2_kurs / информатика / informatika_metodichka,2016

от созерцания действительности к познанию сущности через разложение действительности, выработка понятий через абстрагирование, отвлечение от конкретности. От конкретного, к абстрактному (к понятию), таков путь анализа как приема познания.

Синтез – метод познания, при помощи которогопроисходит мыслительное объединение некоторых отдельных свойств предметов, явлений в некое единое целое. В результате синтеза обнаруживается того общее что составляет уже новое, ранее несуществующее знание. Под синтезом понимается обратный путь от абстрактного к конкретному.

Что означает слово вероятность? Вероятность — это возможность наступления некоторого события. Можно говорить о вероятности того, что из колоды карт будет вынута карта черной масти, что человек предпочтет один продукт другому или что новый продукт, появившийся на рынке, будет пользоваться спросом. В каждом из этих вариантов вероятность является числовой величиной, лежащей в интервале от 0 до 1 включительно. Вероятность события, которое никогда не может произойти (невозможное событие), равна 0, а вероятность события, которое происходит постоянно (достоверное событие), равна 1.

Существует три подхода к предмету теории вероятностей: априорная классическая вероятность, эмпирическая классическая вероятность и субъективная вероятность. В рамках априорного классического подхода вероятность события оценивается на основе априорной информации. В простейшем случае, когда все исходы испытаний равновероятны, их вероятность определяется в соответствии с формулой:

(1) вероятность события = Х / Т,

где X — количество испытаний, в которых произошло событие, Т — общее количество испытаний.

Что означает эта вероятность? Например, в колоде игральных карт есть 26 карт красной и 26 карт черной масти. Предположим, что после извлечения карта возвращается в колоду. Означает ли это, что из двух извлеченных карт одна обязательно окажется черной масти? Нет, поскольку никто не может предсказать исходы нескольких последовательных испытаний. Однако, если продолжать испытания достаточно долго, количество карт черной масти, извлеченных из колоды, будет приблизительно равно 0,5.

В предыдущем примере количество успешных испытаний и общее количество испытаний известно заранее. В рамках эмпирического классического подхода вероятность по-прежнему лежит в интервале от 0 до 1 и является результатом деления количества успешных исходов на общее количество испытаний, но вероятность вычисляется на основе наблюдаемой информации, а не априорной. В качестве примера можно привести количество семей, действительно купивших телевизор, количество избирателей, предпочитающих отдельного политика, или количество школьников, принятых на временную работу.

Третий подход к определению вероятностей — субъективный. В двух предыдущих случаях вероятность вычислялась совершенно объективно на основе априорной или апостериорной информации. Субъективная вероятность представляет собой шанс, который приписывается событию конкретным человеком. Другой человек может иначе оценивать шансы этого события. Оценки субъективной вероятности различных событий, как правило, основываются на личном опыте, общественном мнении и анализе конкретной ситуации. Субъективная вероятность особенно полезна в ситуациях, когда эмпирическую вероятность события вычислить невозможно.

Условная вероятность события учитывает информацию о том, что произошло некое другое событие. Этот подход можно использовать как для уточнения

241

вероятности с учетом вновь поступившей информации, так и для вычисления вероятности, что наблюдаемый эффект является следствием некоей конкретной причины. Процедура уточнения этих вероятностей называется теоремой Байеса. Впервые она была разработана Томасом Байесом в 18 веке.

Предположим, что компания исследует рынок сбыта новой модели телевизора. В прошлом 40% телевизоров, созданных компанией, пользовались успехом, а 60% моделей признания не получили. Прежде чем объявить о выпуске новой модели, специалисты по маркетингу тщательно исследуют рынок и фиксируют спрос. В прошлом успех 80% моделей, получивших признание, прогнозировался заранее, в то же время 30% благоприятных прогнозов оказались неверными. Для новой модели отдел маркетинга дал благоприятный прогноз. Какова вероятность того, что новая модель телевизора будет пользоваться спросом?

