КОМПЬЮТЕРЫ В ДИАГНОСТИКЕ

Содержание

Слайд 2

Диагностический алгоритм

С точки зрения кибернетики, диагностика – это поэтапный процесс переработки информации

Диагностический алгоритм С точки зрения кибернетики, диагностика – это поэтапный процесс переработки
в системе “врач – больной“.

Слайд 3

первый этап диагностического процесса – сбор информации о состоянии больного;
второй этап

первый этап диагностического процесса – сбор информации о состоянии больного; второй этап
– отбор из нее наиболее существенных данных и систематизация их в определенный симптомокомплекc;
третий этап – сопоставление его с данными об известных заболеваниях.

Слайд 4

Логическая последовательность правил, в которой информация о состоянии больного сопоставляется с комплексом

Логическая последовательность правил, в которой информация о состоянии больного сопоставляется с комплексом
признаков типичных заболеваний, называется диагностическим алгоритмом.

Слайд 5

Основные виды врачебной логики

1) Детерминистская логика – это наиболее простой диагностический приём,

Основные виды врачебной логики 1) Детерминистская логика – это наиболее простой диагностический
основанный на прямых связях между наличием у больного определенных симптомов и диагнозом заболевания. Есть симптом – 1, нет – 0. И затем количество “единичек” у больного сравнивается с количеством их у эталона диагноза.

Слайд 6

2) Метод фазового интервала – это приём, при котором в многомерном пространстве симптомов

2) Метод фазового интервала – это приём, при котором в многомерном пространстве
заранее строятся области различных заболеваний. Сущность диагностического процесса состоит в том, чтобы определить, к какой выделенных областей ближе всего находится точка, представляющая симптомокомплекс данного больного.

Слайд 7

Алгоритм фазового интервала

д3

Д1

Д2

Область 1-го диагноза
Область 2-го диагноза


S2
(число эритритов )
S3

Алгоритм фазового интервала д3 Д1 Д2 Область 1-го диагноза Область 2-го диагноза
(давление)

S1 (температура)

Слайд 8

3) Информационно-вероятностная логика – это диагностический приём, в котором при вычислении вероятностей нескольких

3) Информационно-вероятностная логика – это диагностический приём, в котором при вычислении вероятностей
диагнозов при данном симптомокомплексе учитывается разная вероятность каждого симптома при разных заболеваниях (а не просто “да – нет”, как в детерминистской логике).

Слайд 9

4) Метод экспертных систем – это такой диагностический алгоритм, при котором знания опытных

4) Метод экспертных систем – это такой диагностический алгоритм, при котором знания
специалистов экспертов представлены в виде программы с ветвлениями типа “если..., то...”, а на концах этих ветвей расположены диагнозы. Компьютер при опросе больного проходит по той или иной ветви и в завершение выставляет диагноз. Такие программы при постановке диагноза в трудных случаях действуют на уровне специалиста высшей медицинской категории.

Слайд 10

Информационно - вероятностная диагностика

Метод предложен М.Л.Быховским. В основе метода лежит диагностическая

Информационно - вероятностная диагностика Метод предложен М.Л.Быховским. В основе метода лежит диагностическая
таблица, составленная для определённого класса заболеваний.

Слайд 11

Составление таких таблиц – сложная задача. Для её решения изучается и обрабатывается

Составление таких таблиц – сложная задача. Для её решения изучается и обрабатывается
большое количество историй болезней с проверенными диагнозами, что стало возможным только благодаря применению для этих целей компьютера.

Слайд 12

на компьютере вычисляются условные вероятности наличия симптомов Si при заболевании DJ, которые

на компьютере вычисляются условные вероятности наличия симптомов Si при заболевании DJ, которые
обозначаются P(Si/DJ) ( читается: “Вероятность Si при DJ”). Условная вероятность P(Si/DJ) означает, что если у больного установлено заболевание с диагнозом DJ, то симптомы Si, относящиеся к данному заболеванию, имеют вероятность P(Si/DJ)

Слайд 13

В диагностическую таблицу, входит: набор симптомов Si, относящихся к определенному классу заболеваний

В диагностическую таблицу, входит: набор симптомов Si, относящихся к определенному классу заболеваний
(по вертикали), болезни данного класса (по горизонтали), и набор P(Si/DJ) для различных заболеваний.

