Tibbiy diagnostikaga yordam berish fani: Ekspert tizimlaridan mashinada o'rganilgan modellargacha

Tibbiy diagnostika uchun AI
Quyidagi rasmda shifokorlarga kasalliklarni differentsial tashxislashda yordam beradigan AI modellarining evolyutsiyasi haqida umumiy ma'lumot berilgan.

Kasallikning differentsial diagnostikasi uchun AI modellarining evolyutsiyasiga umumiy nuqtai
Tibbiy ekspert tizimlari
Diagnostik ekspertlarga asoslangan tizimlar - bu inson mutaxassislarining diagnostika qarorlarini qabul qilish qobiliyatiga taqlid qilishga intiladigan kompyuter tizimlari. Ba'zi diqqatga sazovor tizimlarga yuqumli kasalliklar uchun Mycin va umumiy ichki kasalliklar uchun Internist -1 , QMR va DXplain kiradi .
Tibbiy ekspert tizimlari odatda ikkita komponentni o'z ichiga oladi: (1) ekspertlar tomonidan tuzilgan dalillarga asoslangan tibbiy bilimlarni qamrab oluvchi bilimlar bazasi (KB) va (2) ekspert tomonidan ishlab chiqilgan qoidaga asoslangan xulosa chiqarish mexanizmi. differensial tashxisni yaratish uchun bilimlar bazasi.
Diagnostik bilimlar bazalari odatda kasalliklar, topilmalar (ya'ni simptomlar, belgilar, tarix yoki laboratoriya natijalari) va ularning munosabatlaridan iborat. Ko'pgina hollarda, ular topilmalar to'plami va ularni keltirib chiqaradigan narsalar (kasalliklar) o'rtasidagi munosabatlarni aniq belgilaydi. Masalan, KB grippni o'z ichiga olishi va uning isitma, yo'tal va tiqilishi bilan aloqalarini ko'rsatishi mumkin. Kasalliklar va topilmalar o'rtasidagi munosabatlarni modellashtirishning umumiy yondashuvi ijobiy prognoz qiymatini va topilmaning kasallikka sezgirligini kodlaydigan o'zgaruvchilardan foydalanishdir. Xususan, qo'zg'atuvchi kuch (ijobiy bashorat qilish qiymati), agar topilma kuzatilgan bo'lsa, kasallikni qanchalik kuchli ko'rib chiqish kerakligini, chastota esa(sezuvchanlik) kasallik bilan og'rigan bemorning ma'lum bir topilmani namoyon etishi ehtimolini modellashtiradi.
Qoidalarga asoslangan xulosa chiqarish mexanizmi ma'lumotlar bazasidagi kasalliklarni barcha kiritilgan ma'lumotlar bo'yicha o'zaro bog'liqlik kuchliligi funksiyasi sifatida baholash orqali tartiblangan differentsial tashxisni chiqaradi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bemordan olingan ma'lumotlar to'plamini hisobga olgan holda, xulosa qilish mexanizmi ushbu topilmalar KBdagi har bir kasallik bilan bog'liqlik kuchini tekshiradi va ba'zi bir belgilangan ball funksiyasi asosida tartiblaydi. Qo'shimcha ma'lumotlar uchun [ 1 ] va [ 4 ] ga qarang.
Afsuski, ushbu tizimlardan amaliy foydalanish bir necha omillar bilan cheklandi [ 5 ]. Birinchidan, ekspert tizimlariga texnik xizmat ko'rsatish yangi tadqiqotlarni doimiy ravishda kuzatib boradigan va bir-biriga mos keladigan maxsus mutaxassislar guruhini talab qiladi. Amaliy misol sifatida , Janubiy Osiyo aholisida diabetga oid ko'plab tadqiqotlarYaqinda paydo bo'lgan va ushbu yangi tadqiqotlardan olingan bilimlarni bilimlar bazasiga faqat mashaqqatli va ko'p vaqt talab qiladigan qo'l aralashuvi bilan kiritish mumkin. Ikkinchidan, yangi aniqlangan kasallikning ekspert tizimining bir qismi bo'lishi uchun bir necha yil kerak bo'lishi mumkin, chunki tibbiy tadqiqotlar o'tkazish qimmatga tushishi mumkin. Misol uchun, yangi aniqlangan Zika virusini ko'rib chiqaylik, u hali yaxshi tushunilmagan va shuning uchun hech qanday ishonch bilan tibbiy bilimlar bazasiga kiritilishi mumkin emas. Uchinchidan, asosiy bilimlar bazasiga asoslangan xulosa chiqarish mexanizmi barcha mavjud ma'lumotlarga ega bo'lgan shovqinsiz muhitda qo'llanilishini nazarda tutgan holda ishlab chiqilgan. Masalan, bemor oyog'idagi ko'karish gematoma deb atalishini tushunmagani uchun tizimdan gematoma borligi haqidagi savolga yo'q deb javob berishi mumkin.