Sisteme Multi Expert Dr Mircea-Novac Stefanescu

8/3/2019 Sisteme Multi Expert Dr Mircea-Novac Stefanescu

1/88

Dr. Mircea-Novac tefnescu

Sisteme-Multiexpert medicale

ISBN 978-606-577-205-2

Editura Sfntul Ierarh Nicolae

2010


2/88

1

Cuprins

Introducere ................................................................................................................................. 2

1. Aplicaii bazate pe cunotine .............................................................................................. 51.1. Introducere ....................................................................................................................... 51.2. Baza de cunotine........................................................................................................... 51.3. Cerine pentru aplicaiile bazate pe cunotine ................................................................. 7

2. Sisteme-expert .................................................................................................................... 132.1. Introducere ..................................................................................................................... 132.2. Arhitectura sistemelor-expert.......................................................................................... 142.3. Dezvoltarea i ntreinerea sistemelor-expert ................................................................. 162.4. Reprezentarea cunotinelor.......................................................................................... 182.5. Regulile de producie...................................................................................................... 202.6. Exemplu de sistem-expert medical................................................................................. 27

3. Sisteme-expert medicale .................................................................................................... 313.1. Introducere ..................................................................................................................... 313.2. Sarcini ale sistemelor-expert medicale ........................................................................... 313.3. Domeniile sistemelor-expert medicale....................... ............. ............ ............................ 333.4. Metode de diagnostic ..................................................................................................... 353.5. Organizarea sistemelor-expert medicale ........................................................................ 353.6. Calitatea sistemelor-expert medicale......................... ............. ............ ............................ 37

4 Sistemele-multiexpert .......................................................................................................... 394.1. Introducere ..................................................................................................................... 394.2. Controlul sistemelor-multiexpert ..................................................................................... 404.3. Comunicarea n interiorul sistemelor-multiexpert............... ............ ............. ............. ....... 41

5. Sistemul-multiexpert MEDICOL ...................................................................................... 425.1. Introducere ..................................................................................................................... 425.2. Domeniul sistemului-multiexpert..................................................................................... 425,3. Cerine ale sistemului-multiexpert................................................................................... 445,4. Principii de proiectare ale sistemului-multiexpert................................ ............................ 465.5. Colectarea datelor cazului .............................................................................................. 485.6. Regulile de prelucrare a faptelor .................................................................................... 525.7. Organizarea modulelor-expert........................................................................................ 555.8. Exemplu de analiz a unui caz clinic .............................................................................. 57

5.8.1. Cazul clinic analizat.................................................................................................. 575.8.2. Detaliile consultaiei.................................................................................................. 58

5.8.3. Rezultatele consultaiei............................................................................................ 82

Glosar....................................................................................................................................... 85

Bibliografie................................................................................................................................ 87


3/88

2

Introducere

Inteligena artificial i medicina

Primele programe de calcul au fost scrise pentru aplicarea unor formule. Chiar i un prezent,programele de conversie a valorilor temperaturii ntre scrile Celsius i Fahrenheit sunt folosite ca un primexemplu pentru studii dintre cele mai diverse ale programelor de calcul.

Evoluia tehnicii de calcul a permis introducerea rapid a operaiilor de comparaie a dou numere.O prim utilizare a acestor operaii a fost interpretarea rezultatelor aplicrii formulelor de calcul, n specialprin compararea cu valori-limit precizate de la caz la caz. n acest fel programul poate preciza dacrezultatul este plauzibil, dac este n nite limite normale, sau dac are vreo alt semnificaie.

Prin instruciuni de decizie bazate pe comparaia mai multor valori s-a ajuns relativ rapid laefectuarea unor raionamente i la apariia unor programe cu comportament inteligent. Aceste programe

reprezint un salt calitativ care a devenit posibil prin acumulrile cantitative date de lrgirea gameioperaiilor efectuate de calculatoare. Primele programe cu comportament inteligent au fost dezvoltate dematematicieni pentru demonstrarea teoremelor i rezolvarea unor probleme dificile.

Chiar primele programe cu comportament inteligent au dat rezultate interesante i utile, ceea ce adeterminat delimitarea unui nou domeniu n cadrul informaticii pentru studiul acestor programe. Acest noudomeniu este numit inteligena artificial i este unul dintre primele care s-au delimitat n cadrulinformaticii.

n cadrul inteligenei artificiale s-au delimitat relativ rapid mai multe clase de programe, attdatorit varietii problemelor abordate de programele cu comportament inteligent, ct i a varietiimodurilor de a obine comportament inteligent. n prezent s-a ajuns la supraspecializri n diverse domeniiale inteligenei artificiale, deoarece ntre diversele clase cu comportament inteligent sunt difereneserioase, iar volumul de cunotine necesar pentru fiecare clas de programe este oricum ridicat.

O problem aparte a programelor cu comportament inteligent este volumul mare de prelucrri,care este impus de volumul mare al datelor care trebuie analizate. Acum exist sisteme de calcul cuperformane ridicate care susin evoluia acestor programe, i chiar n viitorul apropiat este de ateptat osporire semnificativ a posibilitilor n acest domeniu.

n toate perioadele istoriei i n toate spaiile istorice, medicina a beneficiat cu prioritate de celemai noi achiziii ale tiinei i tehnologiei. Chiar i n cele mai vechi timpuri s-au identificat numeroasespecii de plante cu posibiliti curative variate, s-au folosit n scopuri medicale cele mai bune mijloace decomunicaie disponibile, s-au folosit cele mai noi materiale disponibile pentru instrumente chirurgicale, etc.

