Главная > Нечеткие вычисления > Прикладные нечеткие системы
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

4.5.3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОМОЩИ ПРИ ГРУППОВОМ ОБСЛЕДОВАНИИ [29, 30]

Органы здравоохранения обязаны периодически контролировать здоровье населения, обеспечивая безопасность и гигиену рабочих мест, и врачи на предприятиях тратят массу времени на обработку полученных данных. Кроме того, виды и формы современной медицинской информации разнообразны, и в будущем они будут возрастать и усложняться, поэтому объем работы врачей также будет увеличиваться.

Существующие системы здравоохранения имеют функции оценки информации по эталонным значениям в базах медицинских данных, но пока не создана система, предоставляющая врачам информацию из области здравоохранения.

Поэтому, продолжая развитие систем здравоохранения, специалисты разработали систему помощи при групповом обследовании здоровья населения, которая наряду с помощью в оценке результатов обследования имеет функции автоматической генерации руководящих указаний в случае, когда необходимы указания об образе жизни даже для лиц с нормальным здоровьем.

В базе медицинских данных рассматриваемой системы заложены следующие функции выводов:

1) выполняется оценка результатов первичного и вторичного обследований, результаты оценки могут легко корректироваться на основе окончательной оценки врачами на предприятиях;

2) выполняется выбор группы тестов для лиц, которым после первичного обследования необходим повторный осмотр;

3) по результатам индивидуальных обследований составляются руководящие указания по здравоохранению. Добавление указанных выше функций позволяет системе:

а) уменьшать объем работ по оценке результатов обследования врачами на предприятиях, давать индивидуальные рекомендации обследуемым и выполнять другую обработку после обследования;

б) давать оценку результатов обследования группы лиц по определенным критериям и составлять руководящие указания по здравоохранению;

в) выполнять оценку здоровья, учитывая жалобы пациентов, результаты анализов, данные медицинского осмотра, а также историю болезни.

Кроме того, при использовании данных для выводов возникает много проблем, связанных с нечетким представлением симптомов во время расспроса и других нечеткостей. При групповом обследовании здоровых людей существенно больше, чем людей, направленных из больницы, и результаты клинических анализов большей частью находятся в норме. При решении указанных проблем с позиций обработки информации, заданной двузначной логикой, знания существенно усложняются, что препятствует обновлению блзы знаний. Поэтому введение нечетких выводов, позволяющих оценивать и обрабатывать данные и знания, содержащие нечеткости, обеспечивает получение результатов оценки, соответствующих специфике обследования.

Структура системы

В данную систему входят 32-разрядная рабочая станция, цветные дисплеи, лазерный принтер, оптическое устройство считывания знаков, накопитель на 8-дюймовых гибких дисках; рабочая станция соединяется с дисплеями через интерфейс RS232C. Основная память рабочей станции составляет не более 20 Мбайт. Внешние запоминающие устройства: жесткий диск емкостью 172 Мбайт, стриммерный накопитель на магнитной ленте емкостью 50 Мбайт и накопители на 5-дюймовых гибких дисках (1,6 Мбайт).

Структура программного обеспечения показана на рис. 4.23. Рабочая станция оснащена ОС UNIX system V с функциями BSD версии 4.2, поддерживаются функции многооконного отображения, графические функции, функции связи и др. Краткие технические данные системы в табл. 4.16.

Функции системы

Система состоит из следующих функциональных блоков.

1. Ввод-вывод и обработка данных обследования. Ввод данных обследования и информации о пациентах, а также отображение и коррекция данных выполняются с использованием оптического устройства считывания знаков, гибких дисков, клавиатуры, манипулятора «мышь».

2. Помощь и обработка при приобретении знаний. Возможно формирование максимально десяти файлов с 500 правилами в каждом файле. Кроме того, каждой переменной можно поставить в соответствие максимально пять видов функций принадлежности, обычно одновременно используется 25 видов функций.

3. Управление базами данных. Унифицированное управление введенной информацией о пациентах, данными обследования и результатами оценки выполняется с помощью функций реляционной базы данных. Кроме того, имеется функция ведения файлов, позволяющая легко обновлять пункты данных обследования. Данные обследования прошлых лет можно хранить на вспомогательных магнитных лентах, поэтому возможно обращение к этим данным.

4. Помощь и обработка при оценке результатов обследования.

