3-bob. Dastur-programma data qo'llanma tashkilotlari

Quyidagi qismlarga kiradi.

1. Muammoni hal qilish uchun professional tajribani qo'llash. Tajriba darajasini ko'rsatadi

ushbu sohadagi yuqori malakali mutaxassislar va hal etishning aniqligi va samaradorligini ta'minlaydi.

2. RaI ma'lum bir vaziyat uchun emas, balki yangi paydo bo'lgan vaziyatlarda bu javoblarni o'zgartirish imkoniyatlarini ham ko'rsatib beradigan prognoz qobiliyatlari mavjudligi.

3. EKga kiritilgan bilimlar bazasi hisobidan institutsional xotirada yangi sifatni ta'minlash, bu tibbiyot sohasidagi mutaxassislar bilan hamkorlik qilish jarayonida ishlab chiqilgan. Ushbu bilimlar to'plami malakali fikrlarning bir qismi bo'lib qoladi. Ushbu tajriba yordamida ekspert bemorlarni davolash bo'yicha strategiyalarni ishlab chiqadi.

4. Qoidalarni o'zgartirish va takomillashtirish zaruratini o'rganishda qo'shimcha o'qitish va o'qitish.

ET - tibbiyot sohasida mutaxassislar va matematika va dasturlashtirish sohasida mutaxassislar tomonidan yaratilgan dastur dasturi. Vrach tomonidan qo'llanilishi qulayligi uchun maxsus dastur interfeysi ishlab chiqilgan bo'lib, u shifokorga tashxis qo'yishni osonlashtiradi.

Yuqori malakali mutaxassislar bilimiga ega bo'lgan zamonaviy sun'iy intellektlar tizimi elektron ekspert sifatida harakat qila boshladi. Diagnostik muammoni hal qilish usuli bilan probabilistik va mutaxassis tizimlar ajratiladi.

Imkoniyatli diagnostika tizimlari namunalarni aniqlash usullaridan birini yoki murakkab statistik qarorlarni qabul qilish usullarini qo'llashga asoslangan. Shifokor interfeys va kirish tili bilish bazalariga kirish uchun yaratilgan oxirgi foydalanuvchi hisoblanadi.

Mutaxassis tizimlarida tajribali shifokor tomonidan diagnostik qaror qabul qilish mantig'i amalga oshiriladi. Mutaxassis tizimlar sun'iy aql tizimiga kiradi. Qarorlar qabul qilish mutaxassislar bilimlarini saqlaydigan bilimlar bazasi asosida manba ma'lumotlarida taqdim etiladi. Tashxisiy ekspertlar tizimini shakllantirishning asosiy printsipi bemorlarning biologik tizimlarining hozirgi holatini aks ettiruvchi sindromlarning bilimlar bazasiga kiritilishi hisoblanadi.

Hozirgi vaqtda ishlab chiqilgan tibbiy ekspertlar tizimi oddiy va tibbiy diagnostika bo'yicha juda ixtisoslashtirilgan vazifalarni hal qiladi. RaIdan foydalanishni oqlaydigan vaziyatlar:

vaqt yo'qligi sharoitida hayotga xavf soladigan sharoitlarni diagnostika qilish;

- texnologik jihatdan cheklangan joriy tadqiqot imkoniyati;

- kam miqdordagi, to'liq klinik belgilar;

- kasallikning tez rivojlanishi, sog'lig'iga salbiy ta'sir ko'rsatishi.

Bundan tashqari, yaxshi mutaxassis tizimida ma'lumotlar bazasini (tizim bilan birga) to'ldirish uchun blok mavjud. Ma'lumotlar bazasida fakt va qoidalar mavjud. Faktlar qisqa muddatli ma'lumotdir va bir sessiyada o'zgarishi mumkin. Qoidalar ma'lum ma'lumotlarga asoslangan yangi faktlarni olish bo'yicha uzoq muddatli ma'lumotdir.

