Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







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(Yj/Xi):

. (1)

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

(2)

або, для статистично незалежних ознак,

. (3)

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

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

Умовні ймовірності, оцінені за формулою Байеса

Симптоми Геморагічний інсульт Ішемічний інсульт
Передвісники 0,28 0,72
Раптовий розвиток 0,58 0,42
Повільний розвиток 0,1 0,9
Втрата свідомості 0,58 0,42

 

Припустимо, що у пацієнта спостерігається дві ознаки: “передвісники” і “повільний розвиток”. Додаючи числа з відповідних кліток і поділивши результати на два (кількість ознак, що спостерігаються), отримаємо рейтинги геморагічного та ішемічного інсульту, рівні 0,19 і 0,81, відповідно. В результаті можна зробити висновок, що ішемічний інсульт є переважаючим діагнозом.

Переваги експертних систем

 

Експертні системи відзначаються певними перевагами при використанні. Зокрема, експертна система:

- переважає можливості людини при вирішенні надзвичайно громіздких проблем;

- не має упереджених думок, тоді як експерт користується побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх факторів;

- не робить поспішних висновків, нехтуючи певними етапами виведення;

- забезпечує діалоговий режим роботи;

- дозволяє роботу з інформацією, що містить символьні змінні;

- забезпечує коректну роботу з інформацією, яка містить помилки, за рахунок використання ймовірнісних методів досліджень;

- дозволяє проводити одночасну обробку альтернативних версій;

- за вимогою пояснює хід кроків реалізації програми;

- забезпечує можливість обгрунтування рішення та відтворення шляху його прийняття.

 

Але навіть найкращі з існуючих експертних систем мають певні обмеження у порівнянні з людиною-експертом:

- навики системи не завжди зростають після сеансу експертизи, навіть коли проявляються нові знання;

- все ще залишається проблемою приведення знань, отриманих від експерта, до вигляду, який забезпечував би їх ефективне використання;

- експертні системи, як правило, не можуть набувати якісно нових знань, не передбачених під час розробки, і тим більше не володіють здоровим глуздом. Людина-експерт при розв’язанні задач звичайно звертається до своєї інтуїції або здорового глузду, якщо відсутні формальні методи рішення або аналоги розв’язування даної проблеми.

 

Звичайно, основним інструментом лікаря ніколи не стане комп'ютер. Ним залишаться стетоскоп, а хірургічна операційна не поступиться інформаційній системі. Комп'ютерні технології залишаться в ролі порадників, підручників, і довідників, лише допомагаючи лікарю швидко отримати необхідну інформацію, знайти вихід з неординарної ситуації, нагадати про рідкісні захворювання, збагатити його досвідом, накопиченим світовою медициною. Все ж відповідальність та прийняття рішення залишаються за лікарем. Але комп'ютери та інформаційні системи є важливими елементами системи охорони здров'я. Ефективність та якість надання медичної допомоги все більше залежать від інформаційних технологій, швидкості та якості отримуваної медичної інформації

Завдання:

4. Оцінити ймовірності виникнення геморагічного та ішемічного інсульту за наявними симптомами з використанням електронних таблиць.

a) Перенесіть табл. 4 на робочий лист електронної таблиці. У таблиці наведено ймовірності з якими спостерігаються певні симптоми при вказаних захворюваннях P(Xi/Yi)

b) Скопіюйте таблицю під введеною, видаливши числові значення.

c) Оцініть ймовірності розвитку захворювання за формулою Байєса. Для цього введіть формулу (1) у відповідні клітинки таблиці B10-B13, C10-C13. Вважаємо захворювання рівноймовірними, тоді Р(Y)=1/2. Симптоми також вважаємо рівно- ймовірними. Тоді Р(X)=1/4.

d) Оскільки сума ймовірностей відповідних захворювань повинна дорівнювати 1, потрібно провести нормалізацію отриманих значень. Для цього вставляємо ще одну копію таблиці без числових значень. У відповідні клітинки вставляємо формулу

,

e) На основі отриманих даних побудуйте графіки залежності ймовірностей виникнення геморагічного та ішемічного інсульту за наявними симптомами.

Для того, щоб побудувати діаграму, спочатку необхідно виділити таблицю (задати діапазон даних $A$17:$C$21). З меню «Insert» вибирається підменю «Chart..». При цьому відкриється діалогове вікно "Autoformat Chart".

