Лабораторная работа 12 Содержание Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений
 Скачать 245.54 Kb.
|
Экспертные системы в медицинеЛабораторная работа №12Содержание
Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений:Выполняют задачи анализа, моделирования прогноза. Принятие решения – это акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.ЭС – это комплекс программ, аккумулирующий знания специалистов в конкретной предметной области, предназначенный для тиражирования знаний и консультаций менее квалифицированных пользователей.Структура экспертной системы Интерфейс пользователя Решатель База знаний Блок объяснений Интеллектуаль-ный редактор базы знаний Инженер по знаниям и Эксперт Пользователь (база данных) Этапы построения экспертных систем 1. Идентификация (определение людских и материальных ресурсов, класса задач, целей и т.д.). 2. Концептуализация (определяются основные понятия, терминология, стратегия принятия решений и т.д.). 3. Формализация (выбор языка представления знаний, продукционные модели, семантические сети и т.д.). 4. Разработка прототипа (создание усеченной версии для проверки работы программы). 5. Тестирование (выявление ошибок, адекватности интерфейса и т.д.). 6. Опытная эксплуатация. Особое место среди ЭС, применяемых в медицине, занимают так называемые самообучающиеся интеллектуальные системы (СИС) (Галушкин А.И., Симоров С.Н., 2011).Самообучающиеся медицинские экспертные системы принятия решений, диагностики, назначения лечебно-профилакти-ческих мероприятий и прогнозирования должны удовлетворять следующим требованиям:Требования Самообучающихся медицинских экспертных систем
Классификация экспертных систем Экспертные системы По задаче По связи с реальным временем По типу ЭВМ По степени интеграции Классификация ЭС по задаче По задаче Интерпретация данных (обнаружение и идентификация различных типов океанских судов – SIAP, определение свойств личности – АВТАНТЕСТ и др.) Диагностика (медицинская, аппаратуры, математического обеспечение и др.) Мониторинг (помощь диспетчерам атомного реактора – REACTOR, контроль за работой электростанций, аварийных датчиков) Проектирование (конфигураций ЭВМ, синтез электрических цепей – SYN и др.) Классификация ЭС по задаче По задаче Прогнозирование (предсказание погоды – WILLARD, оценки урожая - PLANT, прогнозы в экономике - ECON и т.д.) Планирование (планирование поведение робота – STRIPS, планирование промышленных заказов – ISIS и т.д.) Обучение (языку программирования ЛИСП, ПАСКАЛЬ и т.д.) Классификация ЭС по связи с реальным временем По связи с реальным временем Статические Квазидинамические Динамические Классификация ЭС по типу ЭВМ По типу ЭВМ На суперЭВМ На ЭВМ средней производительности На символьных процессорах На мини- и супермини- ЭВМ На ПЭВМ Классификация ЭС по степени интеграции По степени интеграции Автономные Гибридные (интегрированные) Медицинские экспертные системы
Фрагмент диалога пользователя с MYCIN Продолжение диалога пользователя с MYCIN |