Экспертные системы для решения информационно-аналитических задач в здравоохранении. Модели и архитектуры
Введение
Экспертные системы – одна из разновидностей технологии ИИ (искусственного интеллекта), некая программа, которая обрабатывает имеющуюся базу данных и применяет эти данные для решения поставленных задач.
Данные для медицинских экспертных систем (МЭС) заполняются экспертами в области здравоохранения с реальным врачебным опытом лечения пациентов с различными заболеваниями и наблюдения за ними. Диапазон применения МЭС в медицине очень широкий, так как заболевания имеют различные тяжести и требуют индивидуального подхода.
В настоящее время тема МЭС очень актуальна. Экспертные системы внедряют повсеместно. МЭС помогают врачам более точно ставить диагноз и назначать курс лечения пациентов.
Объектом работы являются экспертные системы для решения информационно-аналитических задач в здравоохранении, модели и архитектуры.
Оглавление
Введение 3
Глава 1. Классификация и виды экспертных систем для решения информационно-аналитических задач в здравоохранении. 4
Глава 2. Методы диагностики, используемые экспертными системами для решения информационно-аналитических задач в здравоохранении. 7
Глава 3. Реальные примеры экспертных систем для решения информационно-аналитических задач 10
Заключение 11
Список литературы 12
Список литературы
1) Международный конгресс «Информационным технологии в медицине – 2020»;
2) Machine Learning, Big Data, and IoT for Medical Informatics. Edited by: Pardeep Kumar, Yugal Kumar and Mohamed A. Tawhid;
3) International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. Editors-in-Chief: Neil J. Smelser and Paul B. Baltes;
4) TMYCIN Expert System Tool. Gordon S. Novak Jr. Department of Computer Sciences. University of Texas at Austin. Austin, TX 78712;
5) Информационные технологии и системы: Учебное пособие / Е.Л. Федотова. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М, 2013. - 352 с.: ил.; 60×90 1/16. - (Высшее образование). (переплет) ISBN 978-5-8199-0376-6.;
6) Информационные системы в экономике: Учебное пособие / К.В. Балдин. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 218 с.: 60×90 1/16. - (Высшее образование; Бакалавриат). (переплет) ISBN 978-5-16-005009-6.;
7) Проектирование информационных систем: Учебное пособие / Н.Н. Заботина. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 331 с.: 60×90 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат). (переплет) ISBN 978-5-16-004509-2.;
8) Онлайн-учебник по экспертным системам;
9) Возможности автоматизированной системы машинного обучения (AutoML) для создания прогнозных моделей в медицине;
10) Медицинские экспертные системы. Автор: Талан Ксения;
11) Андрейчиков А.В., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы. - М.: Финансы и статистика, 2006;
12) Гельман В.Я. Медицинская информатика: практикум. - СП6.: Питер, 2002;
13) Дюк В.А., Эмануэль В.Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. - СП6.: Питер, 2003;
14) Литвин А.А., Жариков О.Г., Сенчук Г.А. и др. // Проблемы здоровья и экологии. - 2007. - N92 (12). - С. 7-14.;
15) Бледжянц Г.А., Саркисян М.А. и др. // Ключевые технологии формирования искусственного интеллекта в медицине.
Предписывающие МЭС являются более всеобъемлющими, чем предиктивные, поскольку первые дают рекомендации по лечению, которые включают прогнозы в свои рекомендации. С помощью предписывающей МЭС выносятся решения относительно надлежащего ухода, а не только ожидаемого результата. Многие предписывающие МЭС, по крайней мере, частично выполняют свои рекомендации, такие как применение лекарственного препарата. Более того, медицинские экспертные системы делятся на системы с традиционным и гибридным методами представления знаний. В первом случае экспертные системы управляются экспериментальными моделями и логическими операциями главного порядка, где переменными представляются предметы без их признаков и отношений между ними. Гибридные системы применяют разом от двух моделей мышления предметной области.