Pentru tehnica de calcul s-au cutat utilizri n medicin cu aceeai promptitudine ca i n cazulaltor tehnologii nou-introduse.

S-a ajuns rapid la delimitarea unui domeniu aparte, numit informatica medical i dedicat

studiului utilizrii informaticii n medicin. n zilele noastre, fiecare domeniu al medicinii beneficiaz deutilizri ale tehnicii de calcul i fiecare clas cunoscut de aplicaii informatice are utilizri n medicin.n cteva domenii ale medicinii tehnica de calcul are o importan decisiv pentru sporirea calitii

rezultatelor. ntre acestea s-au remarcat statistica medical (n care au devenit posibile noi metode deprelucrare statistic a datelor) i computertomografia (deoarece imaginile seciunilor pot fi formate n timputil doar cu ajutorul calculatorului).

n prezent n activitatea medicilor apar schimbri importante datorit introducerii sistemelorinformatice care realizeaz evidena informatizat a pacienilor (dar pot ndeplini i alte sarcini care pot fiimportante), volumului n cretere de literatur de specialitate publicat pe Internet (nsoit de o gamlarg de imagini color), precum i a altor realizri spectaculoase n domenii dintre cele mai variate.


4/88

3

n perioada n care primele aplicaii cu comportament inteligent au dat rezultate s-a pus problemarezolvrii unor probleme de diagnostic n medicin. S-a acordat prioritate diagnosticului deoarece acestacreeaz probleme dintre cele mai serioase. n prezent exist tehnologia necesar pentru formularea unuidiagnostic la cel mai nalt nivel, chiar n cazuri dintre cele mai complexe care reclam consultulinterdisciplinar la nivelul experilor. n timp s-au gsit diverse utilizri n medicin pentru diverse clase deaplicaii cu comportament inteligent.

n prezent inteligena artificial n medicin (AIM, de la artificial intelligence in medicine)constituie o ramur pe deplin consacrat a informaticii medicale. n orice prezentare a informaticiimedicale se gsete un capitol despre utilizarea inteligenei artificiale n medicin, alturi de celereferitoare la baze de date, statistic sau programe cu scop didactic.

Utilizarea aplicaiilor din domeniul inteligenei artificiale n medicin este acum limitat, darrezultatele obinute sugereaz c utilizarea acestor aplicaii se va extinde n viitorul apropiat.

Scopul lucrrii

Scopul lucrrii de fa este prezentarea unor posibiliti de utilizare a inteligenei artificiale nmedicin. Acest scop a fost ales deoarece inteligena artificial n medicin constituie una dintre cele maicomplexe ramuri ale informaticii medicale, dar, n acelai timp, i printre cele mai interesante.

Primul obiectiv este o prezentare a utilizrilor inteligenei artificiale n medicin. Aceastprezentare a fost pregtit s fie util i pentru cei care doresc doar s se documenteze fr a devenispecialiti.Au fost alese pentru prezentare ramurile inteligenei artificiale care sunt mai bine cunoscute datoritrezultatelor obinute. Pentru fiecare din aceste ramuri au fost prezentate: domeniile medicale n care s-au identificat posibiliti de utilizare a aplicaiilor informatice; clasele de aplicaii care pot fi utilizate n medicin i posibiliti ale acestora; diverse aplicaii care au dat deja rezultate n domeniile semnalate.

Un alt obiectiv care s-a dovedit a fi important este o introducere n inteligena artificial, deoareceacest domeniu este unul dintre cele mai complexe din cadrul informaticii. n acest fel se ofer medicilor oposibilitate de a nelege natura acestor aplicaii fr a mai fi nevoii s caute alte publicaii. Majoritatealucrrilor disponibile de introducere n inteligena artificial sunt destinate n special informaticienilor careintenioneaz s se specializeze n acest domeniu.

Lucrarea de fa se adreseaz n special medicilor care ar dori s participe la dezvoltarea unoraplicaii de uz medical din domeniul inteligenei artificiale n special prin furnizarea cunotinelor medicalenecesare.

Pot beneficia i medicii implicai n conducerea unor secii cu activiti de cercetare n care suntdezvoltate sau utilizate aplicaii de inteligen artificial.

Cunotinele prezentate pot fi de folos i medicilor din departamentele de informatic ale spitalelor(i ale altor uniti medicale mari), deoarece asemenea aplicaii pot fi introduse cu bune rezultate nsistemele informatice de spital. Pot f i secii care ar utiliza n mare msur asemenea aplicaii.

n viitorul apropiat pot fi i medici care s lucreze n firme care asigur asistena tehnic pentrusisteme informatice ale cabinetelor medicale.

n domeniul nvmntului cunotinele prezentate ar putea fi de folos n special pentru formarea n domeniul informaticii medicale. Din ce n ce mai important va fi c unele aplicaii cu comportamentinteligent pot fi deja folosite n scop didactic, sau pentru dezvoltarea aplicaiilor medicale de uz didactic.


5/88

4

Prezentarea lucrrii

Pentru redactare a fost preferat un stil aparte, format pentru a permite o lectur ct mai rapid inelegerea cu uurin a tuturor noiunilor prezentate. Aceast abordare a fost inspirat n special de ideigrupate n cadrul unei discipline numite n literatura anglo-saxon technical writing (ar fi scriereatehnic n limba romn), i adesea confirmate n cadrul logicii. Printre altele, n cadrul acestui stil au fosturmtoarele preocupri: organizarea coninutului pe principiul fluxului logic (logical flow), care cere ca fiecare paragraf s fie

o consecin logic a celor precedente; autonomia lrgit a fiecrui paragraf;

includerea tuturor detaliilor care au vreo importan pentru subiectul abordat, chiar dac acestea parsimple i uor de ghicit chiar de ctre cei iniiai n domeniu. formularea cu atenie a definiiilor, n special pentru noiunile importante.

Acest sistem permite adesea o lectur mai eficient (ca vitez i efort de nelegere) chiar i pentru ceicare se iniiaz ntr-un domeniu cu totul nou, dar i un acces secvenial pentru cei care au nevoie derememorarea unor noiuni.

n cadrul lucrrii au fost introduse diverse exemple n ideea de a ilustra ct mai bine toatecategoriile de aplicaii posibile. Au fost selectate exemplele mai uor de urmrit.

n multe cazuri au fost introduse exemple din alte domenii, dup care au urmat cele cu coninutmedical. Aceast abordare a fost preferat deoarece cunotinele medicale au o complexitate aparte ide aceea se gsesc greu exemple uor de urmrit al cror coninut medical s nu fie deformat. Estefoarte probabil ca ilus

trarea cu exemple din mai multe domenii s fie mai eficient dect cea limitat la unsingur domeniu.

Pentru termenii introdui n aceast lucrare au fost incluse i traducerile n limba englez,deoarece aceast limb este utilizat din ce n ce mai mult n activitatea tiinific att pentru realizriledin S.U.A. i Marea Britanie, ct i pentru simplitatea gramaticii. n prezent se remarc tendinaascendent de a folosi engleza ca lingua francan diverse domenii de activitate i regiuni ale globului.

n multe cazuri au fost probleme serioase de delimitare a coninutului unor capitole, date n specialde complexitatea materialului prezentat. Majoritatea cunotinelor de nivel mediu din inteligena artificialse bazeaz pe achiziii ale ingineriei programrii i ale matematicii, ceea ce creeaz diverse problemechiar specialitilor n curs de formare n domeniul informaticii. Din aceast cauz, n unele domenii s-au

reinut doar exemple dintre cele mai simple i doar s-a schiat utilizarea n medicin a cunotinelorrespective.

Este foarte probabil ca o a doua ediie a acestei lucrri s fie mai bun n special datoritposibilitilor mari de informare de pe Internet, ct i celor create de evoluia tehnicii de calcul pentruactivitatea de cercetaren informatic.


6/88

5

1. Aplicaii bazate pe cunotine

1.1. Introducere

Aplicaiile bazate pe cunotine (Knowledge-based Applications) sunt aplicaii informatice carefolosesc pentru ndeplinirea sarcinilor cunotine explicite i separate de restul programului.

Aceste cunotine sunt stocate i utilizate de ctre aplicaie n cazuri concrete care sunt suficientde complexe pentru a fi soluionate ntr-o manier acceptabildoar prin raionamente.

Definiia merit s fie promovat deoarece delimitarea conceptului nou-introdus se face prin criteriiuor de utilizat.

Aplicaiile bazate pe cunotine constituie obiectul uneia dintre cele mai importante ramuri a

informaticii. n prezent cea mai important i cunoscut categorie de aplicaii bazate pe cunotine oconstituie sistemele-expert, dar perspectivele unora din noile clase de aplicaii derivate din sistemele-expert sunt deja interesante

Un program de diagnostic medical bazat pe cunotine este cel care primete datele unui anumepacient i formuleaz pe baza acestora diagnosticul pentru respectivul pacient. Datele pe care le poateprimi un asemenea program sunt de fapt propoziii de genul: pacientul este febril(simptome); pacientul are dureri abdominale(semne); pacientul are leucocitoz(rezultate ale examenelor paraclinice), etc.

Concluziile unui asemenea program ar fi tot propoziii de genul pacientul are peritonit(ce arputea corespunde datelor prezentate mai sus.

Valoarea unui asemenea program este dat de posibilitatea de a primi descrieri detaliate alemanifestrilor bolii i de a folosi n mod corespunztor fiecare detaliu care poate avea vreo importanpentru cazul respectiv.

1.2. Baza de cunotine

n cazul aplicaiilor bazate pe cunotine denumirea clasei i definiia arat c raiunea de a fi aacestei aplicaii este utilizarea unei cantiti importante de cunotine, ceea ce nu se justific dect nprobleme complexe.

Din precizarea n cadrul definiiei c n aceste aplicaii cunotinele sunt separate de restulprogramului rezult

deja ideea unei structuri de date aparte destinat stocrii acestor cunotine.Cunotinele sunt explicite atunci cnd toate detaliile sunt exprimate clar i nu se ajunge la

regsirea vreunui detaliu pe baza unor raionamente. Caracterul explicit al cunotinelor se obine prinsepararea ntr-o structur de date aparte, unde este consemnat doar o descriere a obiectelor dindomeniu i a interaciunilor acestora. Utilizarea acestor cunotine pentru o anumit problem estesarcina unor module de program care pot obine aceste cunotine ori de cte ori este necesar, printr-ooperaie de regsire (retrieval), care este similar unei lecturi.

Inspecia unei structuri de date rmne mereu posibil, dar coninutul acesteia este scris ntr-oform care s fie neleas n primul rnd de programele care folosesc structura de date. n multe cazurise folosesc programe specializare de vizualizare care dau o traducere a coninutului structurii de date ntr-o form uor de neles pentru om (eventual, chiar ntr-un limbaj natural).