Теорему Байеса можно вывести из определений условной вероятности . Чтобы вычислить вероятность Р(В|А), возьмем формулу:

и подставим вместо Р(А и В) значение из формулы: Р(А и В) = Р(А|В) * Р(В)

Получим:

Подставляя вместо Р(А) формулу , получаем теорему Байеса:

где события B1, В2, … Вk являются взаимоисключающими и исчерпывающими. Введем следующие обозначения: событие S — телевизор пользуется спросом,

событие S’ — телевизор не пользуется спросом, событие F — благоприятный прогноз,

событие F’ — неблагоприятный прогноз. Допустим, что P(S) = 0,4, P(S’) = 0,6, P(F|S) = 0,8, P(F|S’) = 0,3. Применяя теорему Байеса получаем:

Вероятность спроса на новую модель телевизора при условии благоприятного прогноза равна 0,64. Таким образом, вероятность отсутствия спроса при условии благоприятного прогноза равна 1–0,64=0,36. Процесс вычислений представлен на рис. 4.

Рассмотрим пример применения теоремы Байеса для медицинской диагностики. Вероятность того, что человек страдает от определенного заболевания, равна 0,03. Медицинский тест позволяет проверить, так ли это. Если человек действительно болен, вероятность точного диагноза (утверждающего, что человек болен, когда он действительно болен) равна 0,9. Если человек здоров, вероятность ложноположительного диагноза (утверждающего, что человек болен, когда он здоров) равна 0,02. Допустим, что медицинский тест дал положительный результат. Какова вероятность того, что человек действительно болен? Какова вероятность точного диагноза?

Введем следующие обозначения: событие D — человек болен, событие D’ —

человек здоров, событие Т — диагноз положительный, событие Т’ — диагноз

242

отрицательный. Из условия задачи следует, что Р(D) = 0,03, P(D’) = 0,97, Р(T|D) = 0,90, P(T|D’) = 0,02. Применяя формулу (6), получаем:

Вероятность того, что при положительном диагнозе человек действительно болен, равна 0,582 (см. также рис. 5). Обратите внимание на то, что знаменатель формулы Байеса равен вероятности положительного диагноза, т.е. 0,0464.

Рис. 5. (а) Вычисления по формуле Байеса для оценки точности медицинского диагноза; (б) Дерево решения при оценке точности медицинского диагноза.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ ДОСТИЖЕНИЯ КОНКРЕТНЫХ ЦЕЛЕЙ ОБУЧЕНИЯ ПО ТЕМЕ № 21

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 1. Постройте таблицу по образцу, рассчитайте идеальную массу тела, индекс массы тела (Кетле), сформулируйте вывод врача с применением формул и логических выражений табличного редактора (Табл. 21.1).

Примечание: 1). идеальная масса тела по Куперу:

- для женщин: масса тела (кг) = ( рост (см) * 3,5 / 2,54 - 108 ) * 0,453;

243

-для мужчин: масса тела (кг) = ( рост (см) * 4,0 / 2,54 - 128 ) * 0,453.

2)Индекс массы тела (Кетле) = масса тела (кг) / рост2 (м).

3)Характеристика ИМТ (Кетле) - вывод врача:

ИМТ от 18,5 - 24,9 кг/м2 - норма; ИМТ от 25,0 - 29,9 кг/м2 - избыточный вес;

ИМТ от 30,0 - 34,9 кг/м2 - ожирение 1 ст.; ИМТ от 35,0 - 39,9 кг/м2 - ожирение 2 ст.; ИМТ больше 40,0 кг/м2 - ожирение 3 ст.

Используемые компьютерные программы:

1.Операционные системы: Linux

2.Прикладные программы общего назначения: Libre (Open) Office Writer, Libre (Open) Office Calc.

3.Прикладная авторская программа «Smoll Expert System».

