ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Приобретение медицинских знаний в дистанционной медицинской экспертной системе предварительной диагностики

Читать Ле Нгуен Виен , Садовникова Наталья Петровна Приобретение медицинских знаний в дистанционной медицинской экспертной системе предварительной диагностики // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2014. — №4. — Стр. 185-197.

Ле Нгуен Виен  - аспирант, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. В.И. Ленина, 28, nvien.vstu@gmail.com

Садовникова Наталья Петровна - доктор технических наук, доцент, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. В.И. Ленина, 28, npsn1@yandex.ru

В статье представлен подход к формированию базы знаний в медицинской диагностической экспертной системе. Поскольку в настоящее время в базах данных накоплен очень большой объем информации, связанной с заболеваниями, то наряду с экспертным опросом, пополнение баз знаний целесообразно осуществлять с использованием технологий извлечения знаний из статистических данных. В качестве модели представления знаний авторами предложена гибридная структура, объединяющая фреймовую и нечетко-продукционную модели. Такое объединение обеспечивает легкость и модульность управления знаниями, упрощает и ускоряет процедуры вывода диагностических решений. Для настройки параметров функции принадлежности лингвистических термов переменных и весовых коэффициентов нечетких правил применен генетический алгоритм. Предложен механизм отсроченной консультации, который обеспечивает возможность пополнения базы знаний на основе дополнительного опроса эксперта в случае спорного диагноза. Рассмотрены особенности программной реализации предложенных моделей и алгоритмов.

Ключевые слова: медицинская диагностика, экспертная система, база знаний, модель представления знаний, фреймы, нечетко-продукционные правила, генетический алгоритм, экспертный опрос, извлечение знаний из баз данных, ассоциативные правила, medical diagnosis, expert system