Примеры применения экспертных систем

С помощью экспертных систем эффективно решаются задачи, для которых нет строгой устоявшейся теории. Наиболее эффективное применение экс­пертные системы получили в диагностике, не только медицинской, но и технической и экономической.

Большое влияние на развитие экспертных систем оказала разработанная еще в 1970-е годы в Стенфордском университете система MYCIN, которую сейчас считают классической. Эта система диагностирует бактериальные инфекции крови и дает рекомендации относительно терапии. База знаний системы MYCIN составляет сотни правил типа ЕСЛИ — ТО, которые являются вероятностными, что позволяет принимать правильные решения при ошибочности части данных. Система имеет блок объяснения рассуждений.

Опишу несколько областей применения ЭС.

Фармакокинетика. Фармакокинетическая модель позволяет представить и определить количественно различные фазы обмена лекарственного средства (поглощение, распространение, преобразование в активных и неактивных метаболитах, выведение). Измерение биологических параметров пациента и консультации с экспертной системой позволяют индивидуально регулиро­вать дозировку лекарственного средства. Клиническое использование этого метода особенно важно при применении препаратов с узким терапевтиче­ским окном (интервал оптимальной дозировки является маленьким, и есть высокий риск неэффективности или передозировки).

Терапия. Наиболее выдающиеся примеры диагностической помощи — INTER-NIST/CADUCEUS/QMR-системы, разработанные в Университете Питсбурга. Система INTERNIST охватывает приблизительно 80% терапии и использует в своей основе сведения о 4500 симптомах и синдромах, 600 бо­лезнях. Каждая болезнь описана приблизительно 80 симптомами.

Учитывая симптомы, представленные пациентом, система определяет раз­личные диагностические гипотезы. Исследования показали, что диагнозы, выставляемые системой, сопоставимы работе эксперта. Практическое ис­пользование системы затруднено по причине больших затрат времени при работе с ней.

Химиотерапия. Система ONCOCIN, разработанная в онкологической кли­нике Стэнфордского университета, предназначена помогать назначению химиотерапии онкологическим больным. Она помогает выбрать терапевти­ческие протоколы, которые могут быть применены к конкретному пациенту, определить дозы химиотерапии и контролировать ход лечения.

Интеграция в медицинскую информационную систему. Система HELP, разра­ботанная и внедренная в госпитале Солт-Лейк-Сити, является хорошим примером системы поддержки принятия решений, интегрированной в ста­ционарную информационную систему. Работает она в полуавтоматическом режиме. Система предупреждения обнаруживает патологические отклонения в лабораторных данных и определяет неадекватные дозировки лекарствен­ных препаратов; анализирует микробиологические данные и сравнивает с другими доступными данными лабораторно-клинических исследований; информирует фармацевтов о применении антибиотиков, стоимости и дли­тельности лечения; предупреждает, если обнаруживает инфекцию в анали­зах, где ее не должно быть, сообщает о случаях слишком долгой резистент­ной антибиотикотерапии.

Польза использования экспертных систем

Трудоемкость разработки экспертных систем вынуждает задаться вопросом: "Зачем разрабатывать экспертные системы? Не лучше ли обращаться к чело­веческому опыту, экспертам?" Помимо недостатков, ЭС обладают положи­тельными качествами.

• Постоянство. Профессиональные качества человека-эксперта могут серь­езно меняться со временем.

• Легкость передачи или воспроизведения. Передача знаний от одного чело­века другому — долгий и дорогой процесс. Передача искусственной ин­формации — это просто копирование программы или файла данных.

• Устойчивость и воспроизводимость результатов. Эксперт-человек может принимать в подобных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов, тогда как результаты ЭС стабильны.

• Стоимость эксплуатации. Работа высококвалифицированного эксперта дорогая, а ЭС дороги в разработке, но дешевы в эксплуатации.

Литература:

1.Анин Б.Ю. Защита компьютерной информации.-СПб.:БХВ-Санкт-Петербург, 2000

2.Барсуков В.С., Водолазкий В.В. Современные технологии безопастности.-М.:Нолидж, 2000

3.Баричев С.Г., Гончаров В.В., Серов Р.Е. Основы современной криптографии.-М.:Горячая линия-Телеком, 2001

4. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.-СПб.:Питер, 2000 г.

5.Столингс В. Основы защиты сетей. –М.:Издательский дом «Вильямс», 2002

6.Хорев П.Б. Методы и средства защиты информации в компьютерных системах.-М.: Издательский центр «Академия», 2006

Контроль

Вопросы:

1. Что является основной любой интеллектуальной системы?

2. Что входит в состав экспертной системы?

3. Что такое интегрированная экспертная система?

4. Что такое стыковка экспертной системы?

5. Как связаны универсальность программного средства и количество работы по созданию готовой экспертной системы?

6.Что такое нейросеть?

7.Где применяются нейрокомпьютеры?

8.Перечислите основные направления искусственного интеллекта.

9.Расскажите историю развития искусственного интеллекта.

10.Расскажите модели представления знаний в современных интелектуальных системах.

11.Классификация интеллектуальной информационной системы.

Тесты: См. Сборник тестовых заданий по «Информатика» тема «Безопасность информационной системы».

Задачи:

1.Перечислите основные направления искусственного интеллекта.

2.Перечислите уровни обработки данных.

3.Перечислите уровни обработки знаний.

4.Перечислите классификацию экспертных систем.

Стр. 11 из 53