проектирование экспертных систем медицинской диагностики

ISBN 5-86911-268-0
УПРАВЛЕНИЕ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ
Уфа, 1999
РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
УДК 681.3, 681.518, 628.512.2
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ НА БАЗЕ
НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ
МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Т. В. БРЕЙКИН, Л. З. КАМАЛОВА, С. Я. ПОПКОВА,
А. А. КАРТАШЕВСКАЯ ∗
∗
Уфимский государственный авиационный технический университет
Тел : (3472) 23 78 23 Факс : (3472) 22 29 18 E-mail : gateway@asu.ugatu.ac.ru
450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12
Аннотация: Рассматриваются вопросы проектирования экспертных систем медицинской диагностики. Предлагается применение
методов системного моделирования для описания предметной области и эффективного анализа необходимости построения экспертных
систем. Предлагается использование при проектировании экспертных систем математического аппарата нечеткой логики, позволяющего формализовать нечеткие понятия и отношения, предоставленные экспертом. Описывается системный проект создания экспертной системы диагностики астмы на базе CASE-технологий.
Ключевые слова: экспертные системы ; системное моделирование ; нечеткая логика ; диагностика ; эксперты ; системный проект ;
функциональная модель ; информационная модель
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время в России все большее внимание уделяется
проблемам, связанным с принятием эффективных управленческих
решений. Это обусловлено динамичностью развивающегося делового
мира. Часто возникают такие ситуации, когда приходится оперативно находить и обобщать необходимую информацию, проводить анализ имеющейся информации, аргументировано принимать решения
и прогнозировать, оценивать риски и шансы их реализации. Возрастает роль человека, работника, принимающего трудные управленческие решения.
128
Брейкин Т. В., Камалова Л. З., Попкова С. Я. и др.
В начале восьмидесятых годов сформировалось направление, получившее название “экспертные системы”. Экспертные системы помогают и позволяют решать интеллектуальные задачи на основе
накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов
в рассматриваемой области. В настоящее время экспертные системы используются в различных проблемных областях. Чаще всего
экспертные системы применяются в бизнесе, в производстве и в медицине [4]. Экспертные системы применяются для решения трудных задач, но по качеству принимаемых решений они не уступают
специалистам-экспертам и обладают “прозрачностью” решений. С
другой стороны, они способны пополнять свои базы знания во взаимосвязи с экспертом.
1. СИСТЕМНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРТНЫЕ
СИСТЕМЫ
Известны основные условия, определяющие целесообразность и
возможность создания экспертных систем :
– должны существовать эксперты, обладающие значительным
опытом и способные вербализовать и объяснить используемые ими
методики в данной предметной области ;
– решаемая задача должна быть достаточна трудна, а её решение
базироваться на рассуждениях ;
– решаемая задача должна относиться к структурированной
области, в которой должны быть выделены основные понятия, определения, отношения и способы получения решения данной задачи [1].
Существуют различные подходы к проектированию экспертных
систем. Одним из наиболее эффективных является метод системного моделирования. Применение этого метода позволяет описать
предметную область в виде системного проекта на языке стандарта SADT. Ядром системного проекта являются функциональная, информационная и динамическая модели, сопровождаемые семантической сетью понятий. При описании функционального содержания системы отдельные функции доводятся до алгоритмов, процедур и т.д.
Однако в системе обычно существуют функции, связанные с принятием решений в условиях неопределенности. Для формализации
выполнения таких функций целесообразно использовать методы экспертных систем.
Таким образом, для того чтобы ответить на вопрос о существовании необходимых условий при создании экспертных систем (сформулированных выше), а также определить исходные данные для их
проектирования, необходимо провести системное моделирование.
Следует отметить, что более полно методология системного моделирования может быть реализована на базе CASE-технологий, в
Проектирование ЭС медицинской диагностики
129
которых разработаны средства для формализации представления системных моделей. Наиболее применимые CASE-технологии основаны
на использовании стандарта SADT, например, методология IDEF [2].
С другой стороны, многие функции, связанные с принятием решений, адекватно описываются с помощью методов нечеткой логики
[3].
2. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
Рассмотрим пример проектирования экспертных систем на базе
нечеткой логики с применением методов системного моделирования
предметной области, связанной с диагностикой и лечением больных
астмой.
Построение экспертной системы реализовано по сквозной технологии системного моделирования, основанной на CASE-средствах
стандарта SADT.
Был проведен детальный анализ процесса диагностики и лечения больных, на основе чего построен системный проект процесса
диагностики и лечения больных, который включает в себя функциональную, информационную и динамическую модели.
На основе результатов анализа функциональной структуры процесса обследования и лечения больных разработана функциональная
модель по методологии IDEF0. Функциональная модель приведена
на рис. 1. Она представляет собой структурное изображение функций рассматриваемого процесса обследования и лечения больных, а
также информации и объектов, связывающих эти функции. В функциональной модели отражена методическая база, на основе которой
выполняются задачи, составляющие процесс обследования и лечения
больных. Для каждой задачи определена входная и выходная информация, кроме того, определен исполнитель, ответственный за осуществление той или иной функции.
В процессе обследования и лечения больных представляется возможным выделить пять основных комплексов задач :
1) принять больного ;
2) поставить диагноз ;
3) назначить и провести лечение ;
4) оценить эффективность лечения ;
5) подготовить к выписке.
В приемный покой поступает больной (либо приходит с направлением, либо его привозит скорая помощь). В приемном отделении
заполняется медицинская карта больного.
Затем больной поступает в терапевтическое отделение. Врач на
основании выслушанных жалоб больного и ответов на уточняющие
вопросы заполняет анамнез заболевания, проводит физикальное об-
;hevghc
,
,
L_jZi_\l
hl^_e_gb_
J_amevlZlu
h[ke_^h\Zgby
&
Рис. 1. Функциональная модель
;hevgbpZ
0
L_jZi_\l
hl^_e_gb_
L_jZi_\l
hl^_e_gb_
Ih^]hlh\blv
d \uibkd_
2
[hevgh]h Wibdjba
$
Hp_gdZ
wnn_dlb\ghklb
e_q_gby
Hp_gblv
wnn_dlb\ghklv
e_q_gby
[hevgh]h $
J_amevlZlu
e_q_gby
L_jZi_\l
hl^_e_gb_
GZagZqblv b
ijh\_klb
e_q_gb_
[hevgh]h$
>bZ]gha
$
IhklZ\blv
^bZ]gha
[hevgh]h
F_^ dZjlZ
klZp [hevgh]h
Ijb_fgh_
hl^_e_gb_
$
Ijbgylv
[hevgh]h
GZijZ\e_gb_
[hevgh]h gZ
klZp e_q_gb_
F_lh^bdb
klZpbhgZjgh]h
e_q_gby
130
Брейкин Т. В., Камалова Л. З., Попкова С. Я. и др.
Проектирование ЭС медицинской диагностики
131
следование и ставит предварительный диагноз. Он включает в себя
диагноз основного заболевания, осложнений и сопутствующих заболеваний.
Далее проводятся необходимые обследования больного на основе
разрабатываемого плана обследования больного (назначаются лабораторные, инструментальные исследования, консультации со специалистами, если это необходимо).
В течение трех дней по результатам обследования ставится клинический диагноз (предварительный диагноз полностью или частично подтверждается или отвергается).
В соответствие с поставленным диагнозом и методикой стационарного лечения назначается и проводится необходимое лечение (делаются медикаментозные и не медикаментозные назначения).
Эффективность выбранных методов лечения основывается на
анализе динамики состояний больного. В зависимости от оценки эффективности лечения в случае необходимости (неэффективности) может корректироваться диагноз, назначаются и проводятся дополнительные обследования, лечение.
Больной с улучшенным состоянием подготавливается к выписке,
заполняется выписной эпикриз.
На основе функциональной модели строится информационная модель по методологии IDEF1X. Информационная модель основана на
использовании концепции Entity-Relationship. Информационная модель, входящая в системный проект, отражает информационную
структуру данных для выполнения заданных функций. Для каждого
документа приведены реквизиты, часть из которых является ключевыми для документа. Фрагмент информационной модели приведен
на рис. 2.
