Вопрос 21. База данных – это организованная совокупность данных, предназначенная для длительного хранения во внешней памяти эвм, постоянного обновления и использования.

Классификация БД. Базы данных классифицируются по:

1) Характеру хранимой информации. По нему БД подразделяются на фактографические и документальные. Первые содержат в себе данные в строго фиксированных форматах и в краткой форме, являясь электронным аналогом каталогов. Вторые БД похожи на архив документов.

2) Способу хранения информации. По нему БД подразделяются на централизованные и распределенные. В централизованных БД вся информация хранится на одном компьютере. Это может быть отдельный компьютер, но чаще – сервер, к которому подключены клиенты-пользователи. Распределенные БД функционируют в локальных и глобальных сетях. В этих случаях фрагменты БД могут храниться на разных компьютерах или серверах.

3) Структуре хранимых данных. По нему БД подразделяются на иерархические, сетевые и реляционные (табличные).

Вопрос 15. Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.

Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

Экспертная система – это программа для компьютера, оперирующая с формализованными знаниями врачей-специалистов и имитирующая логику человеческого мышления, основанную на опыте и знаниях экспертов с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Основные компоненты:

1. База знаний (БЗ) – это совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной пользователю и эксперту (является ядром экспертной или интеллектуальной системы).

2. Интерфейс пользователя – это комплекс программ, реализующий интерактивный диалог с ЭС.

3. Блок логического вывода – это программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.

4. Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответ на вопрос, как и почему было принято или иное решение.

5. Редактор базы знаний – программа, предоставляющая инженеру по знаниям возможность дополнять разработанную БЗ.

Экспертные системы эффективны в медицине, где существует много вариантов проявления заболеваний и часто отсутствуют однозначные критерии диагностики и лечения.\, в связи с чем важен опыт высоко квалифицированных специалистов. По областям применения можно выделить ЭС для диагностики, интерпретации данных, лечения, прогнозирования и мониторинга за состоянием больных.

Обобщенная структура экспертной системы.

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система.

Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов.

База знаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному).

Решатель - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?"

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ("help" - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

Инструментальные средства построения экспертных систем.

Традиционные языки программирования

В эту группу инструментальных средств входят традиционные языки программирования (С, C++, Basic, Fortran и т.д.), ориентированные в основном на численные алгоритмы и слабо подходящие для работы с символьными и логическими данными.

Языки искусственного интеллекта

Это прежде всего Лисп (LISP) и Пролог (Prolog) – наиболее распространенные языки, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта

Специальный программный инструментарий

В эту группу программных средств искусственного интеллекта входят специальные инструментарии общего назначения. Как правило, это библиотеки и надстройки над языком искусственного интеллекта Лисп.

"Оболочки"

Под "оболочками" (shells) понимают "пустые" версии существующих экспертных систем, т.е. готовые экспертные системы без базы знаний. Примером такой оболочки может служить EMYCIN (Empty MYCIN – пустой MYCIN), которая представляет собой незаполненную экспертную систему MYCIN.

Требования, предъявляемые к медицинским экспертным системам.

1. Система должна обеспечивать высокий уровень решения задачи 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.

4. Созданные системы должны обеспечивать возможность модификации при обновлении информации.

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 её представление в виде формализованных знаний в форме, пригодной для непосредственного занесения в БЗ. Когнитолог является основным разработчиком базы знаний ЭС. От полноты признакового пространства , включая связи симптомов разработанной ЭС, и точности сформулированных алгоритмов вывода зависит качество выносимых ЭС решений.

Когнитолог – это специалист по анализу и представлению знаний. В функции когнитолога входит выбор экспертов, их опрос с последующим сопоставлением и обобщением полученной информации об объектах предметной области.

В ЭС реализуются четыре базовые функции:

1) Приобретение знаний;

2) Представление знаний;

3) Управление процессом принятия решений;

4) Разъяснение принятого решений.

Опыт, накопленный в разработке ЭС, позволил перейти к так называемым гибридным системам. В гибридных системах используются как алгоритмы диагностики на основе математической статистики, математических моделей, так и системы знаний. Примерами таких систем могут быть:

1) Системы «Гарвей», «Айболит», «Миррор», созданные НЦССХ им. А.Н. Бакулева, построены на совокупности математических и логико-лингвистических моделей. Алгоритмы принятия решений опираются на фундаментальные знания в области кровообращения и работы сердца.

2) Гибридная система для консультативной диагностики типов инсульта, включающая патогенетические подтипы ишемического инсульта на основе сочетания трех методов: статистического, логико-статистического и нейросетевого. Разработана в научно-исследовательском центре неврологии РАМН.

Дедукция - метод научного познания, который заключается в переходе от некоторых общих посылок к частным результатам-следствиям. Дедукция – это частный случай умозаключений. В широком смысле умозаключение – логическая операция, в результате которой из одного или нескольких принятых утверждений получается новое утверждение – заключение, вывод, следствие. Отличительная особенность дедуктивного умозаключения в том, что от истинных посылок оно всегда ведет к истинному заключению.

Примеры дедуктивных умозаключений:

Все жидкости упруги; вода жидкость; значит вода упруга.

Если идет дождь, земля становится мокрой; идет дождь, следовательно, земля мокрая.

Общая схема дедуктивного заключения:

Если А, то В; А, следовательно В, где А и В – высказывания.

Если А, то В; неверно В, значит неверно А.

Ценность дедукции состоит, во-первых, в том, что она дает во всех формах всегда необходимые, достоверные выводы. Во-вторых дедуктивным способом можно оперировать информацией любого рода. К дедукции можно свести все другие способы логического рассуждения. В-третьих, дедукция является основным способом построения доказательств, ведения споров, дискуссий.

Вопрос 16. Модуль математического моделирования. Использование моделей обеспечивает способность СППР к проведению анализа. Модели, используя математическую интерпретацию проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Например, модель фармакокинетики позволяет оптимизировать выбор лекарственной терапии.

Основные этапы построения модели:

1 этап: Формулировка цели моделирования.

2 этап: Построение упрощенной схемы реального процесса или явления на основании соответствующих законов и имеющихся данных.

3 этап: Изображение моделируемого процесса в виде соответствующей геометрической структуры.

4 этап: Формализация модели, т.е. составление уравнений, формул и т.п., адекватно описывающих происходящие процессы.

5 этап: Решение уравнений.

6 этап: Анализ полученных данных.

1) Математическое моделирование как метод исследования обладает рядом достоинств:

1) Метод представления количественных закономерностей в виде графиков, формул, таблиц и т.п. точен и экономичен;

2) Математическая модель позволяет судить о поведении таких систем и в таких условиях, которые трудно (или даже невозможно) создать в эксперименте или в клинике;

3) Математическая модель позволяет уменьшить время исследования систем, экономит материальные ресурсы;

4) Математическая модель облегчает решение задач прогнозирования хода и результатов экспериментов, эффектов лечебных воздействий. Такое прогнозирование позволяет подобрать оптимальные варианты применения лекарственных препаратов. Например, можно рассчитать схему внутрисосудистого непрерывного введения лекарства так, что будет обеспечен максимальный лечебный эффект при минимальном побочном воздействии. Наконец, можно лечебную терапию так рассчитать, что она обязательно приведет к выздоровлению (если таковое ещё возможно);

5) Математическая модель является важной составной частью систем интенсивной терапии;

6) Анализ математических моделей может выявить в организме пациента новые, не известные практике явления и тем самым стимулировать более глубокое исследование тех или иных органов человека.

Вопрос 30. Географическая информационная (геоинформационная) система – это система визуального представления географически или координатно-«привязанной» проблемно-ориентированной информации. Географические программные средства совмещают преимущества обработки данных, которыми обладают базы данных, с наглядностью карт, схем и графиков. Это обеспечивает быстрый анализ информации, что особенно удобно для получения лицом, принимающим решение, быстрого общего впечатления о ситуации.