Chiqish mashinasi haqiqat va qoidalarga asoslangan holda fikrlash zanjiri amalga oshiradigan yuqori darajadagi tarjimon bo'lib, yakuniy qarorga olib keladi. Chiqib ketish mashinasi, odatda, ishonchsiz ma'lumotlar bilan shug'ullanadi; Ushbu muammoni hal etish hozirda Bayes mantig'i, loyqa mantiq va ishonch koeffitsientlarini qo'llash orqali amalga oshirilmoqda, bu esa amalda ijobiy natijalar beradi.

Axborotni olish eng ko'p vaqt talab qiluvchi jarayondir. Odatda ekspert tizimlarining texnologiyasi bo'yicha mutaxassis turli xil usullar bo'yicha mutaxassislarni ekspertlar tizimiga qo'shiladigan bilimlarni oladi. Rasmiylashtirilgan yondashuvdan foydalanish sizning kompyuteringizdagi ekspert bilimlarini to'g'ri taqdim etishga imkon beradi. Bu odatda uzoq va qimmat jarayon.

Axborotni shakllantirish jarayonining mohiyati mavzuni sezgir-mantiqiy tahlil qiladigan mutaxassislar bo'lib, ularning qarorlarini miqdor jihatidan baholashadi. Ushbu bosqichda ekspertlar mavzu bo'yicha ob'ektlar va tushunchalarni shakllantiradi, ya'ni. maqsadlar, echimlar, muqobil vaziyatlar.

Keyin mutaxassislar voqealar ehtimoli xususiyatlarini, maqsadlarning ahamiyati koeffitsientlarini, echimlarni kutishlarini o'lchaydilar. Ekspertni baholash ob'ektlarni tanlangan indikatorlarga (xususiyatlarga) taqqoslash uchun protsedura sifatida aniqlanishi mumkin bo'lgan o'lchash jarayonidir. Ushbu ta'rifda uchta ta'rif mavjud: ob'ekt, indikator (atribut) va taqqoslash usuli.

Ob'ektlar ob'ektlar, hodisalar, echimlar bo'lishi mumkin. Ob'ektlarning fazoviy-temporal, jismoniy va ruhiy va boshqa xususiyatlarini solishtirish ko'rsatkichlari sifatida foydalanish mumkin. Taqqoslash jarayoni ob'ektlar orasidagi nedensel munosabatlarni aniqlashni va ayrim narsalarning boshqalarga ta'siri darajasini aniqlashni o'z ichiga oladi.

Qabul qilingan qarorlarni tushuntirish tizimi inson va kompyuter ekspertlari tizimi o'rtasidagi muloqot jarayonini engillashtirish imkonini beradi. Bunday tushuntirish tizimining mavjudligi, zarurat tug'ilganda, qaror qabul qilish jarayonida zarurat bo'lganda shaxsga aralashishga imkon beradi.

Ekspert tizimlarining ishi quyidagi talablarga javob berishi kerak:

Ekspert tizimining xulosalari muayyan va oqilona bo'lishi kerak va har bir savol uchun faktlar va qoidalar tavsifi, foydalanuvchi doktori uchun tushunarli, tizimli, tushunarli bo'lishi kerak;

- tizimning xatti-harakatlari diagnostika muammolarini hal etishda vakolatli shifokorning xatti-harakatlarini taqlid qilishi, echimlarni topish usullarini modellashtirishi kerak;

- dasturlar amaliy tizim yaratilgandan so'ng olingan tibbiy bilimlar tarkibidagi o'zgarishlarga moslashish kerak.

Mutaxassis tizimlari nafaqat erta klinik diagnostikani ishlab chiqarishga, balki badanning qarshiligini va kasalliklarga, shu jumladan saraton kasalligiga nisbatan sezuvchanligini baholashga imkon beradi.

O'z-o'zini anglaydigan aqlli tizimlar. Tajribali tibbiy tizimlar orasida alohida joy o'z-o'zini anglash intellektual tizimlari (SIS) deb ataladi. Ular vaziyatlarni avtomatik tarzda tasniflashning amaldagi amaliyotidan yoki o'qitish usullari bo'yicha misollar bo'yicha asoslangan. SISning eng yorqin misoli sun'iy neyron tarmoqlardir.

Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu moddiy miya funktsiyalariga asoslangan bilimlarni qayta ishlash uchun tuzilma. Har bir ANNning asoslari nisbatan oddiy bo'lib, aksariyat hollarda miya neyronlari ishini taqlid qiluvchi bir hil elementlar (hujayralar).

Har bir neyron miyaning nerv xujayralari bilan taqqoslangan holda, hozirgi holati bilan ajralib turadi, bu esa hayajonlanadigan yoki inkor etilishi mumkin. Sun'iy neyronning boshqa neyronlarning chiqindilariga bog'liq bo'lgan bir qator yo'nalishli sinapslari bor va shuningdek, quyidagi neyronlarning sinapsiga signal (ogohlantiruvchi yoki inhibe) ketadigan, ma'lum bir neyronning akson - chiqish aloqasi mavjud.

Parallel signalni ishlash printsipi juda ko'p sonli neyronlarni qatlamlar va turli qatlamlardagi neyronlarning birikmalariga biriktirish orqali erishiladigan ANNlarga xosdir. Nazariy jihatdan qatlamlarning soni va har bir qatlamdagi neyronlarning soni tasodifiy bo'lishi mumkin, ammo aslida u kompyuter resurslari bilan cheklanadi. Umuman olganda, ANN qanchalik murakkab bo'lsa, ANN ning vazifalari qanchalik katta bo'lsa, shuncha katta bo'ladi.

ANNlar va boshqa prognozlash usullari o'rtasidagi eng muhim farq, o'z shaxsiy tajribasini va uning hamkasblarining tajribasini neyron tarmoqqa etkazishi yoki kuzatuv orqali olingan haqiqiy ma'lumotlarga ega bo'lgan tarmoqni o'qitishi mumkin bo'lgan mutaxassis shifokor tomonidan mutaxassis tizimlarini qurish imkoniyatidir. Neyron tarmoqlari ko'p o'lchovli ma'lumotlarni oshkor qilgan maxfiy naqshlarga asoslangan holda qaror qabul qilish imkoniyatiga ega.

YSA larning ijobiy farqlovchi xususiyati shundaki, ular dasturlashtirilmagan, ya'ni tashxis qo'yish uchun biron-bir qoidadan foydalanmang va uni namuna bo'yicha bajarishni o'rganing. Ba'zi hollarda, ANNlar inson miyasiga xos xususiyatlarga ega bo'lishi mumkin.

Neyron tarmoqlari kosmonavtika, avtomobilsozlik, bank va harbiy biznes, sug'urtachilar, robotika va ma'lumotlar uzatish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan texnologiyaning ko'plab sohalarida qo'llaniladi. Neyron tarmog'i, olingan bilimlarni o'rganish va sintezlash qobiliyatidan iborat degan ma'noni anglatadi. Ushbu to'siq sun'iy aql deb nomlanuvchi xususiyatlarga ega. Barcha ma'lumotlar o'qitildi va ma'lumotlar umumlashtirildi va ma'lumotlar uchun kutilgan natijalar qisqichlar jarayonida ishlov berilmagan.

Tibbiyot sohasida ekspert tizimlaridan foydalanishning misollar.

Xomiladorlik sohasida jarrohlik sohasida, ortiqcha vaznli odamlarda xolelitiyaz xavfini taxmin qilish tizimi ANN asosida yaratilgan. Yozuvchilar, semirib ketgan 117 nafar bemorning antropomorfometrik, anamneziya, klinik va laboratoriya ma'lumotlari retrospektiv ravishda o'rganilgan. Orqa yoyish algoritmida o'rgatilgan INS qurildi.

Klinik ma'lumotlar (jinsi, yoshi, tana ommaviy indekslari, komorbidiyalar), laboratoriya qiymatlari va histologik topilmalar, jumladan, 30 ta asosiy parametr ishlatilgan. INSning prognostik qiymati bir xil ma'lumotlar bazasida o'rgatilgan logistika regressiya modeli bilan taqqoslangan.