Алгоритм выполнения практического задания № 1:

Шаг – 1. Включите компьютер. Дождитесь загрузки установленной операционной системы. Зайдите в меню “Start”.

Шаг – 2. В разделе учебные программы для студентов найдите и запустите программу

Libre (Open) Office Саlc.

Шаг – 3. В табличном редакторе Libre (Opene) Office Calc создать по указанному выше образцу таблицу. Заполнить ее медицинскими данными.

Шаг – 4. Введите в табличном редакторе формулу расчета индекса массы тела по Куперу.

244

Е. Наличие джойстика

Тест № 2. Создается система дифференциальной диагностики заболеваний на основании 10 признаков с использованием формулы Байеса. Для построения этой системы необходимо иметь сведения о:

A. Частоты встречаемости каждого признака, условной вероятности каждого заболевания для каждого из признаков

В. Частоты встречаемости хотя бы для половины из признаков, условной вероятности каждого заболевания для этой половины

С.Частоты встречаемости хотя бы для половины заболеваний, условной вероятности проявления каждого из признаков при этих заболеваниях

A.Определенность, массовость, дискретность, результативность B. Определенность, массовость, результативность

C.Определенность, дискретность, результативность

D.Массовость, дискретность, результативность

Тест № 4. Нужно создать экспертную систему по прогнозированию риска развития эпидемии. В этом случае как Машина Вывода может быть использован:

A.Компьютер

B.Эксперт

C.Набор логических правил

D.Клавиатуру, манипулятор "мышь" или джойстик Е. Инженер-когнитолог

Тест№ 5. Укажите, какие значения может приобретать логическое

высказывание:

A.истина и ложь

B.истина или ложь

C.только ложь

D.только истины

Тест № 6. К знаковым средствам логических высказываний относятся:

A.знаки логических функций, скобки, запятые

B.знаки логических союзов, технические знаки и обозначения операций

C.позиционные переменные, технические знаки и знаки логических союзов

Тест № 7. Экспертная система (ЭС), которая определяет содержание

медицинских наблюдений и опытов, называется:

А. ЭC диагностики

В. ЭC интерпретации данных С. ЭC мониторинга

D. ЭC прогнозирования

Тест № 8. Экспертная система (ЭС), которая определяет характер отклонения состояния объекта от нормы, называется:

А. ЭC диагностики

В. ЭC интерпретации данных С. ЭC мониторинга

D. ЭC прогнозирования

Тест № 9. Экспертная система (ЭС), которая определяют упражнения, необходимые для улучшения подготовки будущего врача, называются:

А. ЭC обучения

В. ЭC интерпретации данных С. ЭC прогнозирования

247

D. ЭC мониторинга

Тест № 10. Экспертная система (ЭС), которая работает непосредственно в режиме консультации с пользователем без применения методов обработки данных, называются:

А. автономной ЭC

В. гибридной ЭC

С. ЭC интерпретации данных D. диагностической ЭC

2. Практические задания для индивидуальной подготовки

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ № 1. Интерпретация уровня гемоглобина по данным общего анализа крови.

Cогласно нижеуказанным результатам общего анализа крови с применением формул и логических выражений необходимо интерпретировать показатель уровня гемоглобина в соответствии с нормальными лабораторными показателями: для мужчин - 135180 г/л; для женщин - 120-140 г/л. Возможные варианты интерпретации: «ниже нормы», «норма», «выше нормы».

ТЕМА 22

СТРУКТУРА И НАЗНАЧЕНИЕ МЕДИЦИНСКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ПОНЯТИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ТЕСТА.

ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ И СПЕЦИФИЧНОСТЬ

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

Принципиально новые достижения в технологии обработки информации связаны с созданием особых машинных систем, предназначенных для накопления и обработки знаний, необходимых для решения сложных практических задач. Подобные системы получили название систем знаний (knowledge based system). Среди систем знаний наиболее бурно в последнее время развивались экспертные системы (EC).

