Підвищення кваліфікації лікарів на базі інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.46.2025.323692Ключові слова:
медична діагностика, інтелектуальні системи, прийняття рішень, продукційні правила, модель знань, фреймова структураАнотація
Розвиток медичних інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень (ІСППР) дає можливість не лише консультативної допомоги на різних етапах лікувально-діагностичного процесу, а й можливість підвищення кваліфікації лікарів під час використання ІСППР. Використання ІСППР сприяють придбанню лікарем додаткових знань при неповному прояві клінічної картини і в складних випадках, зокрема при захворюваннях, що рідко зустрічаються. В даній статті запропонована структура і склад ІСППР лікарських рішень, для якої пропонується використовувати комбінований підхід на основі фреймовій структурі моделі знань з використанням продукційних правил. Продукційні правила видають зрозуміле лікареві пояснення, що включає перелік ознак, з урахуванням яких формується діагностична гіпотеза. В якості прикладу даються декілька продукційних правил відносно ідентифікації можливих захворювань пацієнтів по рівню показників загального аналізу крові. Суть механізму нечіткого логічного виведення полягає у визначенні залежності вихідної логістичної змінної (консеквента) від відповідної вхідної логістичної змінної (антедецента) з урахуванням фактора достовірності і фактора важливості знання.
Бібл. 13, іл. 2
Посилання
Kobrinsky B.A. Systems of support for medical decision-making in advanced training: history and modern trends // Methodology and technology of continuous professional education, No. 4 (4), 2020. – P. 21-36. DOI 10.24075 / MTCPE.2020.022.
Miller P.L. Medical plan-analysis by computer // Computer Methods and Programs in Biomedicine. Vol.18, No.1/2, 1984. – Р. 15-20.
Miller P.L., Blumenfruchi S.J., Black H.R. An expert system which critiques patient workup: modeling conflicting expertise // Computers and Biomedical Research. Vol.17. No.6. 1984. – Р. 554-569.
Fatma Al-Jasmi, Moldovan L., Clarke J.T. Hunter disease eClinic: interactive, computer-assisted, problem-based approach to independent learning about a rare genetic disease // BMC Medical Education.Vol.10. No.72.2010. - P.1-11. DOI: 10.1186/1472-6920-10-72.
Finn V.K. Precise epistemology and artificial intelligence // Scientific and technical information. Series 2. Information processes and systems. No.6, 2020. – P. 1-36.
Kobrinskii B.A., Dolotova D.D., Donitova V.V., Gavrilov A.V. Radiological images in the construction of a hybrid intelligent system // Doctor and information technologies. No. 4, 2020. – P.43-50. (In Rus)
John Zeleznikow, James R Nolan Using soft computing to build real world intelligent decision support systems in uncertain domains // Decision Support Systems,Vol. 31, Issue 2, 2001. – P. 263-285. website URL: https://doi.org/10.1016/S0167-9236(00)00135-4 (дата звернення: 09.08.2024).
Stenin A.A., Pasko V.P., Polshakova O.M., Soldatov V.K. Development of subject-oriented innovation software products based on artificial intelligence systems // Interdepartmental scientific and technical journal «Adaptive automatic control systems”. No. 1(44), 2024. - Р. 41-51.
Stenin A.A., Pasko V.P., Gubsky A.A., Drozdovich I.G. Modeling and calculation of performance indicators of computer information systems. Problems of information technologies. –Kherson: Kherson National Technical University. – No. 27. – P. 36-43.
Kazemi A., Ellenius J., Pourasghar F., Tofighi S., Salehi A., Amanati A., Fors U.G. The effect of Computerized Physician Order Entry and decision support system on medication errors in the neonatal ward: experiences from an Iranian teaching hospital // Journal of Medical Systems. –Vol.35, Iss.1, 2011. - P. 25-37.
Федорук П.І., Масловський С.М. Модель представлення знань в адаптивній системі дистанційного навчання та контролю знань «EduPRO» // Штучний інтелект, №3, 2011. – С.463-472.
Davis R., Buchanan B.G., Shortliffe E.H. Production rules as representation for a knowledge-based consultation program // Artificial Intelligence, Vol.8, No.1, 1977. – P.15-45.
Амбулаторія сімейного лікаря: website URL: https://homedoctor.com.ua (дата звернення: 09.08.2024).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