7/88

6

Cunotinele sunt implicite atunci cnd nu sunt exprimate direct. n lipsa afirmaiilor, cunotinelesunt regsite prin consecine logice. n cadrul unui program cunotinele implicite sunt cele folosite laformarea i organizarea instruciunilor programului. Asemenea cunotine nu sunt incluse n instruciunileprogramului i pot fi regsite doar dac sunt precizate n documentaia programului. Cunotinele implicitepot fi deduse din analiza instruciunilor programului care le include sau a rspunsurilor programului ladiverse seturi de date de intrare. Dac este necesar vreo analiz a instruciunilor unui program, aceastanu ar valoare dac nu sunt deduse cunotinele implicite.

Orice program include cunotinele necesare rezolvrii clasei (sau claselor) de probleme pentrucare a fost constituit, dar n marea majoritate a cazurilor acestea sunt implicite.

Baza de cunotine este o structur de date destinat stocrii unei colecii de cunotine dindomeniul pentru care a fost dezvoltat aplicaia care o conine.

Spre deosebire de datele folosite n diverse tipuri de programe, cunotinele sunt complexe,deoarece obiectele din domeniul vizat trebuie descrise ntr-

un mod care s permit soluii adecvate pentrunumeroase probleme dintre cele mai complexe. Asemenea descrieri presupun o mare varietate de detalii,care se refer n special la: diversele proprieti ale obiectelor, structura obiectelor (diverse componente, proprietile i interaciunile lor) diversele interaciuni ntre obiecte (fenomene, procese, etc.). Asemenea interaciuni au diverse

caracteristici i efecte. diverse clase de obiecte, care pot constitui mai multe ierarhii pe mai multe nivele. Pentru toate aceste

clase i subclase conteaz criteriile de delimitare i consecinele acestor delimitri. diverse metode de explorare, evaluare i utilizare a obiectelor i interaciunilor acestora.

Descrierea obiectelor dintr-un anumit domeniu, ala cum a fost prezentat mai sus, poate firealizat i utilizat doar prin structuri de date cu o mare varietate de componente i relaii ntre acestecomponente. Din aceste motive, caracteristicile aparte ale cunotinelor au impus ca bazele de cunotines fie o clas aparte de structuri de date.

n cazul programului care prezint rezultatele amestecului culorilor fundamentale, o baz decunotine minimal ar fi format din trei propoziii:1. Dac se folosesc culorile rou i albastru, atunci se obine culoarea violet.2. Dac se folosesc culorile rou i verde, atunci rezult culoarea galben.3. Dac se folosesc culorile albastru i verde, atunci se obine culoarea cyan(verde-albastru)

Aceast prezentare este n limbaj natural i este destinat s ilustreze doar natura coninutuluibazei de cunotine. Propoziiile pot fi formulate n cteva moduri diferite, dar sensul se pstreaz.

n prezent exist mai multe moduri de reprezentare a cunotinelor, iar acestea constituie obiectulunuia dintre cele mai importante capitole ale inteligenei artificiale.

Bazele de date au fost propuse n repetate rnduri pentru stocarea cunotinelor, dar nici artificiilede utilizare intensiv a unora din cele mai complexe tipuri de baze de date nu au asigurat nregistrarea nmod corespunztor a tuturor detaliilor folosite n raionamente.

Baza de date este de regul o colecie de tabele n care se precizeaz ce obiecte dintr-o anumitclas sunt disponibile la un moment dat, iar pentru fiecare din aceste obiecte doar anumite caracteristici irelaii cu alte obiecte. n acest fel, o baz de date este util pentru descrierea diverselor obiecte din cadrulunei anumite clase, dar ntr-o msur limitat pentru descrierea clasei de obiecte i a comportamentuluiacestor obiecte n diverse situaii.

Prin utilizarea unei baze de date se obine o separare a datelor de restul programului, ntr-un modsimilar cu separarea cunotinelor n cadrul aplicaiilor bazate pe cunotine. Aceast asemnare


8/88

7

determin multe similariti importante ntre arhitectura sistemelor de gestiune a bazelor de date i aaplicaiilor bazate pe cunotine.

n cazul unor utilizri ocazionale ale unui volum redus de cunotine sunt suficiente diverse artificiide programare, i acestea se folosesc i n prezent cnd este posibil.

Separarea bazei de cunotine de programele care o utilizeaz a adus o serie de avantajeimportante: programele care efectueaz raionamentele sunt mai eficiente; pot fi utilizate baze de cunotine incomplete; bazele de cunotine pot fi mai uor de modificat.

Programele care efectueaz raionamente devin mai simple, deoarece includ n locul cunotinelordin domeniul vizat doar instruciuni de extragere a acestora la nevoie. (Silogismul arat posibilitileteoretice)

O aplicaie bazat pe cunotine poate fi utilizat chiar din primele etape ale dezvoltrii, datoritautonomiei diverselor componente ale bazei de cunotine. Valoarea rezultatelor obinute este oricumlimitat permanent de volumul cunotinelor disponibile n momentul utilizrii.

Baza de cunotine poate fi reactualizat i corectat ori de cte ori este necesar fr a finecesare modificri ale programelor care o utilizeaz, deci aplicaia este scoas din funciune numai peperioade foarte scurte pentru modificri. Dei are o structur complex, baza de cunotine poate fimodificat cu uurin relativ dac sunt disponibile editoare specializate pentru cunotinele stocate.

Ideea de a separa structura de date de programele care o folosesc pentru a simplifica ntreinereaaplicaiei este utilizat cu succes i pentru alte clase de aplicaii, cum ar fi cele de gestiune a bazelor dedate sau cele cu scop educativ.

1.3. Cerine pentru aplicaiile bazate pe cunotine

Aplicaiile bazate pe cunotine pot fi folosite pentru diverse sarcini de mare complexitate: Diagnoz; Interpretare; Monitorizare; Previziuni; Planificri; Proiectri.

