСтруктура данных базы знаний

Фреймовое представление этиологииСтруктура данных базы знаний

Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицитаСтруктура данных базы знаний

Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организмаБирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования

Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика программно-аппаратный комплекс для нелинейного

Примеры исследования органов биорезонансным методом Здесь вы видите компьютерный образы органов.

Желчный пузырьКрасные маркеры указывают на напряженное состояние тканей, что говорит о

Сосуды передней стенки сердцаМаркеры коричневого цвета указывают на ухудшение кровоснабжения передней

Аппарат ОберонЭкспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные

Интеграция экспертной системы в госпитальную систему больницы

Похожие презентации

Области применения ЭС
интерпретация,
прогноз
диагностика,
мониторинг
планирование,
проектирование
отладка
управление

Классификация задач ЭС Интерпретирующие системы
предназначены для формирования описания ситуаций по результатам

Классификация задач ЭС Прогнозирующие системы
предназначены для прогнозирования хода событий в будущем

Классификация задач ЭС Диагностирующие системы
предназначены для обнаружения источника неисправности (или определение

Классификация задач ЭС Системы мониторинга
Анализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с

Классификация задач ЭС Системы проектирования
предназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой

Классификация задач ЭС Системы контроля
обеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя

Определение экспертной системой
вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной

Определение экспертной системой
это система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов

Примеры экспертных систем MYCIN
Назначение:
Выбор антимикробной терапии в условиях стационара
Представление знаний: правила, обратные

Примеры экспертных систем NEOMYCIN
Назначение:
Лечение менингита и других заболеваний
Представление знаний: правила, обратные цепочки,

Примеры экспертных систем Tropicaid
Назначение:
помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условиях
Представление знаний:

Примеры экспертных систем CASNET / Glaukoma
Назначение:
предназначена для диагностики и лечения глаукомы
Представление знаний:

Примеры экспертных систем PUFF
Назначение:
диагностика заболеваний легких
Представление знаний: правила, обратные цепочки
Промышленная

В чем различие ?
данных
и
знаний

В чем различие данных и знаний?
Данные — это отдельные факты, характеризующие

В чем различие данных и знаний?
При обработке на ЭВМ данные трансформируются,

В чем различие данных и знаний?
Знания — это закономерности предметной области

В чем различие данных и знаний?
При обработке на ЭВМ знания трансформируются

В чем различие данных и знаний?
При обработке на ЭВМ знания трансформируются

Знания предметной области «Медицинская диагностика»
Знания о заболеваниях
Знания о наблюдениях
Знания о событиях
Знания

Знания предметной области «Медицинская диагностика»
Знания об этиологиях
Знания об осложнениях
Знания о нормальной

Компоненты экспертной системы Лингвистический процессор
преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном

Компоненты экспертной системы Объяснительный блок
как правила используют информацию пользователя;
почему использовались

Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель
определяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество

Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель
V— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р

Компоненты экспертной системы База Знаний
организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь

Компоненты экспертной системы База Знаний
Решающие знания содержат информацию, используемую для

Компоненты экспертной системы База Знаний
Управляющие знания представляют собой некоторый набор

Компоненты экспертной системы База Знаний
Метазнания – это знания о знаниях,

Пример экспертной системы
Перечень вопросов для интервьюирования пациента.
Протокол полученный после опроса пациента.

Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS
(defrule diagnosis
(patient (name Jones)
(organism

Логические операции с высказываниями Отрицание
Отрицанием высказывания A называется высказывание ¬ A (читается,

Логические операции с высказываниями Конъюнкция
Конъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A

Логические операции с высказываниями Дизъюнкция
Дизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A

Логические операции с высказываниями Импликация
Импликацией высказываний A и B называется высказывание A

Логические операции с высказываниями Кванторы
Пусть x – предметная переменная, областью значений которой

Логические операции с высказываниями Кванторы
Выражение «для всех» обозначается знаком ∀, который называется

Логические операции с высказываниями Кванторы
Если свойством P обладают хотя бы некоторые элементы

Логические операции с высказываниями Кванторы
Квантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а

Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks)
Нелинейная система, позволяющая классифицировать

Генетические алгоритмы
Данные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка

Структура фрейма
Структура данных базы знаний
Имя фрейма - это идентификатор, присваиваемый фрейму,

Структура фрейма
Структура данных базы знаний
Имя слота - это идентификатор присваиваемый слоту;

Фреймовое представление нормального физиологического процесса
Структура данных базы знаний

Фреймовое представление этиологии
Структура данных базы знаний

Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицита
Структура данных базы знаний

Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организма
Бирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования

Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика
программно-аппаратный комплекс для нелинейного

Примеры исследования органов биорезонансным методом
Здесь вы видите компьютерный образы органов.

Желчный пузырь
Красные маркеры указывают на напряженное состояние тканей, что говорит о

Сосуды передней стенки сердца
Маркеры коричневого цвета указывают на ухудшение кровоснабжения передней

Аппарат Оберон
Экспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные