1-боб. СоғЛИҚни сақлаш тизимидаги ахборот технологиялари бериш

3.4. Сунъий интеллект тизимлари.
Мутахассис тизимлари. Амалий соғлиқни сақлашнинг энг қийин вазифаларидан бири бу диагностика бўлиб, у асосан кейинги барча ишларнинг муваффақиятли натижаларини белгилайди. Ташхиснинг аниқлиги ва ўз вақтида бажарилиши мутахассиснинг малакасига, унинг вазиятни тўғри таҳлил қилиш қобилиятига боғлиқ.
Мутахассислик тизими тор мавзу соҳасидаги расмийлаштирилмаган вазифалар учун юқори самарали эчимларни тақдим этиш учун мутахассис билимларидан фойдаланадиган дастурий воситадир. Мутахассис тизимларининг асоси - бу мутахассис тизимларини (ЭС) қуриш ва ишлатиш жараёнида тўпланган мавзу майдонининг ахборот базаси (КБ). Тадқиқот соҳаси бўйича билимларни тўплаш тажриба тизимларининг мулки ҳисобланади (3.8-расм).



3.8-расм. Мутахассис тизимларининг хусусиятлари ва компонентлари.

Қуйидаги қисмларга киради.

1. Муаммони ҳал қилиш учун профессионал тажрибани қўллаш. Тажриба даражасини кўрсатади
ушбу соҳадаги юқори малакали мутахассислар ва ҳал этишнинг аниқлиги ва самарадорлигини таъминлайди.
2. РаИ маълум бир вазият учун эмас, балки янги пайдо бўлган вазиятларда бу жавобларни ўзгартириш имкониятларини ҳам кўрсатиб берадиган прогноз қобилиятлари мавжудлиги.
3. ЭКга киритилган билимлар базаси ҳисобидан институционал хотирада янги сифатни таъминлаш, бу тиббиёт соҳасидаги мутахассислар билан ҳамкорлик қилиш жараёнида ишлаб чиқилган. Ушбу билимлар тўплами малакали фикрларнинг бир қисми бўлиб қолади. Ушбу тажриба ёрдамида эксперт беморларни даволаш бўйича стратегияларни ишлаб чиқади.
4. Қоидаларни ўзгартириш ва такомиллаштириш заруратини ўрганишда қўшимча ўқитиш ва ўқитиш.
ЭТ - тиббиёт соҳасида мутахассислар ва математика ва дастурлаштириш соҳасида мутахассислар томонидан яратилган дастур дастури. Врач томонидан қўлланилиши қулайлиги учун махсус дастур интерфейси ишлаб чиқилган бўлиб, у шифокорга ташхис қўйишни осонлаштиради.
Юқори малакали мутахассислар билимига эга бўлган замонавий сунъий интеллектлар тизими электрон эксперт сифатида ҳаракат қила бошлади. Диагностик муаммони ҳал қилиш усули билан пробабилистик ва мутахассис тизимлар ажратилади.
Имкониятли диагностика тизимлари намуналарни аниқлаш усулларидан бирини ёки мураккаб статистик қарорларни қабул қилиш усулларини қўллашга асосланган. Шифокор интерфейс ва кириш тили билиш базаларига кириш учун яратилган охирги фойдаланувчи ҳисобланади.
Мутахассис тизимларида тажрибали шифокор томонидан диагностик қарор қабул қилиш мантиғи амалга оширилади. Мутахассис тизимлар сунъий ақл тизимига киради. Қарорлар қабул қилиш мутахассислар билимларини сақлайдиган билимлар базаси асосида манба маълумотларида тақдим этилади. Ташхисий экспертлар тизимини шакллантиришнинг асосий принципи беморларнинг биологик тизимларининг ҳозирги ҳолатини акс эттирувчи синдромларнинг билимлар базасига киритилиши ҳисобланади.
Ҳозирги вақтда ишлаб чиқилган тиббий экспертлар тизими оддий ва тиббий диагностика бўйича жуда ихтисослаштирилган вазифаларни ҳал қилади. РаИдан фойдаланишни оқлайдиган вазиятлар:
вақт йўқлиги шароитида ҳаётга хавф соладиган шароитларни диагностика қилиш;
- технологик жиҳатдан чекланган жорий тадқиқот имконияти;
- кам миқдордаги, тўлиқ клиник белгилар;
- касалликнинг тез ривожланиши, соғлиғига салбий таъсир кўрсатиши.
Бундан ташқари, яхши мутахассис тизимида маълумотлар базасини (тизим билан бирга) тўлдириш учун блок мавжуд. Маълумотлар базасида факт ва қоидалар мавжуд. Фактлар қисқа муддатли маълумотдир ва бир сессияда ўзгариши мумкин. Қоидалар маълум маълумотларга асосланган янги фактларни олиш бўйича узоқ муддатли маълумотдир.
Чиқиш машинаси ҳақиқат ва қоидаларга асосланган ҳолда фикрлаш занжири амалга оширадиган юқори даражадаги таржимон бўлиб, якуний қарорга олиб келади. Чиқиб кетиш машинаси, одатда, ишончсиз маълумотлар билан шуғулланади; Ушбу муаммони ҳал этиш ҳозирда Баес мантиғи, лойқа мантиқ ва ишонч коэффициэнтларини қўллаш орқали амалга оширилмоқда, бу эса амалда ижобий натижалар беради.
Ахборотни олиш энг кўп вақт талаб қилувчи жараёндир. Одатда эксперт тизимларининг технологияси бўйича мутахассис турли хил усуллар бўйича мутахассисларни экспертлар тизимига қўшиладиган билимларни олади. Расмийлаштирилган ёндашувдан фойдаланиш сизнинг компьютерингиздаги эксперт билимларини тўғри тақдим этишга имкон беради. Бу одатда узоқ ва қиммат жараён.
Ахборотни шакллантириш жараёнининг моҳияти мавзуни сезгир-мантиқий таҳлил қиладиган мутахассислар бўлиб, уларнинг қарорларини миқдор жиҳатидан баҳолашади. Ушбу босқичда экспертлар мавзу бўйича объектлар ва тушунчаларни шакллантиради, яъни. мақсадлар, эчимлар, муқобил вазиятлар.
Кейин мутахассислар воқеалар эҳтимоли хусусиятларини, мақсадларнинг аҳамияти коэффициэнтларини, эчимларни кутишларини ўлчайдилар. Экспертни баҳолаш объектларни танланган индикаторларга (хусусиятларга) таққослаш учун процедура сифатида аниқланиши мумкин бўлган ўлчаш жараёнидир. Ушбу таърифда учта таъриф мавжуд: объект, индикатор (атрибут) ва таққослаш усули.
Объектлар объектлар, ҳодисалар, эчимлар бўлиши мумкин. Объектларнинг фазовий-темпорал, жисмоний ва руҳий ва бошқа хусусиятларини солиштириш кўрсаткичлари сифатида фойдаланиш мумкин. Таққослаш жараёни объектлар орасидаги неденсел муносабатларни аниқлашни ва айрим нарсаларнинг бошқаларга таъсири даражасини аниқлашни ўз ичига олади.
Қабул қилинган қарорларни тушунтириш тизими инсон ва компьютер экспертлари тизими ўртасидаги мулоқот жараёнини энгиллаштириш имконини беради. Бундай тушунтириш тизимининг мавжудлиги, зарурат туғилганда, қарор қабул қилиш жараёнида зарурат бўлганда шахсга аралашишга имкон беради.
Эксперт тизимларининг иши қуйидаги талабларга жавоб бериши керак:
Эксперт тизимининг хулосалари муайян ва оқилона бўлиши керак ва ҳар бир савол учун фактлар ва қоидалар тавсифи, фойдаланувчи доктори учун тушунарли, тизимли, тушунарли бўлиши керак;
- тизимнинг хатти-ҳаракатлари диагностика муаммоларини ҳал этишда ваколатли шифокорнинг хатти-ҳаракатларини тақлид қилиши, эчимларни топиш усулларини моделлаштириши керак;
- дастурлар амалий тизим яратилгандан сўнг олинган тиббий билимлар таркибидаги ўзгаришларга мослашиш керак.
Мутахассис тизимлари нафақат эрта клиник диагностикани ишлаб чиқаришга, балки баданнинг қаршилигини ва касалликларга, шу жумладан саратон касаллигига нисбатан сезувчанлигини баҳолашга имкон беради.
Ўз-ўзини англайдиган ақлли тизимлар. Тажрибали тиббий тизимлар орасида алоҳида жой ўз-ўзини англаш интеллектуал тизимлари (СИС) деб аталади. Улар вазиятларни автоматик тарзда таснифлашнинг амалдаги амалиётидан ёки ўқитиш усуллари бўйича мисоллар бўйича асосланган. СИСнинг энг ёрқин мисоли сунъий нейрон тармоқлардир.
Сунъий нейрон тармоқлари (АНН) - бу моддий мия функцияларига асосланган билимларни қайта ишлаш учун тузилма. Ҳар бир АННнинг асослари нисбатан оддий бўлиб, аксарият ҳолларда мия нейронлари ишини тақлид қилувчи бир ҳил элементлар (ҳужайралар).
Ҳар бир нейрон миянинг нерв хужайралари билан таққосланган ҳолда, ҳозирги ҳолати билан ажралиб туради, бу эса ҳаяжонланадиган ёки инкор этилиши мумкин. Сунъий нейроннинг бошқа нейронларнинг чиқиндиларига боғлиқ бўлган бир қатор йўналишли синапслари бор ва шунингдек, қуйидаги нейронларнинг синапсига сигнал (огоҳлантирувчи ёки инҳибе) кетадиган, маълум бир нейроннинг аксон - чиқиш алоқаси мавжуд.
Параллел сигнални ишлаш принципи жуда кўп сонли нейронларни қатламлар ва турли қатламлардаги нейронларнинг бирикмаларига бириктириш орқали эришиладиган АННларга хосдир. Назарий жиҳатдан қатламларнинг сони ва ҳар бир қатламдаги нейронларнинг сони тасодифий бўлиши мумкин, аммо аслида у компьютер ресурслари билан чекланади. Умуман олганда, АНН қанчалик мураккаб бўлса, АНН нинг вазифалари қанчалик катта бўлса, шунча катта бўлади.
АННлар ва бошқа прогнозлаш усуллари ўртасидаги энг муҳим фарқ, ўз шахсий тажрибасини ва унинг ҳамкасбларининг тажрибасини нейрон тармоққа этказиши ёки кузатув орқали олинган ҳақиқий маълумотларга эга бўлган тармоқни ўқитиши мумкин бўлган мутахассис шифокор томонидан мутахассис тизимларини қуриш имкониятидир. Нейрон тармоқлари кўп ўлчовли маълумотларни ошкор қилган махфий нақшларга асосланган ҳолда қарор қабул қилиш имкониятига эга.
ЙСА ларнинг ижобий фарқловчи хусусияти шундаки, улар дастурлаштирилмаган, яъни ташхис қўйиш учун бирон-бир қоидадан фойдаланманг ва уни намуна бўйича бажаришни ўрганинг. Баъзи ҳолларда, АННлар инсон миясига хос хусусиятларга эга бўлиши мумкин.
Нейрон тармоқлари космонавтика, автомобильсозлик, банк ва ҳарбий бизнес, суғуртачилар, роботика ва маълумотлар узатиш учун ишлатилиши мумкин бўлган технологиянинг кўплаб соҳаларида қўлланилади. Нейрон тармоғи, олинган билимларни ўрганиш ва синтезлаш қобилиятидан иборат деган маънони англатади. Ушбу тўсиқ сунъий ақл деб номланувчи хусусиятларга эга. Барча маълумотлар ўқитилди ва маълумотлар умумлаштирилди ва маълумотлар учун кутилган натижалар қисқичлар жараёнида ишлов берилмаган.
Тиббиёт соҳасида эксперт тизимларидан фойдаланишнинг мисоллар.
Хомиладорлик соҳасида жарроҳлик соҳасида, ортиқча вазнли одамларда холелитияз хавфини тахмин қилиш тизими АНН асосида яратилган. Ёзувчилар, семириб кетган 117 нафар беморнинг антропоморфометрик, анамнезия, клиник ва лаборатория маълумотлари ретроспектив равишда ўрганилган. Орқа ёйиш алгоритмида ўргатилган ИНС қурилди.
Клиник маълумотлар (жинси, ёши, тана оммавий индекслари, коморбидиялар), лаборатория қийматлари ва ҳистологик топилмалар, жумладан, 30 та асосий параметр ишлатилган. ИНСнинг прогностик қиймати бир хил маълумотлар базасида ўргатилган логистика регрессия модели билан таққосланган.
ИНС логистика регрессия моделидан кўра яхшироқ прогностив қиймат ва паст хатони намойиш қилди. Ҳар икки усул бўйича ҳам холелитияз учун энг муҳим хавф омиллари диастолик қон босими, преморбид фон, глюкозанинг танқислиги ва қондаги холестерин миқдорини оширади.