Toate aceste sarcini sunt ndeplinite n condiii similare indiferent de natura sistemului, care poatefi natural, artificial, social, etc.

Diagnosticul este, n sensul cel mai larg, o concluzie referitoare la starea funciilor unui sistem,aa cum este dedus prin analiza datelor obinute din observaii. Acest sens este rezultatul uneigeneralizri a celui binecunoscut din medicin. [WAT86]

Diagnosticul precizeaz dac este prezent vreo disfuncie n cazul analizat, iar pen tru fiecare dindisfunciile depistate trebuie specificate natura i cauzele acesteia.

Stabilirea diagnosticului este o sarcin de o complexitate remarcabil, deoarece pot fi prezente concomitent una sau mai multe disfuncii; o disfuncie poate avea cauze diferite i de importan variabil. ntre aceste cauze pot fi i alte

disfuncii prezente n acelai caz. o disfuncie poate avea mai multe cauze n acelai caz, i acestea pot aciona simultan i/sau

succesiv. Toate aceste cauze trebuie identificate pentru a obine un diagnostic de calitate.


9/88

8

descrierile diverselor disfuncii includ elemente diferite de la caz la caz.Datele care permit sesizarea i analiza unei disfuncii ale unui anumit sistem pot fi considerate

semne ale disfunciei. Un asemenea semn este, de fapt, o modificare a aspectului i/sau a funcieisistemului analizat sau ale uneia din prile componente. Semnele unei disfuncii sunt determinate nspecial de cauzele disfunciei, dar i de diverse particulariti ale sistemului afectat.

De regul nici una dintre datele care pot fi semne ale unei disfuncii a sistemului analizat nu estesuficient pentru a susine singur un diagnostic, deoarece se refer la o modificare ce poate fi efectulmai multor disfuncii diferite. O disfuncie poate fi depistat adesea numai pe baza mai multor dateobinute din surse diferite.

Exist multe cazuri n care semnele unei disfuncii nu sunt evidente i trebuie fcute diverseinvestigaii, iar asemenea investigaii sunt adesea diverse i greu de planificat.

Marea majoritate a disfunciilor au mai multe stadii evolutive i n fiecare din aceste stadii potapare semne diferite. Diferenele pot fi ntr-att de mari nct stadii evolutive diferite ale aceleiai disfunciis fie considerate n mod eronat disfuncii diferite.

Cnd este analizat o anumit disfuncie, pentru a obine o bun caracterizare a acesteia trebuies se in seama de toate prile componente ale sistemului care pot fi implicate n disfuncia respectiv.n acest fel se evit omisiunea unor cauze care sunt adesea importante.

Dac modificrile sesizate ntr-un anumit caz sugereaz posibilitatea mai multor disfuncii, serecomand s se presupun n primul rnd prezena cele mai probabile disfuncii dintre cele posibile.Aceast ipotez se confirm doar n majoritatea cazurilor, nu n toate, i uneori nici n marea majoritate.Chiar i aa, n cazul analizei multor cazuri se realizeaz o economie important de timp i eforturi.

Cnd semnele analizate sugereaz prezena mai multor disfuncii concomitent n acelai caz, serecomand s se presupun n primul rnd prezena unei disfuncii care s explice ct mai multemodificri dintre cele sesizate n cazul respectiv. Aceast presupunere se confirm n cele mai multecazuri i asigur o economie importante de timp i eforturi.

n medicin formularea diagnosticului este cea mai mare problem n majoritatea cazurilor isemiologia este una dintre

cel mai importante discipline. Cele prezentate mai sus sunt bine cunoscute iprezentate pe larg n semiologie, dar sunt valabile i n diverse domenii de activitate, altele dectmedicina.

Interpretarea este un proces de analiz a unei situaii care vizeaz depistarea unei semnificaiisau gsirea unei explicaii care nu este evident.Scopul interpretrii este gsirea unui neles ascuns, care se refer de regul la o anumit evoluie asituaiei date (a unui anumit sistem). n multe cazuri este vorba de semnificaia unui mesaj sau a unorevenimente care au efectul unui mesaj. Unele dintre cele mai complexe cazuri sunt cele de nelegere aunei situaii descrise prin date provenite din surse de informaii diferite, cum ar fi diverse categorii desenzori.Multe probleme ale interpretrii sunt studiate n cadrul semanticii, care este o ramur a logicii.

Monitorizarea este un proces de supraveghere sistematic i continu care poate avea cascopuri: detectarea unor pericole; controlul calitii (unui semnal sau produs obinut printr-un proces continuu); depistarea unor elemente semnificative dintr-un semnal.Acest proces presupune comparaii ale rezultatelor observaiilor efectuate la intervale stabilite n prealabilcu nite valori dezirabile, pentru a depista cazurile n care este necesar o intervenie i a stabili naturainterveniei.De regul pentru monitorizare se folosesc instrumente care nu au efect asupra operaiunilor vizate.


10/88

9

ntre disciplinele desprinse relativ recent din filozofie este i controlul proceselor, care studiaz printrealtele i diverse probleme ale monitorizrii.

Previziunea este o presupunere a unei evoluii ulterioare i a unor consecine posibile ale uneisituaii date, aa cum este dedus din analiza unor date.Probleme serioase pot fi create de: lipsa unor date care pot fi utile ntr-un anumit caz; date care pot fi eronate datorit unor erori de recoltare a datelor sau de transmitere a acestora.

Frecvena i importana erorilor pot varia de la caz la caz chiar n limite largi. volumul prea mare de date care trebuie prelucrate ntr-un caz anume. Un asemenea volum de date

este adesea impus de o mare varietate de factori cauzali care au importan i durat variabile. cunoaterea insuficient a cauzelor unor fenomene; elemente ale situaiei care nu pot fi prevzute din diverse motive.Multe elemente ale rezultatului prediciei pot fi afectate de incertitudini sau imprecizii dintre cele maidiverse.

