Диагностическая экспертная система на CLIPS

ЭС относится к диагностическим системам медицинского профиля. Эта область давно привлекает специалистов по искусственному интеллекту.

С развитием технологии экспертных систем появилась реальная возможность создавать такие системы и специалистам в медицинских областях, не имеющим глубоких знаний в области искусственного интеллекта. Используя известные программные оболочки, такие специалисты могут успешно формализовать свои знания и создавать на их базе экспертные системы для решения различных задач медицинской диагностики.

Конкретная область, которая представлена в этом параграфе, — диагностика глазных болезней. Один из вариантов системы диагностирования глазных болезней представлен в работе [18]. В данном параграфе с целью демонстрации применимости технологии экспертных систем приведен адаптированный для русскоязычного читателя вариант экспертной системы диагностики некоторых заболеваний глаз.

Система реализована в среде CLIPS. Она использует знания о глазных болезнях, чтобы с помощью компьютера провести их диагностику и дать некоторые рекомендации по их лечению, что обычно требует врачебной экспертизы. Среда CLIPS выбрана по причине гибкости, расширяемости и малой стоимости разработки.

Глаза позволяют видеть и интерпретировать форму, цвет и размеры объектов окружающего мира, обрабатывая свет, который они отражают. Они способны детектировать объекты при ярком и тусклом освещении, но не воспринимают их в темноте.

Диагностика глазных расстройств изначально основывалась на симптомах, проявление которых человек фиксировал, исходя из своего опыта и результатов экспериментов. Многие глазные заболевания могут привести к слепоте. Однако если их диагностировать па ранней стадии, зрение часто можно сохранить. Экспертная система, автоматизирующая диагностику заболеваний глаз, полезна тем, что позволяет очень быстро и фактически без привлечения опытных врачей определить по симптомам риск заболевания и дать некоторые рекомендации по лечению.

Для разработки экспертной системы требуются специализированные медицинские знания. Процесс получения знаний включает две фазы. В первой фазе используется описание глазных болезней, чтобы разработать методику интервьюирования докторов и пациентов с целью извлечения знаний. Во второй фазе создается формализованный набор правил, где в каждом правиле есть часть IF, которая содержит симптомы, и часть THEN, которая имеет заключение об определенном заболевании глаз. Экспертная система использует встроенную машину вывода, которая на основе созданной базы знаний реализует вывод путем сопоставления ассоциированных фактов (входные данные) с подходящими правилами из базы правил. В итоге машина вывода продуцирует вид глазного заболевания, соответствующий симптомам.

В данном демонстрационном варианте системы диагностируется только выделения из глаз. Выделения из глаз проявляются утром, когда глаза отказываются открываться. Они как бы закрыты чем-то липким и твердым, и состояние похоже на дрему или заклеивание глаз клеем. Это может вызывать тревогу, однако слипание глаз не всегда вредно и часто является просто частью естественной системы защиты организма.

Представленная система выполняет несколько функций. В целом она будет давать заключение о глазном заболевании, основываясь на ответах пользователя на специфические вопросы, которые система задает пользователю. Эти вопросы обеспечивают получение информации о симптомах пациента, которая помогает системе диагностировать заболевание с помощью машины вывода. Типовая экспертная система состоит из интерфейса пользователя, средств объяснений, базы знаний и машины вывода.

Экспертная система реализована в среде CLIPS, включает базу знаний, состоящую из базы фактов и базы правил, машину вывода, использующую рабочую память, в которой хранятся исходный и корректируемый список фактов и список правил, а также набор правил, которые активируются в процессе вывода. Взаимодействие пользователя и системы производится через интерфейс пользователя. Компонент объяснений показывает пользователю цепочку правил, которые участвовали в выводе.

Далее приведена база правил системы, которая включает 32 правила для обработки симптомов пациента с целью диагностики заболевания, связанного с выделением из глаз {discharge from the eye).