Слайд 14

Диагностическая таблица

№ Симптомы Диагнозы
Инфаркт Перитонит ПневмонияТромбоэмболия
1.Боли в грудной клетке 0,9 0,05 0,9 0,5
2.Боли

Диагностическая таблица № Симптомы Диагнозы Инфаркт Перитонит ПневмонияТромбоэмболия 1.Боли в грудной клетке
в животе 0,3 0,95 0,4 0,01
3.Повышение температуры 0,95 0,8 0,9 0,05
4.Понижение температуры 0,01 0,9 0,95 0,1
5.Лейкоцитоз 0,95 0,83 0,92 0,04
6.Нарушение сердечного ритма 0,92 0,01 0,05 0,1
7.Повышение артериал. давления 0,5 0,03 0,05 0,02
8.Снижение артериал. давления 0,1 0,95 0,78 0,85
9.Шум трения перикарда 0,86 0,07 0,05 0,01
10.Изменение кардиограммы 0,98 0,17 0,15 0,6
11.Бледность кожи 0,98 0,83 0,78 0,9
12.Общая заторможенность 0,08 0,5 0,3 0,1
13.Учащение пульса 0,5 0,96 0,99 0,94
14.Учащение дыхания 0,03 0,07 0,91 0,95
15.Угнетение рефлексов 0,01 0,02 0,1 0,83
16.Напряжение брюшной стенки 0,02 0,8 0,1 0,04
17.Вздутие живота 0,2 0,95 0,13 0,15
18.Общая слабость 0,5 0,88 0,95 0,8
19.Расширение сердца 0,1 0,01 0,1 0,01
20.Шум трения плевры 0,1 0,01 0,95 0,1

Слайд 15

Диагноз ставится не по одному, а по нескольким симптомам, обнаруженным у больного.

Диагноз ставится не по одному, а по нескольким симптомам, обнаруженным у больного.
Например, S2,S7,S9,S14,S19 - этот набор симптомов называется симптомокомплексом.
Будем обозначать его Sci.

Слайд 16

Первое, что делается при рассматриваемом диагностическом методе – это выборка вероятностей всех

Первое, что делается при рассматриваемом диагностическом методе – это выборка вероятностей всех
симптомов для предполагаемых заболеваний. Так как одни и те же симптомы могут с разной вероятностью проявляться при разных диагнозах, то должно появиться четыре группы чисел, если заболеваний четыре:

Слайд 17

P(S2/D1), P(S2/D2), P(S2/D3), P(S2/D4)
P(S7/D1), P(S7/D2), P(S7/D3), P(S7/D4)
…. …. ….

P(S2/D1), P(S2/D2), P(S2/D3), P(S2/D4) P(S7/D1), P(S7/D2), P(S7/D3), P(S7/D4) …. …. …. …. P(S19/D1), P(S19/D2), P(S19/D3), P(S19/D4)
….
P(S19/D1), P(S19/D2), P(S19/D3), P(S19/D4)

Слайд 18

Второе: Условную вероятность симптомокомплекса вычисляют по формуле
P(Sci/DJ)=P(S1/DJ)·P(S2/DJ) ·…·P(Sn/DJ),
то

Второе: Условную вероятность симптомокомплекса вычисляют по формуле P(Sci/DJ)=P(S1/DJ)·P(S2/DJ) ·…·P(Sn/DJ), то есть перемножают
есть перемножают вероятности симптомов последовательно во всех четырех группах чисел.

Слайд 19

Третье: задача диагностики заключается в том, чтобы на основании симптомокомплекса, установленного у

Третье: задача диагностики заключается в том, чтобы на основании симптомокомплекса, установленного у
больного, и данных диагностической таблицы определить вероятности P(DJ/Sci) каждой из имеющихся в таблице болезней DJ, т.е. по сути дела нужно перейти от P(Sci/DJ) к P(DJ/Sci).

Слайд 20

Этот переход осуществляется по известной в теории вероятностей формуле Байеса:

Этот переход осуществляется по известной в теории вероятностей формуле Байеса:

Слайд 21

В эту формулу входит P(DJ), которую называют априорной вероятностью некоторого заболевания. Вероятность

В эту формулу входит P(DJ), которую называют априорной вероятностью некоторого заболевания. Вероятность
P(DJ) характеризует распределение болезней в данной группе населения.

Слайд 22

Смысл введения в диагностику величины P(DJ) состоит в том, что она непостоянна

Смысл введения в диагностику величины P(DJ) состоит в том, что она непостоянна
и зависит от географических, сезонных, эпидемиологических и других факторов, которые должны быть учтены при постановке диагноза.

Слайд 23

Например, в какой-либо больнице наугад было выбрано 100 больных, 70 из них

Например, в какой-либо больнице наугад было выбрано 100 больных, 70 из них
оказались больны гриппом. Значит, вероятность заболевания гриппом у всех пациентов в данной больнице будет равна 70/100 = 0,7. Когда эпидемия гриппа будет ликвидирована, естественно и P(DJ) для гриппа в этой больнице будет другой.

Слайд 24

Знаменатель формулы Байеса представляет полную вероятность наличия симптомокомплекса при всех болезнях:

P(Sc) =

Знаменатель формулы Байеса представляет полную вероятность наличия симптомокомплекса при всех болезнях: P(Sc)
∑[P(Sci/DJ)·P(DJ)]
Суммирование здесь производится по индексу J (номер диагноза). В нашем примере в этой сумме окажется четыре слагаемых.

Слайд 25

Диагноз, имеющий наибольшую вероятность, и будет рассматриваться как искомый диагноз. Оценить достоверность

Диагноз, имеющий наибольшую вероятность, и будет рассматриваться как искомый диагноз. Оценить достоверность
результата и поставить окончательный диагноз может только врач.

Слайд 26

Экспертные системы, их особенности

Экспертная система (ЭС) – это набор программ или

Экспертные системы, их особенности Экспертная система (ЭС) – это набор программ или
программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции.

Слайд 27

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз.

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз.
Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом.

Слайд 28

Главное достоинство ЭС – возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять

Главное достоинство ЭС – возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять
и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.

Слайд 29

Пример простейшей экспертной системы:
Вопрос: Крылья есть?
Ответ - Да. –Нет
Если – Да,

Пример простейшей экспертной системы: Вопрос: Крылья есть? Ответ - Да. –Нет Если

Вопрос: Клюв есть?
Ответ Да, Нет.
Заключение: Если да, то это птица, если нет, то самолет.

Слайд 30

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты),

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты),
подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.

Слайд 31

Структура экспертной системы

Структура экспертной системы

Слайд 32

Области применения экспертных систем

а) Медицинская диагностика.
б) Прогнозирование.
в)

Области применения экспертных систем а) Медицинская диагностика. б) Прогнозирование. в) Планирование. г)
Планирование.
г) Интерпретация.
д) Контроль и управление.
е) Обучение.

Слайд 33

Медицинская диагностика

Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и

Медицинская диагностика Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма
их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

Слайд 34

Медицинская диагностика

Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х

Медицинская диагностика Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине
годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

Слайд 35

Прогнозирование

Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем

Прогнозирование Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о
состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл - стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу.

Слайд 36

Планирование

компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления

Планирование компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для
причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов.

Слайд 37

Интерпретация

Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения.

Интерпретация Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения.
Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов.

Слайд 38

Контроль и управление

Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных

Контроль и управление Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных
систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль.

Слайд 39

Обучение

Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения.

Обучение Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы
Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего.

Слайд 40

Критерий использования ЭС для решения задач

1. Данные и знания надежны

Критерий использования ЭС для решения задач 1. Данные и знания надежны и
и не меняются со временем.
2. Пространство возможных решений относительно невелико.
3. В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения.
4. Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний для решения задач.

Слайд 41

Ограничения в применение экспертных систем

1. Большинство ЭС не вполне пригодны для

Ограничения в применение экспертных систем 1. Большинство ЭС не вполне пригодны для
применения конечным пользователем. Если вы не имеете некоторого опыта работы с такими системами, то у вас могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали их базы знаний.
2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решений. Например, без системы MYCIN врач может (а часто и должен) принять решение значительно быстрее, чем с ее помощью.

Слайд 42

3. Навыки системы не возрастают после сеанса экспертизы.
4. Все еще остается проблемой

3. Навыки системы не возрастают после сеанса экспертизы. 4. Все еще остается
приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.

Слайд 43

5. ЭС не способны обучаться, не обладают здравым смыслом. Домашние кошки способны

5. ЭС не способны обучаться, не обладают здравым смыслом. Домашние кошки способны
обучаться даже без специальной дрессировки, ребенок в состоянии легко уяснить, что он станет мокрым, если опрокинет на себя стакан с водой, однако если начать выливать кофе на клавиатуру компьютера, у него не хватит “ума” отодвинуть ее.

Слайд 44

6. ЭС неприменимы в больших предметных областях. Их использование ограничивается предметными областями,

6. ЭС неприменимы в больших предметных областях. Их использование ограничивается предметными областями,
в которых эксперт может принять решение за время от нескольких минут до нескольких часов.
7. В тех областях, где отсутствуют эксперты (например, в астрологии), применение ЭС оказывается невозможным.

Слайд 45

8. Имеет смысл привлекать ЭС только для решения когнитивных задач. Теннис, езда

8. Имеет смысл привлекать ЭС только для решения когнитивных задач. Теннис, езда
на велосипеде не могут являться предметной областью для ЭС, однако такие системы можно использовать при формировании футбольных команд.

Слайд 46

9. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому

9. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому
смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач.

Слайд 47

Преимущества ЭС перед человеком - экспертом

1. У них нет предубеждений.
2.

Преимущества ЭС перед человеком - экспертом 1. У них нет предубеждений. 2.
Они не делают поспешных выводов.
3. Эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

Слайд 48

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в
машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.
Имя файла: КОМПЬЮТЕРЫ-В-ДИАГНОСТИКЕ-.pptx
Количество просмотров: 407
Количество скачиваний: 3