Анализ процесса показывает, что эффективность лечения определяют, во-первых, точность и своевременность поставленного диагноза, во-вторых, качество принятого решения о назначении лечения
и своевременность выполнения назначений.
В результате анализа существующих методов решения задачи
диагностики и назначения лечения были выявлены основные их недостатки.
1. В ряде случаев из-за высокой занятости высококвалифицированного персонала больницы, из-за отсутствия врача в приемном отделении невозможность в кратчайшие сроки поставить диагноз поступившему больному.
2. Низкая оперативность выполнения задачи диагностики.
3. Недостаточная достоверность диагностики.
132
Брейкин Т. В., Камалова Л. З., Попкова С. Я. и др.
Рис. 2. Фрагмент информационной модели
Проектирование ЭС медицинской диагностики
133
3. РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ БОЛЬНЫХ АСТМОЙ
Проведенный анализ предметной области показывает, что она
удовлетворяет основным условиям целесообразности и возможности
создания экспертной системы для диагностики и лечения больных.
1. Задача диагностики и лечения больных астмой достаточна
сложна, а её решение включает нетривиальные рассуждения.
2. Решаемая задача относиться к структурированной области, в
которой выделяются основные понятия, определения, отношения и
способы диагностики и лечения.
3. Известно, что существуют врачи-специалисты, имеющие большой опыт работы в данной области.
Поставленная задача была решена по принципу реинжиниринга. Были разработаны системные модели существующих технологий
диагностики и лечения больных астмой. Путем анализа выделены
функции, связанные с многовариантностью принятия решений. Правила выполнения этих функций получены на основе знаний врачаэксперта и формализованы с применением методов нечеткой логики.
Выбрана технология реализации системы и указанных функций, составляющих суть экспертной системы.
Реализация данной экспертной системы выполнена с помощью доступных программных инструментариев. При этом системный проект, выполненный с использованием пакетов IDEF, представляет собой системное описание информационного процесса лечения больных
астмой. Информационная модель составляет логическую структуру
базы данных и одновременно является архивом. Экспертные функции реализуются с применением пакета ReSolver (разработка фирмы
MultiLogic Inc.).
Реализация функций, связанных с принятием решений, выполнена на основе моделей нечеткой логики. При этом функции принадлежности нечетких множеств определялись на основе накопленной
статистической информации. Такой подход позволяет проводить своего рода обучение экспертных систем на основе вновь поступающей
информации в реальном масштабе времени.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Построение подобных экспертных систем позволяет молодым
врачам-терапевтам при диагностике и лечении больных астмой достичь уровня ведущих специалистов, сократить время на обучение
молодых врачей и студентов, сократить время самой диагностики
больных, что является актуальным для данной предметной области.
Широкое внедрение экспертных систем диагностики заболеваний
134
Брейкин Т. В., Камалова Л. З., Попкова С. Я. и др.
позволило бы повысить экономическую эффективность рассматриваемого процесса.
1. Создание экспертных систем существенно снизило бы нагрузку
на персонал и дало бы возможность принимать удовлетворительные
решения менее квалифицированному персоналу.
2. Возможно применение экспертных систем в качестве обучающего пособия для повышения уровня квалификации студентами и
медицинским персоналом, что сократит время на обучение молодых
врачей, позволит молодым врачам-терапевтам при диагностике и лечении больных астмой достичь уровня ведущих специалистов.
3. Применение экспертных систем позволит повысить эффективность работы в целом вследствие повышения качества принятых решений (более точной постановки диагноза), сокращения времени диагностики больных, возможности прогнозирования последствий принятого решения, анализа и сокращения времени выбора наилучшего
решения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
2.
3.
4.
Статические и динамические экспертные системы : Учебное пособие / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель, М. Д. Шапот. — М. :
Финансы и статистика, 1996. — 320 с.
Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного
моделирования / Г. Г. Куликов, А. Н. Набатов, А. В. Речкалов и др. ;
Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа, 1999. — 223 с.
Куликов Г. Г., Брейкин Т. В., Арьков В. Ю. Интеллектуальные
информационные системы : Учебное пособие. — Уфа : УГАТУ, 1999.
— 129 с.
Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. — М., 1998. — 174 с.