Разработка экспертной системы диагностики постковидного синдрома
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-4-130-137Ключевые слова:
экспертная система, система диагностики, постковидный синдром, архитектура системы, физическая модель, база данных, база знаний, балльная оценкаАннотация
Статья посвящена разработке экспертной системы для диагностики постковидного синдрома. Во введении даются основные понятия и определения, касающиеся экспертных диагностирующих систем. Приводится их аналитический обзор. В связи с малой изученностью проблемы постковидного синдрома в работе достаточно большое внимание уделено обоснованию актуальности рассматриваемого вопроса. На основе проведенного анализа рассмотренных экспертных диагностических систем сделан вывод о малой изученности проблемы и актуальности ее дальнейшего рассмотрения. В предлагаемом решении приводятся основные функции и возможности разрабатываемой системы, структурная схема экспертной системы диагностики и описание архитектуры системы, приводится физическая модель, достаточно подробно описана разработанная база знаний. На основе разработанных правил постковидного синрома сформулированы правила их балльной оценки. При расчете итоговой оценки вероятности диагноза постковидного синдрома учтена вероятность влияния на диагностику хронических заболеваний у диагностируемых пациентов. Подробно описан алгоритм расчета. Система диагностики постковидного синдрома разработана с использованием языка программирования C#, Visual Studio 2019, реализована под ОС Windows. Уровень хранения данных в системе построен на основе современной реляционной СУБД - MySQL. В статье подробно описан порядок работы с системой и порядок ее редактирования. При описании тестирования предлагаемой системы диагностики констатируется, что диагностическая система прошла тестирование всех функций, приведены примеры изменения базы правил и редактирования системы. В заключение утверждается, что предложенная авторами система диагностики поможет специалистам-медикам в определении постковидного синдрома у пациентов, в частности, она способствует повышению наглядности, достоверности постановки диагноза и сокращению времени на диагностику.Библиографические ссылки
Введение в экспертные системы. URL: http: // www.habarov.spb.ru/new_es/exp_sys/es01/es1.htm (дата обращения: 10.05.2021).
Джозеф Джарратано, Гари Райли. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. 4-е изд. / пер. с англ. М. : И. Д. Вильямс, 2007. 1152 с.
Примеры известных экспертных систем. URL: https: //studme.org/158235/informatika/primery_izvestnyh_ekspertnyh_sistem (дата обращения: 01.06.2021).
Особенности проектирования медицинских диагностических систем. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-proektirovaniya-meditsinskih-diagnosticheskih-sistem (дата обращения: 10.05.2021).
Басманов С. Н., Басманова А. А. Обзор экспертных систем с точки зрения соответствия основным признакам. Перспективы развития современных информационных технологий. URL: https: //cyberleninka.ru/article/n/obzor-evolyutsii-ekspertnyh-sistem-v-meditsine-s-tochki-zreniya-sootvetstviya-osnovnym-priznakam.
Ломакина Л. С., Соловьева И. В., Зеленцов С. А. Методологические аспекты диагностирования состояний многомерных объектов Фундаментальные исследования. 2015. № 7 (ч. 2). С. 328-332.
Токарев С. С., Телегина М. В. Модель экспертной системы медицинской диагностики Информатика и вычислительная техника: сборник научных трудов / под ред. Н. Н. Войта. Ульяновск : УлГТУ, 2011. С. 293-295.
Янников И. М., Телегина М. В., Гущина Д. А. Применение экспертной системы для определения уровня психологической пригодности к работе на риск-ориентированных должностях Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17, № 2. С. 92-98.
Оразбаев Б. Б. Экспертные системы для медицинской диагностики с применением методов теории нечетких множеств ИТ-портал. 2016. № 4 (12). URL: https://itportal/ru/science/tech/ekspertnye-sistemy-dlya-maditsisko.
Положение модели искусственной нейронной сети в медицинских системах / Ю. А. Волчек, О. Н. Шишко, О. С. Спиридонова, Т. В. Мохорт Журнал Juvenis Scientia. 2017. № 9. С. 4-10.
Потёмкин Д. И., Лупаренко Е. В. Проектирование экспертной системы медицинской диагностики Знание. 2018. № 11-1(63). С. 48-53.
Постковидный синдром: описание последствий коронавируса. URL: https: // zn48.ru/articles/postkovidnyy-sindrom-osnovnye-priznaki-i-reabilitatsiya /(дата обращения 10.05.2021).
Справочник MSD. (2015-2021). URL: https: //www.msdmanuals.com/ru-ru/news/editorial/2020/09/23/20/17/post-covid-syndrome (дата обращения: 10.05.2021).
Оценка интенсивности болевого синдрома. URL: https: //pro-palliativ.ru/blog/otsenka-intensivnosti-bolevogo-sindroma (дата обращения: 07.06.2021).
Итинсон К. С. Экспертные системы и врачи: плюсы и минусы Наука и практика регионов. 2019. № 3 (16). С. 54-57.