Planificarea este, n sensul cel mai larg, stabilirea metodelor care urmeaz s fie utilizate pentruatingerea unui anumit obiectiv. [WAT86]

Un plan de aciune este o intenie consemnat, de regul, n diverse documente care esteorganizat ca o list a etapelor ce trebuie parcurse pentru atingerea obiectivului propus. Fiecare etapinclude una sau mai multe aciuni ce trebuie ndeplinite, eventual i nite obiective de etap. Un plandetaliat conine pentru fiecare din aciunile incluse detaliile (proprietile) care au vreo importan pentrundeplinirea obiectivului propus. Se recomand s fie identificate i reinute toate detaliile care pot aveavreo importan, deoarece importana unui detaliu poate varia n limite largi de la caz la caz.

Un plan al unei cldiri, instalaii sau al unei ma ini (n sensul cel mai larg, care include, printrealtele, i mainile-unelte) este un document care conine o descriere a aranjamentului sistematic al

elementelor componente ale sistemului vizat. n acest fel sunt specificate forma, dimensiunile i plasarea n spaiu a elementelor componente, iar din plasarea n spaiu rezult diverse relaii ntre acestecomponente (n primul rnd cele date de poziie, dar i destule dintre cele date de funciile lor. Aceastclas de planuri este apropiat de prima, deoarece reprezint rezultatul dorit al aciunilor de construire asistemului vizat.

Planificarea este un proces complex datorit marii varieti a detaliilor care pot avea importanpentru rezultatul final.

Un plan poate deveni adesea nerealizabil dac nu se ine cont de fiecare din resurseledisponibile. Marile clase de resurse sunt umane, materiale, financiare i informaionale. Mai totdeaunaaceste resurse sunt limitate sau chiar insuficiente.

O problem serioas a planificrii este posibilitatea unorsituaii neprevzute. Asemenea situaiipot avea o mare importan pentru rezultatul final al planului.

Diverse probleme ale planificrii sunt studiate n cadrul unor discipline desprinse relaiiv recent dinfilozofie, cum ar fi teoria deciziei, gestiunea proiectelor (project management) i gestiunea proceselor(process management).

Proiectarea este procesul prin care se stabilete structura unui sistem artificial . n cadrul structuriise precizeaz elementele componente ce vor fi incluse, detaliile fiecrui component i poziia fiecruicomponent n cadrul sistemului. Din poziiile componentelor rezult un aranjament prin care se precizeazrelaiile spaiale i funcionale stabilite ntre componente.

Deciziile referitoare la componente sunt determinate de o serie de obiective ale proiectuluirespectiv. Obiectivele unui proiect se stabilesc pe baza unei serii de cerine de proiectare. De fapt,stabilirea acestor cerine este prima faz a proiectului.


11/88

10

Cerinele proiectrii se mpart n dou mari categorii: funcionale i nefuncionale. Cerinelefuncionale determin diverse detalii ale funciilor sistemului proiectat. Cerinele nefuncionale se refer ladiverse aspecte ale utilizrii sistemului vizat, cum ar fi costurile funcionrii, uurina utilizrii, condiii dntreinere, fiabilitate, etc.

n prezent aplicaii bazate pe cunotine sunt utilizate sau propuse pentru toate domeniile deactivitate i n ultimii ani s-au delimitat cteva categorii mari de asemenea aplicaii.

1.4. Clase de aplicaii bazate pe cunotine

Analiza definiiei aplicaiilor bazate pe cunotine arat c este vorba de o categorie de aplicaiidelimitat n primul rnd pe baza unui principiu de arhitectur.

Arhitectura unui program (software architecture) este o specificaie a modului de organizare aacestuia, i se refer la: componentele programului (unitile de program de pe nivelul cel mai nalt de organizare); proprietile vizibile din exterior ale acestor componente (importante pentru alte componente de

acelai nivel sau chiar de utilizator); relaiile ntre componente (care precizeaz condiiile de colaborare ntre diversele componente).

Multe clase de aplicaii sunt delimitate pe baza unei anumite sarcini de ndeplinit (tasks), iararhitectura este o consecin a cerinelor (aa cum n biologie funcia unui organ determin structuraacestuia). Asemenea clase de aplicaii sunt programele de calcul (calculators), a cror sarcin este aplicarea unor formule de calcul; aplicaiile de gestiune a bazelor de date (database management systems) a crr sarcin este

ntreinerea i utilizarea unei baze de date; editoarele grafice, a cror sarcin este crearea i modificarea unor imagini.

n cazul editoarelor grafice, este de remarcat c acestea constituie doar o clas de aplicaii ncadrul supraclasei editoarelor. Editorul este un program destinat crerii i modificrii unei colecii de date,iar clasele de editoare sunt delimitate pe baza tipului coleciei de date. Cele mai cunoscute clase deeditoare sunt cele de text i cele grafice, dar sunt i editoare ale bazelor de date (ca modul n cadrulsistemului de gestiune a bazelor de date), sau ale sunetului, etc. S-a ajuns la delimitarea claselor deeditoare datorit diferenelor importante ntre structurile diverselor colecii de date.

n cazul aplicaiilor bazate pe cunotine principiul de arhitectur care este esena acestei clase deaplicaii ofer o deschidere pentru ndeplinirea unei game variate de sarcini. n aceste condiii, aplicaiilebazate pe cunotine constituie o supraclas n cadrul creia mai multe clase pot fi delimitate pe diversecriterii.

ntre toate aceste clase, prima n ordine cronologic i poate cea mai cunoscut i important i nprezent este cea a sistemelor-expert.

