Особливості прийняття рішень в медичних експертних систем.

Відомо, що основним джерелом знань для ЕС є експерт. Тому для створення медичних ЕС велике значення має моделювання логічних міркувань лікаря.

В першому наближенні логічні міркування лікаря можна розглядати як процес оперування з “медичною пам’яттю”, вхідними даними для якого є симптоми, що спостерігаються. За такого підходу “медична пам’ять” є первинною, а логічні міркування - вторинними. Однак наведена класифікація є досить умовною, оскільки “стиль” міркувань може мати значний вплив на структуру і характер “медичної пам’яті”.

Якщо розглянути традиційні методи оброблення інформації та прийняття рішень у медицині, то слід відзначити, що до останнього часу найбільше поширення отримали так звані табличні алгоритми, які ґрунтуються на обчисленнях з використанням таблиць.

Перевага табличних алгоритмів полягає у простоті, недолік – чутливість до ситуації, коли деякі ознаки (інколи найбільш інформативні) не виміряні з тих чи інших причин.

Вказаний недолік можна усунути, якщо використовувати алгоритми на основі ймовірнісного підходу. Для цього використовується метод Байеса або метод послідовного статистичного аналізу (метод Вальда).

У випадку використання формули Байєса як міра достовірності висновку про наявність тієї чи іншої патології використовується ймовірність P(Y_j/X_i):

. (1)

Для множини ознак Х={Х₁,…,Х_К} формула Байєса приймає вигляд:

(2)

або, для статистично незалежних ознак,

. (3)

Розв'язувальне правило для метода Байєса полягає в пошуку максимуму функції P(Y_j/X₁,…,X_К).

Для застосування зручнішим є рекурентний варіант формули Байєса:

(4)

Вираз (4) дозволяє проводити обчислення в міру оцінювання нових симптомів, не чекаючи моменту, коли будуть оцінені всі К симптоми. Тому можна припинити врахування нових симптомів, якщо лікар вважає оцінку ймовірності гіпотези, що аналізується, досить високою. Формула (4) є варіантом формули (3), тобто математично коректна лише за умови статистичної незалежності ознак.

Розглянемо приклад знаходження ймовірності виникнення геморагічного та ішемічного інсульту за наявними симптомами з використанням формули Байєса..

На основі експертних знань складається таблиця характеристик наявності певних симптомів при геморагічному та ішемічному інсульті. Оскільки людям легше оперувати словами, а не числами, то в таблицю вносяться якісні характеристики симптомів.

Таблиця 2

Якісні характеристики ознак

Симптоми	Геморагічний інсульт	Ішемічний інсульт
Передвісники	Малохарактерні	Характерні
Раптовий розвиток	Характерний	Менш характерний
Повільний розвиток	Нехарактерний	Характерний
Втрата свідомості	Характерна	Менш характерна

Для переходу до кількісних ознак можна експериментально оцінити відповідні частоти повторюваності різних ознак для даних захворювань (табл.3)

Таблиця 3

Вербальні та числові оцінки ознак

Вербальна оцінка	Числова оцінка
Характерно	0,8-1
Менш характерно	0,5-0,8
Малохарактерно	0,2-0,5
Нехарактерно	0-0,2

На основі даних з табл.3 замість табл. 2 можна отримати табл. 4 з кількісними характеристиками ознак

Таблиця 4

Середні частоти ознак

Симптоми	Геморагічний інсульт	Ішемічний інсульт
Передвісники	0,35	0,9
Раптовий розвиток	0,9	0,65
Повільний розвиток	0,1	0,9
Втрата свідомості	0,9	0,65

Якщо вважати захворювання рівноймовірними, то за формулою Байєса (1) можна оцінити ймовірності розвитку захворювання при наявності певного симптому у пацієнта (табл. 5).

Таблиця 5