В медицине для характеристики диагностических тестов часто используют два показателя: чувствительность и специфичность. Чувствительность - это достоверность позитивного результата у больного; она характеризует способность метода обнаруживать болезнь. Специфичность - это достоверность негативного результата у

248

здорового; можно сказать, что она характеризует способность метода обнаруживать отсутствие болезни.

ЦЕЛИ ОБУЧЕНИЯ

Общая цель - уметь использовать экспертные системы .для решения конкретных задач в медицине.

Конкретные цели

1.Интерпретировать основные понятия байесовского подхода при составлении учебных экспертных систем.

2.Демонстрировать умение создавать учебные базы знаний, редактировать их, адаптировать учебную экспертную систему для выполнения конкретных практических заданий.

3.Уметь интерпретировать понятие диагностического теста. Чувствительность и специфичность.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ

1.Современная архитектура системы принятия решений.

2.Структура и назначение экспертных систем.

3.Понятие диагностического теста.

4.Чувствительность и специфичность.

ГРАФ ЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ К ТЕМЕ 22 «СТРУКТУРА И НАЗНАЧЕНИЕ МЕДИЦИНСКИХ

ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ПОНЯТИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ТЕСТА. ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ И СПЕЦИФИЧНОСТЬ»

249

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ

Основная литература:

1.Медицинская информатика: Учебник / И.П. Королюк. – 2 изд., перераб. и доп.

–Самара : ООО «Офорт» : ГБОУ ВПО «СамГМУ». 2012. – С. 115-126.

2.Гельман В.Я. Медицинская информатика, М.-Х.-М., ПИТЕР, 2002 г.- С.187- 204,214-239.

3.И.Е.Булах, Ю.Е.Лях, И.И.Хаимзон. Медицинская информатика. Учебное пособие для студентов ІІ курса медицинских специальностей. Часть ІІ. – Винница:

ВНМТУ, 2006.- С.91-141.

4.Герасимов А.Н. Медицинская информатика: Учебное пособие, с приложением на СД. – М.: ООО «Медицинское информационное агенство», 2008. – 324 с.

Дополнительная литература:

5.Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. Математична статистика в клинических исследованиях - 2-ое вид. перераб. и доп. - М.: ГЕОТАР-медиа, 2006. - 304с.

6.Булах И.Е. Медицинская информатика в модулях. - Киев, Медицина, 2009. –

308 с.

7.К.Нейлор. Как построить свою экспертную систему. - Москва: Енергоатомиздат, 1991.

8.Edward H.Shortliffe. Medical Informatics. Computer Applications in Health Care and Biomedicine / editors, Edward H.Shortliffe, Leslie E. Perreault. – Second Edition. – Springer-Verlag New York, Inc., 2001. – 854 p.

КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ К ТЕМЕ № 22

Вмедицине в качестве диагностических систем для распознавания заболеваний и принятия врачебных решений используют экспертные системы (ЭС). Экспертные системы — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных пользователей.

Вцелом процесс функционирования экспертной системы можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к экспертной системе; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.

Целью создания экспертных систем является получение диагностических и лечебных решений, не уступающих по качеству и эффективности решениям, принимаемым специалистом-экспертом. Конечно, экспертная система не в состоянии заменить врача с его опытом работы, интуицией, гибкостью мышления, способностью

кассоциативному восприятию критериев заболевания и генетической памятью, однако она позволяет инициировать клиническое мышление в поисках оптимального ответа на основании предлагаемых аналогий. Экспертная система, раскрывая формулу заключения, выдает новые знания исследователю с формированием концептуальной модели решения задачи. Все элементы, введенные в память компьютера врачомэкспертом, используются с высокой степенью эффективности, что позволяет на каждом этапе диагностического поиска применять интегральный опыт врачей различных специальностей и снизить вероятность постановки неправильных диагнозов.

Типичная экспертная система состоит из следующих основных компонентов: базы знаний, базы данных, называемой также рабочей памятью, решателя

250