а) По данным первичного обследования всех сотрудников

(см. скан)

Рис. 4.23. Структура программного обеспечения системы помощи при групповом обследовании.

Таблица 4.16. Технические данные системы помощи при групповом обследовании

(см. скан)

Продолжение таблицы 4.16 (см. скан)

предприятия и прошлым данным на основе правил первичной оценки проверяется, нет ли у кого-то из сотрудников подозрения на болезнь, и если такое подозрение возникло, делаются выводы о болезни и ее достоверности

и в соответствии с ее тяжестью определяются способы лечения. Поэтому окончательное решение для пациента, которому необходимо повторное обследование, принимается после подтверждения диагноза и осмотра лечащим врачом. Для такого пациента составляется карта повторного обследования, в которой указываются группы повторных анализов; для остальных пациентов составляются индивидуальные памятки об охране здоровья.

б) По данным вторичного обследования, данным первичного обследования и прошлым данным для пациентов, направленных на повторное обследование, на основе правил вторичной оценки делаются выводы, аналогичные выводам при первичной оценке. Поэтому окончательное решение для пациентов, для которых необходимо начать лечение и сделать тщательные анализы, принимается после подтверждения диагноза и осмотра лечащим врачом. Для таких пациентов составляется письменный запрос в медицинское учреждение, в котором указываются результаты обследования и оценки; для остальных пациентов выпускаются индивидуальные памятки, в которые внесены рекомендации по охране здоровья.

в) Кроме памятных записок, рекомендаций и письменных запросов, выпускаемых на этапах а и б, составляются различного рода таблицы для тех, кто проводит обследование, и администраторов по месту работы пациентов, отчеты в инспекции по охране труда, различного рода списки для последующей обработки врачами на предприятиях и другие документы.

5. Статистическая обработка, объяснение процесса выводов, управление изображением.

а) Составляется статистическая информация отдельно по предприятиям, возрасту, полу и другим параметрам.

б) Выдаются подробные сведения об использованных правилах для подтверждения достоверности установленных знаний.

в) С помощью функций многооконного отображения кроме экрана для ввода команд можно одновременно пользоваться экраном с протоколом, который ведет система в аномальных ситуациях, экраном для отображения результатов оценки и обработки и другими экранами. Кроме того, с целью сохранности данных и частных сведений для оператора установлен пароль.

Выводы и база знаний

В качестве методов нечетких выводов с использованием нечеткой информации известны продукционные правила, выводы с помощью нечетких отношений и другие методы. В данной системе из-за того, что знания имеют иерархическую структуру (что позволяет делать окончательную оценку с использованием промежуточных гипотез об оценке результатов обследования, рекомендаций по образу жизни и других гипотез) и есть необходимость запуска механизма выводов не в режиме диалога, а по факту ввода данных, использованы выводы с помощью продукционных правил с прямым построением цепочки рассуждений. По мере прослеживания правил метод построения цепочки увеличивает нечеткость, поэтому в системе результаты выдаются на втором или третьем уровне иерархии.

При вводе данных клинических анализов, информации, полученной при расспросе пациента, и при выводе тяжести болезни или других сведений используются непосредственные значения или лингвистические значения истинности. Механизм выводов является независимой подсистемой (рис. 4.24). На входы поступают данные из базы фактов и базы знаний, а на выход передаются результаты выводов, их достоверность и объяснение процесса выводов.

Для выводов использован нечеткий «модус поненс», представляющий собой расширение правила «модус поненс» - дедуктивного вывода в классической логике. Это правило

Рис. 4.24. Механизм выводов.

можно представить следующим образом:

где а, b - нечеткие множества в полных пространствах U, V, соответственно их элементы обозначим через и, v. Знак обозначает импликацию.

Если можно получить информацию о пространстве U для нечеткого отношения между некоторыми объектами u и v, о которых имеется знание, то как результат можно вывести информацию о V из а, и

Нечетким множествам в полном пространстве V можно поставить в соответствие функции принадлежности где обозначает меру принадлежности а элемента и. Нечеткое множество а можно также представить в виде

где - объединение на всем пространстве V, а знак - разделитель.

При нечетких выводах необходимо задать метод преобразования нечеткого условного оператора в нечеткое отношение R. Кроме того, заключение можно получить путем свертки фактических данных и нечеткого отношения. Существует несколько традиционных методов преобразования и свертки. В данной системе выводы делаются с помощью следующего метода, обеспечивающего минимальный разброс решений:

где - заключение, фактические данные.