INS logistika regressiya modelidan ko'ra yaxshiroq prognostiv qiymat va past xatoni namoyish qildi. Har ikki usul bo'yicha ham xolelitiyaz uchun eng muhim xavf omillari diastolik qon bosimi, premorbid fon, glyukozaning tanqisligi va qondagi xolesterin miqdorini oshiradi.

Endoskopiyada yuqori gastrointestinal tizimdan bo'lmagan varikozli qon ketish bilan kasallangan bemorlarni sinash uchun neyron tarmoq texnologiyalari qo'llanildi. Tadqiqot patologiyasi mavjud bo'lgan 387 bemorning klinik va laboratoriya ma'lumotlari asosida tayyorgarlikdan o'tgan ANNlarning samaradorligi o'rganilib, tekshiruvlar ROC tahlillari bo'yicha 200 nafar bemorga tekshirildi. Tarmoqning chiqishida ikkita o'zgaruvchan parametr mavjud edi: davomli qon ketishining belgilari yoki yo'qligi va terapevtik endoskopiyaga bo'lgan ehtiyoj.

Onkourologiyada qandli ichak saratoni uchun radikal sistektomiya qilingan bemorlarning 5 yillik yashovchanlik darajasi prognoz qilindi. Buning uchun INS va logistika regression model (MLR) ishlab chiqildi va taqqoslandi. 5 yillik yashovchanlikning yagona statistik ko'rsatkichlari o'simta bosqichi va qo'shni organlarda o'simtaning mavjudligi yoki yo'qligi edi.

ANS prostata biopsiyasini avtomatlashtirilgan tahlil qilish uchun ham ishlatilgan. Usul umumiy prostata xos antijeni aniqlash va uning foizini aniqlashga asoslangan. Boshqa mualliflar prostata saratoni uchun xavf guruhini aniqlash uchun ANNdan foydalanganlar.

Neyron tarmoq texnologiyalari buyrak transplantatsiyasi natijasida bolalardagi sarum kreatininin kechiktirilgan kamayishini taxmin qilish uchun transplantatsiya jarayonida qo'llanilgan. Buyrak transplantatsiyasiga uchragan bemorlarda kirish parametrlari va kerakli natijalar o'rtasidagi korrelyatsiyani aniqlash uchun 107 sun'iy neyron tarmoq yaratildi va 107 klinik misolda o'qitildi.

Natija bilan bog'liq bo'lgan eng muhim o'zgaruvchilar tanlangan: Transplantatsiya qilingan kunda sarum kreatinin, dastlabki 24 soat ichida diurez, gemodializ samaradorligi, qabul qiluvchining jinsi, donor jinsi, transplantatsiya qilinganidan keyingi birinchi kundagi tana og'irligi.

Tibbiy radiologiyada hipokampal sklerozni avtomat tarzda aniqlash uchun MRI rasmlarni tasniflash uchun neyron tarmoq ishlatilgan. ANN 144 ta tasvir namunalari bo'yicha o'qitildi va sklerotik o'zgarishlarning mavjudligi bo'yicha miya to'qimasidagi o'zgarishlarni tasniflash imkonini berdi. INS suyak tarkibini avtomat tarzda identifikatsiyalash va ushbu texnikaning ishonchliligini an'anaviylarga nisbatan baholash uchun yaratilgan. Bundan tashqari, INS suyak tuzilmalarini 10 barobar tezroq segmentatsiyalashni amalga oshirdi.

Neyron elektroansefalogramların tahlillari asosida epileptik neyron tarmoq ishlatildi. Usulning taxminiy aniqligi 98-100% ni tashkil etdi.

Zamonaviy texnik imkoniyatlar bizga patologik jarayonning odatiy rivojlanish modelini ishlab chiqish uchun, mutaxassislik avtomatlashtirilgan texnologiyalar asosida, kasallikning davomiyligini namoyish etishning sifat jihatidan yangi darajasiga erishishga imkon beradi. Mutaxassis kompyuter tibbiyot tizimlari shifokorga faqat o'z tashxisiy taxminlarini tekshirishni emas, balki qiyin tashxis qo'yish holatlarida maslahat olish uchun kompyuterga murojaat qilish imkonini beradi.

