Экспертная система диагностики заболеваний — это экспертная система, построенная на основе совокупности дифференциально-диагностических признаков и математического аппарата механизма принятия решений.
Искусственные нейронные сети
В течение последних десятилетий в мире стремительно развивается новая прикладная сфера математики, которая специализируется на искусственных нейронных сетях. Актуальность исследований в данном направлении подтверждена большим количеством самых разных использований нейронных сетей. К примеру, это проблемы, связанные с автоматизацией процессов распознавания образов, адаптивным управлением, аппроксимацией функционалов, прогнозированием, созданием экспертных систем, организацией ассоциативной памяти и многими другими приложениями.
Обширный круг задач, которые способны решить нейронные сети, не может позволить сегодня формировать универсальные, мощные сети, а вынуждает создавать специализированные сети, которые работают с использованием разных алгоритмов. Однако, при этом, тенденции развития нейронных сетей возрастают постоянно.
Искусственные нейронные сети являются математической моделью, а также их программной или аппаратной реализацией, построенной по принципам организации и работы биологических нейронных сетей, то есть, сетей нервных клеток живого организма. Данное понятие появилось при исследовании процессов, которые протекают в мозге человека, и при попытке построить модель этих процессов. После создания алгоритмов обучения, сформированные модели начали использовать в практических целях, а именно, для задач прогнозирования, распознавания образов, в задачах управления и других.
Искусственная нейронная сеть является системой объединенных и способных взаимодействовать между собой простых процессоров, то есть, искусственных нейронов. Подобные процессоры, как правило, достаточно простые, особенно если сравнивать с процессорами, применяемыми в персональных компьютерах. Любой процессор такой сети работает лишь с сигналами, которые он может периодически получать, и сигналами, которые он может периодически посылать другим процессорам. Однако при соединении в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, подобные локально простые процессоры совместно могут решать достаточно сложные задачи.
Разработка экспертной системы диагностики заболеваний
Рассмотрим пример разработки экспертной системы, которая позволяет диагностировать заболевания, к примеру, органов пищеварения. В формируемой экспертной системе рассмотрим реализацию возможности диагностики двух заболеваний органов пищеварения, а именно, панкреатита и гастрита. Для того чтобы установить диагноз можно использовать жалобы пациента, результаты общего анализа крови, биохимического анализа крови и анализа кала.
Панкреатит может быть охарактеризован при помощи следующих симптомов:
- Симптом тошноты.
- Симптом поноса.
- Симптом отсутствия аппетита.
- Симптом стремительной потери веса.
- Симптом острой опоясывающей боли в животе.
Для того чтобы уточнить диагноз следует провести анализ крови. Общий анализ крови при панкреатите должен показать повышение количества лейкоцитов и увеличение СОЭ, биохимический анализ должен показать повышение уровня глюкозы и снижение холестерина. При осуществлении анализа кала может быть выявлено нарушение переваривания пищи.
Гастрит характеризуется следующими симптомами:
- Симптом аритмии.
- Симптом тяжести в желудке.
- Симптом изжоги.
- Симптом сухости во рту.
- Симптом поноса.
- Симптом тошноты.
Общий и биохимический анализы крови могут не показывать никаких отклонений от нормы, а при анализе кала может быть обнаружена скрытая кровь.
Для того чтобы решить поставленную задачу необходимо сформировать модель диагностики, которая может представлять собой сеть Петри, как показано на рисунке ниже.
Рисунок 1. Сеть Петри. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Здесь представлены следующие позиции:
- Позиция b1 является аритмией.
- Позиция b2 является тяжестью в желудке.
- Позиция b3 является изжогой
- Позиция b4 является сухостью во рту.
- Позиция b5 является поносом.
- Позиция b6 является тошнотой.
- Позиция b7 является отсутствием аппетита.
- Позиция b8 является стремительной потерей веса.
- Позиция b9 является острой опоясывающей болью.
- Позиция b10 является подозрением на гастрит.
- Позиция b11является подозрением на панкреатит.
- Позиции b12, b13 являются сбором результатов лабораторных исследований.
- Позиция b14 является отсутствием отклонений при общем анализе крови.
- Позиция b15 является отсутствием отклонений при биохимическом анализе крови.
- Позиция b16 является скрытой кровью в кале.
- Позиция b17 является повышением уровня лейкоцитов в крови.
- Позиция b18 является повышением СОЭ.
- Позиция b19 является повышением уровня глюкозы.
- Позиция b20 является сниженным уровнем холестерина.
- Позиция b21 является нарушением переваривания пищи.
- Позиция b22 является постановкой диагноза Гастрит.
- Позиция b23 является постановкой диагноза Панкреатит.
Эта задача может быть удобно представлена в форме программы для персонального компьютера. Для практической реализации системы диагностики заболеваний можно использовать среду разработки Delphi. Данный прототип системы может быть реализован на основании следующей блок-схемы алгоритма работы программы.
Рисунок 2. Блок-схема алгоритма. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Рисунок 3. Блок-схема алгоритма. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Рисунок 4. Блок-схема алгоритма. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
В среде программирования Delphi на языке Object Pascal может быть написана программа, которая должна реализовать моделируемую систему. За счет выполнения последовательного диалога с пользователем программа должна получать исходные данные, то есть, перечень симптомов и результаты исследований, и на их базе может выдать предположение о диагнозе.
Развитие нейронных сетей породило как немало энтузиазма, так много критики. Отдельные сравнительные исследования оказались оптимистичными, другие вызвали некоторую пессимистичность, но при этом развитие продолжается.