Sistemele-expert sunt sisteme de programe ce rezolv ca un expert o problema dintr-un domeniubine definit al activitii practice. Baza de cunotine a sistemului-expert se refer de regul la un ntregdomeniu consacrat sau o seciune a acestuia.

Sistemul informatic este o colecie de programe care colaboreaz pentru ndeplinirea unui grupde sarcini nrudite.

Diversele clase de aplicaii bazate pe cunotine se delimiteaz n special pe baza a dou criterii:nivelul cunotinelor utilizate i extinderea domeniului aplicaiei.Nivelul cunotinelor utilizate poate fi n principiu expert sau non-expert i are importan n special pentrucomplexitatea aplicaiei, dar i pentru volumul bazei de cunotine.


12/88

11

Extinderea domeniului aplicaiei este principalul factor care determin volumul bazei de cunotine.O aplicaie poate fi dezvoltat pentru o specialitate consacrat, dar pot fi i unul sau mai multe capitoledintr-un domeniu consacrat.

Expertiza este un mod de cunoatere intensiv care permite obinerea unor soluii bune i rapidechiar n probleme dintre cele mai dificile din domeniul vizat. Acest scop presupune un mare volum decunotine de mare complexitate. Unele estimri au artat c experii dein adesea un volum de 100 300 de ori mai mare de cunotine dect specialitii nou-formai din acelai domeniu. [WAT86]

Utilizarea expertizei creeaz probleme aparte, deoarece include majoritatea cunotinelor nou-dobndite, care adesea sunt utilizate nainte de a fi bine sistematizate.

ntre categoriile mai noi de aplicaii bazate pe cunotine mai cunoscute pn n prezent sunt: Sistemele non-expert; Sistemele multi-expert; Sistemele de asistare a deciziei; Programele-expert.

Sistemele non-expert sunt destinate s rezolve cazuri pentru care sunt suficiente cunotine denivel mediu, cum ar fi rezervarea biletelor de cltorie sau sfaturi pentru pacienii care au nevoie de oprim orientare (la ce medic sa se prezinte pentru o anumit afeciune i cam care ar fi prognosticulacesteia).

Sistemele-multiexpert sunt o categorie de aplicaii provenite, n principiu, din integrarea maimultor sisteme-expert consacrate unor domenii diferite de activitate. n medicin ar putea fi utile pentrucazurile extrem de complexe, care impun un consult multidisciplinar.O problem serioas n cazul acestor aplicaii s-a dovedit organizarea unei colaborri eficiente ntrediversele sisteme-

expert integrate. Soluiile adoptate presupun o serie de cunotine aparte, pentru care

s-a delimitat inteligena artificial distribuit ca un subdomeniu aparte al inteligenei artificiale.[AND94][BEN93]

S-a propus adesea denumirea de sisteme-multiexpert pentru aplicaii care in cont de preriledivergente al experilor din acelai domeniu pentru un anunit caz. Denumirea sugereaz oricum apelul lamai muli experi i nu se precizeaz dac este vorba de un singur domeniu de expertiz sau mai multe.n cazul opiniilor divergente dintr-un domeniu, se pune ntrebarea dac problemele create de acesteasunt att de mari nct s justifice delimitarea unei clase aparte de aplicaii i dac nu cumva ar fi maieficient o varietate corespunztoare de sisteme expert. n multe cazuri divergenele ntre opinii suntconsecina unor cunotine insuficiente n subdomeniul utilizat pentru problema respectiv, iar extindereacunotinelor duce adesea la atenuarea sau eliminarea unor asemenea divergene. Cei ce au propusfolosirea denumirii pentru sisteme-multiexpert nu au propus vreo denumire pentru aplicaiile care folosesc

expertiza din domenii diferite.Sistemele-multiagent sunt sisteme informatice care grupeaz mai muli ageni pentru ndeplinirea

unei sarcini complexe.Agentul este un pogram care verific periodic datele prelucrate de alte programe i intr n

aciune atunci cnd sesizeaz prin analiza acestor date o situaie care impune aciunea pentru careagentul a fost implementat i instalat. De regul agentul i execut sarcina n fundal i raporteaz doarrezultatele finale. Agenii pot avea un comportament simplu sau inteligent.Unul dintre cele mai simple tipuri de ageni este un program care verific data sistemului i anun dac nziua respectiv este un anumit eveniment deosebit pentru utilizator. Asemenea ageni cu rol de avertizarepot fi foloii i n scopuri medicale, pentru a semnala diverse erori de planificare a tratamentului sau situaii


13/88

12

n care situaia pacientului se agraveaz.Au fost propui i ageni de cutare pe Internet pentru a semnala noutile dintr-un anumit

domeniu (produse, literatur de specialitate). Asemenea ageni pot fi utili i n scopuri medicale, pentru asemnala noutile din literatura medical, dar i diverse medicamente sau echipamente de uz medical.

Exist riscul de a se confunda sistemele multi-agent cu sistemele-multiexpert, dar denumirea demulti-agent nu garanteaz nivelul de expert pentru cunotinele stocate, i nici mcar un comportamentinteligent, dei exit o tendin de a se prefera agenii inteligeni.

Sistemele de asistare a deciziilor (Decision Support Systems) sunt o clas de sistemeinformatice care susin procesul de adoptare a deciziilor. Asemenea sisteme sunt utile pentru adoptareadeciziilor n situaii de mare complexitate.