Mashhur ekspert tizimlaridan biri Stenford universitetida ishlab chiqilgan MYCIN tizimi. MYCIN tizimi turli septik holatlarni va meningokok infektsiyalarini aniqlash uchun mo'ljallangan. Tizim unga kiritilgan alomatlarga asoslanib tegishli tashxis qo'yadi va tashxis qo'yilgan infektsiyalar uchun dori vositalarini davolashni taklif qiladi. Bu jami 450 ta qoidalarni o'z ichiga oladi. Tashxis sifati malakali shifokor darajasida baholanadi.

Test savollari

1. Diagnostika tizimlarining tibbiy yordami nimani anglatadi?

2. Diagnostika tizimi tomonidan nimani anglatadi?

3. Signalning raqamli va analog shakllari o'rtasidagi farq nima?

4. Diagnostika tizimlarining o'lchash kanali ishini tushuntiring.

5. Diagnostika tizimlarining sensorlar vazifalarini tavsiflab bering, misollar keltiring.

6. Shaxsiy kompyuter diagnostika tizimining vazifalari nimadan iborat?

7. «Funktsional diagnostika» atamasi nimani anglatadi?

8. Kardiyografiya usuli va uskuna vazifalari qanday?

9. Fonokardiyografiya va kardiyografiya o'rtasidagi farq nima?

10. "Tonometriya" nima, tonometr turlarini bildiradi.

11. Reografiya jarayoni qanday, uning turlari qanday?

12. Ensefalopografiya usuli va ensefalografning ishlash printsipi haqida bizga xabar bering.

13. Elektromiyografiya nima, skelet mushaklari qanday o'lchanadi?

14. Respirator organlarni o'rganish usullari va vositalarini tavsiflang.

15. Gaz analizatorlari nima?

16. ARM - shifokorlarning funktsional imkoniyatlari qanday?

17. AWP-shifokorlar uchun tizim va texnologik talablarni nomlang.

18. Shifokorning ish joyini texnik, dasturiy va tashkiliy jihatdan qo'llab-quvvatlash vazifalari nimadan iborat?

19. ARM-doktor kompyuterining dasturiy ta'minotini tashkil etuvchi dastur dasturlari haqida bizga xabar bering.

20. Dastur tasvirini qayta tiklash nima?

21. ARM-shifokorning maxsus dasturiy ta'minot qismi.

22. Bemorning elektron tibbiy rekordini tushuntiring.

23. Elektron tibbiy ma'lumotga bo'lgan talablar qanday?

24. Elektron tibbiy tarixning tuzilishi nima?

25. Bemorning kasali haqida nima deyish mumkin?

26. Tibbiy amaliyotda shaxsiy kompyuter vazifalarini tasvirlab bering.

27. Stomatologiyada kompyuterlarning roli qanday?

28. Kompyuter tomografiyasi qanday vazifalarni bajaradi?

29. Ftorografiyada kompyuterning vazifalari nimadan iborat?

30. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining mohiyati nimadan iborat?

31. Bashorat qilishning amaliy uslublarini ta'riflab bering.

32. Apriori ma'lumotlarning asosiy manbalari qaysi?

33. Optimizatsiya va modellashtirish usullari haqida bizga xabar bering.

34. Ekspertlar tizimi nima?

35. Ekspert tizimlarining asosiy tarkibiy qismlari nima?

36. ECdan foydalanmoqchi bo'lgan vaziyatlarni sanab o'ting.

ESning dasturiy komponentlariga e'tibor bering.

38. Ma'lumotni shakllantirish jarayonining mohiyati nimadan iborat?

39. EKga qo'yiladigan talablarni ro'yxatlash.

40. O'z-o'zini o'rganuvchi aqlli tizimlarning xususiyatlari qanday?

41. RaI doirasi qanday?

42. Endokrinologiya, urologiya, prostata bezi tahlilini EIlardan foydalanish xususiyatlari qanday?

43. Transplantologiya, radiologiya, nevrologiya sohasida EIdan foydalanishni ko'rib chiqing.

Tibbiyotdagi zamonaviy ESga misol keltiring.