Клинический вестник ФМБЦ им. А.И. Бурназяна. 2022. № 4

А.А. Болотов, В.Г. Барчуков

МЕТОДЫ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ПОЛНЫХ И НЕПРОТИВОРЕЧИВЫХ БАЗ ЗНАНИЙ ПРИ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ ДВУХ БЛИЗКИХ ПО СИМПТОМАТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ

ГНЦ ФМБЦ им. А.И. Бурназяна ФМБА России, Москваа

Контактное лицо: Болотов Александр Александрович: ABolotov@bk.ru

Резюме
Предмет, тема, цель. В статье рассматривается методы, принципы и подходы к построению полных и непротиворечивых баз экспертных знаний в задачах дифференциальной классификации, основанные на психологически корректных способах получения информации от эксперта.
Методология проведения. Рассмотрены проблемы передачи знаний от эксперта компьютерной программе. Важнейшими характеристиками процедуры извлечения знаний является ее психологическая корректность, полнота извлечения и представления знаний, а также непротиворечивость (безошибочность) базы знаний. Поскольку основным источником информации является человек, то для соблюдения этого правила, обязательным условием должно быть использование его логики мышления.
Результаты. Предложены рациональные методы и алгоритмы по формированию больших баз знаний для дифференциальной диагностики двух близких по симптоматике заболеваний на основе психологически корректного способа опроса эксперта, решающего привычную для него задачу диагностики по полному описанию случая в текстовом виде. Приводятся результаты статистического моделирования методом Монте-Карло процесса извлечения экспертных знаний для таких задач в рамках алгоритма, основанного на поиске границ, разделяющих два заболевания по схеме двоичного приближения от так называемого среднего объекта, имеющего половину признаков наиболее характерных для одного заболевания и половину признаков наиболее характерных для другого заболевания при различном количестве используемых признаков и тремя видами возможных границ между заболеваниями.
Область применения результатов. Результаты работы имеют прикладное значение для построения автоматизированных рабочих мест практических врачей с целью повышения качества диагностических заключений и оптимизации лечения пациентов.
Выводы. Психологически корректные принципы извлечения знаний, методы и алгоритмы, изложенные в статье, позволяют быстро и надежно строить полные и непротиворечивые базы знаний большого объема в различных областях дифференциальной диагностики заболеваний для создания соответствующих автоматизированных рабочих мест врача, что позволит улучшить качество принимаемых врачебных решений, особенно в сложных случаях.

Ключевые слова: полные и непротиворечивые базы знаний, дифференциальная диагностика, психологическая корректность извлечения знаний, алгоритм двоичного поиска границ между заболеваниями, метод Монте_Карло

Для цитирования: Болотов А.А., Барчуков В.Г. Методы и принципы построения полных и непротиворечивых баз знаний при дифференциальной диагностике двух близких по симптоматике заболеваний // Клинический вестник ФМБЦ им. А.И. Бурназяна 2022. № 4. С. 60–66. DOI:10.33266/2782-6430-2022-4-60-66

 

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989. 128 c.
2. Ларичев О. И. Теория подсознательных решающих правил и ее применение в диагностических задачах // Психологический журнал. 2003. Т. 24, № 1. С. 56–64.
3. Kilstiom J. The Cognitive Unconcouscious // Science. 1987. V.237, No. 4821. P. 1445-1452.
4. Ларичев О.И. Структуры экспертных знаний в задачах классификации // Доклады Академии наук. 1994. Т.336, № 6, С. 750-752.
5. Simon H.A. Problem Formulation and Alternative Generation in the Decision Making Process // Progress in Decision, Utility and Risk Theory / Ed. Chikan A., et al. Boston, MA: Kluwer, 1991. P. 77-84.
6. Simon H. Reason in Human Affairs. Standford University Press, 1983. P. 115.
7. Lemieux M., Bordage G. Professional Versus Structural Semantic Analysis of Medical Diagnostic Thinking // Cognitive Science. 1992. No. 16. P. 198-204.
8. Larichev O.I., Bolotov A.A. The DIFKLASS System: Construction of Complete and Noncontradictory Expert Knowledge Bases in Problems of Differential Classification // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 1996. V.30, No. 5. P. 12–22.
9. Болотов А.А., Барчуков В.Г., Тен А.М., Онопченко О.В. Оценка информативности признаков в системе интеллектуальной поддержки тренера в циклических видах спорта // День спортивной информатики: Материалы III-й научно-практической конференции. М., 2019. С. 140-143.
10. Болотов А.А., Ларичев О.А. Сравнение методов распознавания образов по точности аппроксимации разделяющих гиперплоскостей // Автоматика и телемеханика. 1995. № 7. С. 116-123.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.09.2022. Принята к публикации: 20.10.2022.