Блок выводов работает следующим образом. Пусть в предпосылке правил записано несколько тезисов:

Тогда, если в базе фактических данных заданы и заключение получается по следующей формуле:

где - операция максимум-минимум, обозначает

. Последовательность вывода показана на рис. 4.25.

База знаний для выводов составляется из функций принадлежности (в случае оценки входных и выходных значений), правил, диапазона входных и выходных значений и указаний к окончательным выходным данным. Функции принадлежности состоят из названия функции (уровня нечеткости) и значений принадлежности, в системе использованы следующие нечеткие уровни (ниже приведен процесс составления базы знаний):

1. Для каждого пункта клинических анализов, исключая качественные данные, в предпосылках используется пять уровней:

2. Для пунктов клинических анализов с качественными данными в предпосылках используются

3. При расспросе о симптомах в предпосылках используются (не проявляется, проявляется временами, проявляется)

4. Для промежуточных гипотез и тяжести болезни в заключениях используются

5. Для выбора диагноза на экране, выбора способа осмотра и промежуточных гипотез в предпосылках и заключениях используются

Пример функции принадлежности для уровней (1) приведен на рис. 4.26, для уровней (4) - на рис. 4.27. В правилах можно описать до десяти нечетких тезисов предпосылки и до двух нечетких тезисов заключения. Правила имеют следующую структуру:

(см. скан)

Рис. 4.25. Процесс выводов.

(см. скан)

Рис. 4.26. Функция 1.

Рис. 4.27. Функция 4.

Если пункт введенных данных уровень нечеткости,

тогда пункт выходных данных уровень нечеткости. Кроме того, для уровней нечеткости, представленных функциями принадлежности, в тезисах можно использовать отрицание и логическую сумму.

Правила записаны в трех файлах: первичной оценки, вторичной оценки и указаний по охране здоровья. Файлы переключаются по соответствующей команде.

Приведем ниже примеры правил первичной оценки функционирования печени.

1. Если ТРВ, то функционирование печени

2. Если ТРВ, то функционирование печени

3. Если ТРВ, то функционирование печени

4. Если то функционирование печени

5. Если расспрос (легкая усталость) то функционирование печени

6. Если прошлый раз ТРВ, то функционирование печени

Реляционная база данных

С целью высокоэффективного и унифицированного управления различными данными, накопленными за несколько лет и содержащими информацию о многих людях, использована подсистема реляционной базы данных (РБД) упрощенного типа. РБД ориентирована на использование при разработке прикладных программ на языке Си и состоит

из функций интерфейса с пользователем, функций управления базой данных и системных утилит (рис. 4.28).

Функции интерфейса с пользователями обеспечивают органическую связь и доступ в базу данных с использованием в прикладных программах функций интерфейса, функций связи, информации о связи, информации о визуализации данных, различных таблиц условий доступа, условных функций, функций условий связи. Функции управления базой данных обеспечивают объединение записей во всех реляционных файлах с помощью указанных пользователем условных операторов объединения, а также создание реляционных записей в соответствии с информацией о визуализации.

Системные утилиты выполняют функции определения базы данных, реляционных файлов и записей для управления и поддержания целостности РБД, функции переформирования реляционных файлов и записей, функции управления кассетным накопителем на магнитной ленте, функции восстановления и резервирования. Доступ к конкретной базе данных осуществляется по индексам (ключам), в качестве которых могут быть номер служащего, номер пункта обследования и т.п. (рис. 4.29).

Данная система предназначена для оказания помощи при периодическом обследовании в медицинских пунктах на предприятиях. При построении базы данных индивидуальные

Рис. 4.28. Структура РБД.

Рис. 4.29. База данных системы помощи при групповом обследовании.

данные пациентов вручную с помощью гибких дисков переносились из главного компьютера, а данные осмотра, сведения, полученные при расспросах, вводились с помощью оптического устройства считывания знаков. Результаты клинических анализов также с помощью гибких дисков переносились из медицинских учреждений. Это позволило создать базу данных за три предыдущих года, данные на время юридического хранения запоминались на кассетной магнитной ленте.

Обследования могут пройти около 5000 человек, систему можно расширить путем установки дополнительных запоминающих устройств.

Для операций использован принцип меню, выбор команд из которого осуществляется с помощью «мыши»; удобство получения выходных документов обеспечивается за счет автоматического переключателя форматов и других функций.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление