Консультант по лекарственным средствам

Введение

Экспертные системы (ЭС) — это системы искусственного интеллекта, которые предназначены для решения плохоформализованных и слабоструктурированных задач в определенных проблемных областях на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов [1]. В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, различные деловые приложения и т. д.

Основными компонентами ЭС являются базы данных (БД) и знаний (БЗ), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с пользователем. БД, БЗ и блок поиска решений образуют ядро ЭС.

Для конструирования ЭС используются различные инструментальные средства: универсальные языки программирования, языки искусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и системы-оболочки. Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации экспертных знаний, практически не требующие участия посредников в лице инженера по знаниям или программиста при их использовании. Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для его проблемной области оболочку.

Отцом экспертных систем называют Эдварда Фейгенбаума, написавшего одну из первых книг по этой тематике «Становление экспертной компании». Он стоял у истоков экспертной индустрии и создал первую экспертную систему DENDRAL в области идентификации органических соединений с помощью анализа масс-спектрограмм. Далее Фейгенбаум вместе с Шортлифом и Букхененом спроектировали первую медицинскую экспертную систему MYCIN, при этом они сделали открытие, которому было суждено существенно расширить сферу создания и использования экспертных систем. Когда они удалили из системы MYCIN базу знаний (медицинскую информацию), то осталась часть, называемая «машиной логического вывода». Было показано, что базу знаний можно изменять и заменять полностью, не нарушая целостности системы. Так возникла EMYCIN (Empty MYCIN — пустой MYCIN) или первая экспертная оболочка — инструментальная среда для построения экспертных систем различного назначения.

Развитие новых методов диагностики, а также расширение возможностей уже существующих методов было и остается актуальной задачей в медицине. Появление новейших диагностических и лечебных технологий требуют использования методов искусственного интеллекта для обработки и интерпретации данных с возможностью накопления, хранения и многократного использования медицинских данных [2]. Одним из наиболее эффективных средств в данной области являются медицинские экспертные системы. Они позволяют автоматизировать процесс принятия решения при освидетельствовании пациентов, повышая уровень квалификации пользователя до уровня опытных экспертов [4]. Поэтому необходимо, чтобы экспертные системы обладали возможностью гибкой постановки задач, были применимы ко всем областям биологии и медицины, обладали большой информационной емкостью и помехоустойчивостью, не нуждались в длительном времени для разработки [2].

Непрерывное развитие средств вычислительной техники расширяет потенциальные возможности подобных систем, в связи с чем необходимо постоянно пополнять знания в данной области.