Міністерство охорони здоровя України

львівський Національний медичний університет

Імені данила галицького

« Затверджено »

на методичній нараді

кафедри медичної інформатики .

Завідувач кафедри

________________________

«___»_____________ 2011 р.

Методичні рекомендації

для самостійної роботи студентів

при підготовці до практичного заняття

Навчальна дисципліна	Медична інформатика
Модуль №2	Медичні знання та прийняття рішень в медицині
Змістовий модуль №3	Медичні знання та прийняття рішень
Тема заняття 10:	Методи підтримки прийняття рішень. Стратегії отримання медичних знань
Курс:	ІІ
Факультет:	Медичний, стоматологічний

Львів - 2011

Основні поняття про експертні системи.

В кінці 50-х років минулого століття появилась нова область інформатики – штучний інтелект. Вона займалась розробкою програм, які здатні розв'язувати так звані "людські" задачі. Розв’язання задач такого напрямку пов'язане з нетривіальними логічними висновками і пошук результатів, як правило, зводиться до перебору і аналізу великої кількості можливих варіантів. Саме до такого класу належить більшість медичних завдань.

Метою досліджень в галузі штучного інтелекту є створення таких систем, які можуть використовувати велику кількість знань, отриманих від фахівців, і здатні вступати в діалог та пояснювати свою лінію міркувань. Це передбачає наявність великої за об’ємом і добре структурованої бази знань, чітке розмежування між різними рівнями знань, наявність зручних представлень для правил і прототипів.

Одним з найбільш визначних практичних досягнень в області штучного інтелекту є розробка експертних систем. Експертна система (ЕС) – комп’ютерна програма, яка використовує знання спеціалістів про деяку конкретну вузьку спеціалізовану предметну область, і яка в межах цієї області здатна приймати рішення на рівні експерта–професіонала. При цьому створюються можливості використання інтегрованих знань багатьох експертів без їх безпосередньої участі у розв’язанні конкретної проблеми. Також говорять, що ЕС - це система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) в деякій предметній галузі. Експертна система повинна також уміти певним чином пояснювати свою поведінку і свої рішення користувачу, так само, як це робить експерт-людина. Це особливо необхідно в областях, для яких характерна невизначеність, неточність інформації (наприклад, у медичній діагностиці). У цих випадках здатність до пояснення потрібна для того, щоб підвищити ступінь довіри користувача до системи, а також для того, щоб дати можливість користувачу знайти можливий дефект у міркуваннях системи. У зв'язку з цим в експертних системах повинна передбачатися дружня взаємодія з користувачем, що робить для користувача процес міркування системи "прозорим".

Часто до експертних систем висувають додаткову вимогу - здатність мати справу з невизначеністю і неповнотою. Інформація про поставлену задачу може бути неповною чи ненадійною; відносини між об'єктами предметної області можуть бути наближеними. Наприклад, може не бути повної впевненості в наявності в пацієнта деякого симптому чи в тому, що дані, отримані при вимірі, точні; ліки можуть стати причиною ускладнення, хоча звичайно цього не відбувається. В усіх цих випадках необхідні міркування з використанням ймовірнісного підходу або використання методів нечіткої логіки.

Інтерес користувачів до ЕС зумовлений тим, що вони орієнтовані на вирішення широкого кола задач у неформалізованих галузях, які до недавнього часу вважались малодоступними для обчислювальної техніки; за допомогою ЕС спеціалісти, які не знають програмування, можуть самостійно розробляти потрібні їм застосування; у процесі рішення практичних задач ЕС досягають результатів, які не поступаються, а інколи і перевищують можливості людей-експертів.

ЕС можуть видавати рекомендації, проводити аналіз, виконувати класифікацію, надавати консультації і ставити діагноз. Вони орієнтовані на вирішення задач, що звичайно вимагають консультації людини-фахівця і є досить складними для традиційного моделювання. На відміну від машинних програм, що використовують процедурний аналіз, ЕС вирішують задачі у вузькій предметній області (конкретній області експертизи) на основі дедуктивних міркувань. Експертні системи моделюють не стільки фізичну природу (або іншу) певної області, скільки механізм мислення людини стосовно рішення задач у цій проблемній області. Такі системи часто виявляються здатними знайти рішення неструктурованах і погано визначених задач.

Першими розробленими ЕС були саме медичні експертні системи.