ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НА ПЕРСОНАЛЬНЫХ ЭВМ Курмашева А.С.

Орский Гуманитарно-технологический институт (филиал) ОГУ


Номер: 3-7
Год: 2016
Страницы: 64-67
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

база знаний, задача, система, эксперт, the knowledge base, the task, the system expert

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

В статье представлены результаты создания экспертной системы (ЭС), позволяющей по наличию ряда признаков (симптомов) определять диагноз и модифицировать базу знаний. Дается описание основных характеристик, рассмотрена структура и функции ЭС.

Текст научной статьи

Технология экспертных систем является одним из направлений новой области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта. Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ способных имитировать, воспроизводить те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка [3]. Эта технология уже успешно применяется в некоторых областях техники и жизни общества - органической химии, поиске полезных ископаемых, медицинской диагностике. Экспертная система состоит из базы знаний, подсистемы вывода, подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора [1]. В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, необходимо разработать механизмы выполнения следующих функций системы: - определение задач с использованием знаний о конкретной предметной области - возможно, при этом возникает необходимость иметь дело с неопределенностью; - решений системы во время и после окончания процесса обработки задачи. Экспертные системы применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обладающие одной или несколькими характеристиками из следующего списка: - задачи не могут быть представлены в числовой форме; - исходные данные и знания о предметной области неоднозначны, неточны, противоречивы; - цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции; - не существует однозначного алгоритмического решения задачи. Все вышеперечисленные свойства являются типичными для медицинских задач, так как в большинстве случаев они представлены большим объемом многомерных, запутанных, а порой и противоречивых клинических данных. ЭС позволяют решать задачи диагностики, дифференциальной диагностики, прогнозирования, выбора стратегии и тактики лечения и другие [3]. Как известно, что экспертные системы (ЭС) для интеллектуальных медицинских комплексов должны обеспечивать автоматизированный сбор сведений о пациенте, выдачу обработанной информации врачу, формирование в режиме диалога диагноза и способа профилактики, коррекции или лечения, выработку управляющих сигналов на аппараты воздействия. Для их реализации приходится решать проблемы создания информационно справочных, решающих и управляющих систем, а также множество сопутствующих задач: хранения и представления информации, пополнения баз данных и так далее. Предполагаемым достоинством ЭС является то, что они позволяют рядовому специалисту использовать в повседневной практике опыт и знания, накопленные ведущими специалистами медицины. В медицине исходными наборами данных являются жалобы, симптомы, синдромы, результаты измерений параметров функционирования органов и систем пациентов, а решение, получаемое ЭС, - это распределение вероятностей предполагаемых диагнозов. Сложность построения эффективных медицинских ЭС объясняется особенностями предметной области, а именно: - большим объёмом трудно формализуемых исходных данных; - сложностью построения алгоритмического решения; - неопределенностью или недостоверностью части исходных данных; - решение может быть не единственным (у больного присутствуют два или более заболеваний с разной степенью их проявления); - сложностью выработки решающих правил. На этапе предварительного опроса или обследования по незначительному набору значащих симптомов ставится предварительный диагноз (гипотеза), определяется исследования для уточнения предварительного диагноза. Такая дополнительная информация дает возможность на только уточнить диагноз, но и выбрать дальнейшее направление исследований. Врач, уточняя признаки заболевания, не предусмотренные «стандартным опросником», может радикально изменить стартовую ситуацию [2]. Цель исследований по экспертным системам состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым специалистом в предметной области [3]. Разрабатываемая мной медицинская экспертная система имеет одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: она не предназначена для решения универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. ЭС «Кардиология» предназначена для определения характера заболевания, основываясь на ответах пользователя, полученных в результате диалога, а также для повышения оперативности и качества диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. База знаний включает порядка тридцати распространенных заболеваний. Программа для определения диагноза задаёт вопросы, где ответами могут быть: «нет» и «да». В зависимости от вариантов ответов система выдаёт предполагаемый диагноз. Иными словами, ЭС предназначена для качественного решения задач в области медицины. Фундаментом экспертной системы является база знаний, которая составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями. Врач кардиолог к примеру, хорошо диагностирует болезни и эффективно назначает лечение, не потому, что он обладает некими врожденными способностями, а потому что имеет качественное медицинское образование и большой опыт в лечении своих пациентов. Поэтому ценность всей ЭС как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний [1, 3]. Система «Кардиология» используется на одном рабочем месте и универсальна в том плане, что лишнего абсолютно ничего не задает, настолько точна, то есть пока неясно программа будет задавать вопросы, как только ясность появилась - выводит ответ. Уровень надежности достигается согласованным применением организационных, организационно-технических мероприятий и программно-аппаратных средств. Надежность обеспечивается за счет: - применения технических средств, системного и базового программного обеспечения, соответствующих классу решаемых задач; - своевременного выполнения процессов администрирования системы; - соблюдения правил эксплуатации и технического обслуживания программно-аппаратных средств; - предварительного обучения пользователей персонала. После завершения этапа разработки экспертной системы необходимо провести ее тестирование в отношении критериев эффективности. К тестированию широко привлекаются другие эксперты с целью апробирования работоспособности системы на различных примерах. Экспертная система оценивается главным образом для того, чтобы проверить точность работы программы и ее полезность. Оценку можно проводить, исходя из различных критериев, которые сгруппируем следующим образом: - критерии пользователей (понятность и «прозрачность» работы системы, удобство интерфейсов и другие); - критерии приглашенных экспертов (оценка советов решений, предлагаемых системой, сравнение ее с собственными решениями, оценка подсистемы объяснений и другие); - критерии коллектива разработчиков [4]. При первом запуске программы на экране монитора открывается окно, представленное на рисунке 1, в нижней части которого расположена строка ввода пароля входящего в систему пользователя (врача или администратора). При нажатии на кнопку Enter, открывается главное окно программы, изображенное на рисунке 2. Рисунок 1 - Окно для ввода пароля. Рисунок 2 - Вид программы для администратора. Для каждого пациента при очередном визите заводится пароль доктора, по которому экспертная система различает пользователей. В результате работы экспертной системы, врач получает выходные данные, то есть появляется окно постановки диагноза для первого доктора, изображенное на рисунке 3. Рисунок 3 - Постановка диагноза

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.