Характеристики экспертных систем

За способом решения задач диагностики выделяют вероятностные и экспертные системы. В

вероятностных системах диагностика осуществляется путем реализации одного из методов

распознавания образов или статистических методов принятия решений. В экспертных системах

реализируется логика принятия диагностического решения опытным врачом.

Знания, на которых основана ЭС, должны быть явными и доступными,

высококачественными, полученными непременно на профессиональном уровне, более глубокими

и полными, чем у обычного пользователя, и, таким образом, должны обеспечивать глубину и

компетентность системы. Система должна уметь работать не только с количественной, но и с

тяжело сформулированной качественной информацией, которая важна для решения медицинских

задач. По типу поддержки решения системы можно разделить на два класса.

 Системы, которые улучшают диагностику. Они предназначены для более точного

определения диагноза или прогноза, снижают неуверенность в текущей или будущей

ситуации относительно пациента.

 Системы, которые предлагают лучшую стратегию. Они отвечают на вопрос: какие

дополнительные исследования могут быть сделаны? Что изменить в распорядке дня, чтобы

улучшить лечение? Как лучше всего сообщить пациенту о его состоянии? Эти системы

должны учитывать также финансовые и этические стороны лечения.

На практике медицинские экспертные системы обычно включают оба эти типа. Тяжело

отделить лечение от диагноза, и часто очень полезно бывает найти дополнительную информацию,

которая касается пациента или болезни.

По типу вмешательства экспертные системы делятся на пассивные, полуактивные и

активные.

Большинство систем поддержки решения работают в пассивном режиме. Врач должен

явным образом сделать запрос к системе, описать случай и ждать совета системы. В зависимости

от предоставленной информации и необходимого совета используются два подхода:

 в консультационной системе пользователь (врач) дает необходимую информацию о

пациенте, а система выдает диагностический или терапевтический совет. Пример: система

MYCIN. созданная Шортлайфом (Shortliffe) и его коллегами в Стэнфордском Университете;

 в критической системе пользователь (врач) дает необходимую информацию о пациенте и

информации относительно запланированной дальнейшей диагностической или лечебной

стратегии. Система делает критический анализ предложений врача и выдает свои рекомендации.

Пример: система ATTENDING, созданная P. Miller в Йельском Университете.

Полуактивные системы поддержки решения работают на основе анализа информации

которая поступает и базы знаний, вырабатывая решение. Такие системы играют роль охранных

систем. Здесь можно выделить автоматические и сигнальные системы:

 автоматические системы напоминания контролируют действия медперсонала. Они

помогают избегать неправильного назначения препаратов и дозирований медикаментов,

руководствуясь раньше разработанными протоколами;

 сигнальные системы отслеживают биологические или физиологические параметры пациента

и сообщают об отклонение от диапазона.

Активные системы обеспечивают совет или действие, специально предназначенные для

конкретного пациента. Они могут принять решения автоматически, без вмешательства врача. Это

может быть выдача распоряжений медперсоналу на дополнительные исследования, которые

отвечают протоколу ведение пациента, или автоматический контроль управления некоторыми

медицинскими системами (аппараты искусственного кровообращения, гемодиализа,

кардиостимуляторы).

Дата добавления: 2015-10-24