У нашому випадку перший рядок є підписом осі x (Fist row as label), а перший стовпчик є підписом по осі y (Fist column as label), тому залишаємо позначку. Область значень, записана в поле Range, визначилася автоматично

 



Після заповнення кожного діалогового вікна натискається кнопка Next. У наступному вікні вибирається тип діаграми. У нашому випадку вибираємо лінійну діаграму (Lines).

 

У наступному вікні вибрається підтип діаграми, а потім задається назву діаграми і вводяться підписи осей X і Y. Після вибору клавіші Create отримаємо графічні залежності.

5. В текстовому редакторі зобразіть основні етапи розроблення експертних систем

Матеріали для самоконтролю:

  1. Основні типи медичних ЕС відносно вирішуваних завдань
  2. Як поділяються ЕС відносно зв‘язку з реальним часом
  3. Як поділяються ЕС відносно ступеня інтеграції з іншими програмами
  4. Основні етапи розроблення ЕС.
  5. Об’єктна модель
  6. Функціональна модель
  7. Модель поведінки
  8. Прототип ЕС
  9. Метод Байєса

Рекомендована література:

 

6. Готра О.З., Вуйцік В., Григор'єв В.В. Експертні системи – Львів: Ліга-Прес, 2006. – 290с

7. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. – М.: Радио и связь, 1992. – 200 с.

8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

9. Бакан Г.М. Вступ до теорії експертних систем та баз знань – К.:ВПЦ «Київський університет», 2005.-90с.

10. Джексон П. Введение в экспертные системы : Пер. с англ.: Уч. пособие. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 624 с.

 

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 12: Доказова медицина
Курс: ІІ
Факультет: Медичний, стоматологічний

 

 

Львів - 2011


Актуальність теми

Доказова медицина – це нова ідеологія охорони здоров’я, новий стиль діяльності. Науковці і досвідчені медики світу визнають доказову медицину за основу подальшого пошуку нових та удосконалення відомих форм медичного забезпечення населення з одночасною перебудовою медичної галузі.

Будь-який новий напрямок у медичній науці та практиці має ґрунтуватися на відповідних положеннях, об’єктивність яких не повинна викликати жодних сумнівів. Потребу в доказовій медицині досвідчені медики світу відчували давно, особливо у випадках, коли доводилось видавати гарантійні правила застосування нових лікарських засобів чи то природного ґенезу, чи синтезованих, тобто власне хімічної природи. Іншими словами, принципи або вимоги доказової медицини зароджувались та формувались у нетрях фармакологічної сфери.

Становлення доказової медицини на сучасному етапі розвитку суспільства пов’язано з розвитком системи охорони здоров’я внаслідок стрімкого науково-технічного прогресу, підвищенням витрат на охорону здоров’я через подорожчання лікарських препаратів, високу вартість нових медичних технологій діагностики й лікування різних захворювань, розширення спектра медичних послуг та з іншими причинами. Фінансові ресурси, які виділяє суспільство на охорону здоров’я, обмежені навіть у найбільш високорозвинених країнах, а потреба в державних витратах на медичну допомогу постійно зростає. Тому проблема вибору медичної технології з доведеною ефективністю з великої кількості альтернативних варіантів у наш час набуває особливої актуальності, бо підвищує ефективність лікування.

Головний принцип доказової медицини — кожне клінічне рішення повинно ґрунтуватися на наукових фактах, що доведені статистично на великій репрезентативній групі пацієнтів; жодна нова медична технологія (новий метод лікування, діагностики, профілактики) не може бути визнана без обов’язкової перевірки в умовах проведення рандомізованих контрольованих досліджень. Механізмом упровадження принципів доказової медицини в широку клінічну практику є проведення стандартизації медичної допомоги та впровадження формулярної системи.

Основним методомдоказової медицини (золотим стандартом) є рандомізовані контрольовані дослідження, коли пацієнти розподіляються на групи випадковим шляхом з використанням засобів рандомізації. У практичному плані доказова медицина ставить перед собою такі завдання: 1) підвищити якість надання медичної допомоги з огляду на ефективність, безпечність та вартість; 2) оптимізувати діяльність національної системи охорони здоров’я.









Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2020 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.