Эндоскопияда юқори гастроинтестинал тизимдан бўлмаган варикозли қон кетиш билан касалланган беморларни синаш учун нейрон тармоқ технологиялари қўлланилди. Тадқиқот патологияси мавжуд бўлган 387 беморнинг клиник ва лаборатория маълумотлари асосида тайёргарликдан ўтган АННларнинг самарадорлиги ўрганилиб, текширувлар РОC таҳлиллари бўйича 200 нафар беморга текширилди. Тармоқнинг чиқишида иккита ўзгарувчан параметр мавжуд эди: давомли қон кетишининг белгилари ёки йўқлиги ва терапевтик эндоскопияга бўлган эҳтиёж.
Онкоурологияда қандли ичак саратони учун радикал систектомия қилинган беморларнинг 5 йиллик яшовчанлик даражаси прогноз қилинди. Бунинг учун ИНС ва логистика регрессион модель (МЛР) ишлаб чиқилди ва таққосланди. 5 йиллик яшовчанликнинг ягона статистик кўрсаткичлари ўсимта босқичи ва қўшни органларда ўсимтанинг мавжудлиги ёки йўқлиги эди.
АНС простата биопсиясини автоматлаштирилган таҳлил қилиш учун ҳам ишлатилган. Усул умумий простата хос антижени аниқлаш ва унинг фоизини аниқлашга асосланган. Бошқа муаллифлар простата саратони учун хавф гуруҳини аниқлаш учун АННдан фойдаланганлар.
Нейрон тармоқ технологиялари буйрак трансплантацияси натижасида болалардаги сарум креатининин кечиктирилган камайишини тахмин қилиш учун трансплантация жараёнида қўлланилган. Буйрак трансплантациясига учраган беморларда кириш параметрлари ва керакли натижалар ўртасидаги корреляцияни аниқлаш учун 107 сунъий нейрон тармоқ яратилди ва 107 клиник мисолда ўқитилди.
Натижа билан боғлиқ бўлган энг муҳим ўзгарувчилар танланган: Трансплантация қилинган кунда сарум креатинин, дастлабки 24 соат ичида диурез, гемодиализ самарадорлиги, қабул қилувчининг жинси, донор жинси, трансплантация қилинганидан кейинги биринчи кундаги тана оғирлиги.
Тиббий радиологияда ҳипокампал склерозни автомат тарзда аниқлаш учун МРИ расмларни таснифлаш учун нейрон тармоқ ишлатилган. АНН 144 та тасвир намуналари бўйича ўқитилди ва склеротик ўзгаришларнинг мавжудлиги бўйича мия тўқимасидаги ўзгаришларни таснифлаш имконини берди. ИНС суяк таркибини автомат тарзда идентификациялаш ва ушбу техниканинг ишончлилигини анъанавийларга нисбатан баҳолаш учун яратилган. Бундан ташқари, ИНС суяк тузилмаларини 10 баробар тезроқ сегментациялашни амалга оширди.
Нейрон электроансефалограмларıн таҳлиллари асосида эпилептик нейрон тармоқ ишлатилди. Усулнинг тахминий аниқлиги 98-100% ни ташкил этди.
Замонавий техник имкониятлар бизга патологик жараённинг одатий ривожланиш моделини ишлаб чиқиш учун, мутахассислик автоматлаштирилган технологиялар асосида, касалликнинг давомийлигини намойиш этишнинг сифат жиҳатидан янги даражасига эришишга имкон беради. Мутахассис компьютер тиббиёт тизимлари шифокорга фақат ўз ташхисий тахминларини текширишни эмас, балки қийин ташхис қўйиш ҳолатларида маслаҳат олиш учун компьютерга мурожаат қилиш имконини беради.
Машҳур эксперт тизимларидан бири Стенфорд университетида ишлаб чиқилган МЙCИН тизими. МЙCИН тизими турли септик ҳолатларни ва менингокок инфекцияларини аниқлаш учун мўлжалланган. Тизим унга киритилган аломатларга асосланиб тегишли ташхис қўяди ва ташхис қўйилган инфекциялар учун дори воситаларини даволашни таклиф қилади. Бу жами 450 та қоидаларни ўз ичига олади. Ташхис сифати малакали шифокор даражасида баҳоланади.