Utilizatorul unui asemenea sistem este persoana care adopt decizia (numit uneori i decident)sau consilierul acesteia.

S-au propus trei tipuri de sisteme de asistare a deciziilor: pasive, care asist decizia, dar nu propun n mod explicit sugestii sau soluii; active, care pot propune n mod explicit sugestii sau soluii cooperative, care permit utilizatorului s completeze sau s rafineze decizia propus de sistem i s o

retrimit sistemului spre validare. O asemenea validare poate fi repetat de mai multe ori dac estecazul.

Pentru asistarea deciziilor se folosesc date din surse extrem de diverse: n special baze de date,dar i diverse documente, foi de calcul tabelar (spreadsheet), etc.

Diversele programe din cadrul acestui sistem pot realiza diverse sinteze ale situaiei analizate (inclusiv cu grafice i/sau rapoarte dintre cele mai diverse i

diveri indicatori, etc) diverse predicii, pentru a estima efectele diverselor decizii posibile.

Structura sistemelor de adoptare a deciziilor este complex, dar de regul se propun trei maricomponente: sistemul de gestiune a bazelor de date (DBMS, de la Data Base Management System), pentru

obinerea rapoartelor din bazele de date utilizate sistemul de gestiune a bazelor de modele (MSMS, de la Model Base Management System), care

grupeaz diverse programe folosite pentru simulri, optimizri sau prelucrri statistice (serii temporale,etc.)

sistemul de gestiune i generare a dialogurilor (DGMS, de la Dialog Generation and ManagementSystem), care asigur interaciunea cu utilizatorul.

Asemenea aplicaii pot include i sisteme-expert, care sunt recomandate n special pentrudiagnoz cnd sunt multe date incerte sau de rtip calitativ.

S-a propus denumirea de sisteme de asistare a deciziilor pentru sisteme-expert, dar aceasta estedeja folosit pentru o serie de aplicaii de natur diferit.


14/88

13

2. Sisteme-expert

2.1. Introducere

Sistemele-expert sunt i n prezent principala categorie de aplicaii bazate pecunotine.

Teoria sistemelor-expert recomand trei caracteristici eseniale pentru a stabili dac oaplicaie este sistem-expert autentic sau face parte din vreo alt clas. Aceast deosebire esteimportant datorit prestigiului aparte al sistemelor-expert i diverselor avantaje conferite deacest prestigiu. Cele trei caracteristici sunt: existena unei baze de cunotine separate de restul sistemului (sunt aplicaii bazate pe

cunotine);

raionamentele sistemului sunt efectuate la nivelul experilor din domeniu; raionamentele efectuate sunt prezentate n detaliu, prin contribuia unor programe

speciale din cadrul sistemului-expert.Posibilitatea conferit sistemului-expert de a explica de ce s-a ajuns la o anumit

concluzie este o caracteristic de foarte mare importan. Soluia dat de un sistem-expert estegreu de verificat, are adesea o mare importan i rmne mereu riscul unor erori, aa cadesea fiecare detaliu care a contribuit la o anumit concluzie trebuie s fie disponibil pentruanaliza soluiei,

n funcie de modul de colectare a datelor cazului analizat sistemele-expert pot fi Interactive, cnd prelucreaz date furnizate de ctre utilizator la consol sau Integrate, cnd prelucreaz date colectate din diverse aparate sau baze de date ale

diverselor aplicaii..Consultarea sistemului-expert pentru analiza unui caz poate fi

Interactiv, dac sistemul solicit periodic informatii despre problema abordat (nainte dea prezenta rezultatele analizei cazului) sau

non-interactiv, dac nu este nici o ocazie de interaciune cu utilizatorul pn ce sistemulprezint rezultatele analizei cazului.

Sistemele-expert n timp real constituie o varietate de sisteme-expert cu timp derspuns strict limitat pentru a nu fi sesizat de utilizator. Asemenea sisteme -expert se folosesc,printre altele, n cadrul unor sisteme de control ale proceselor tehnologice.

Mai multe varieti de sisteme-expert au fost delimitate pentru diverse categorii de

utilizatori.Dac se ine cont de nivelul de pregtire, utilizatorii pot fi experi sau utilizatori comuni.Un expert uman folosete de regul un sistem-expert de consultan. Un asemenea

sistem-expert are un rol de consilier destinat n primul rnd s-i reaminteasc expertului umanceea ce se presupune c tie, dar ar putea uita. Astfel se realizeaz asistarea expertuluiuman.

Un utilizator comun folosete un sistem-expert care permite unor persoane s adoptedecizii deasupra nivelului lor de pregtire i experien i uneori chiar n afara acestuia. nacest fel se ajunge lanlocuirea expertului uman, dar este extrem de riscant o nlocuire totala unor asemenea specialiti. De regul se asigur o nlocuire parial, n special pentru cazurile

n care experii umani nu sunt disponibili,


15/88

14

De regul utilizatorii comuni folosesc versiuni ale sistemelor-expert numite versiuni-utilizator sau sisteme blocate, deoarece pot fi utilizate doar pentru analiza cazurilor (n modulexploatare) fr posibilitatea modificrii cunotinelor stocate.

Dac se ine cont de afilierea utilizatorilor se pot dezvolta versiuni interne i externe alesistemelor-expert.

Un sistem-expert extern este destinat unui numr mare de utilizatori, din ntreprinderidiverse. Marea majoritate a sistemelor-expert sunt din aceast categorie.

Un sistem expert intern este destinat pentru utilizarea exclusiv n interiorul unei ntreprinderi. n asemenea cazuri coninutul bazei de cunotine este adaptat condiiilorspecifice ntreprinderii respective. Asemenea sisteme-expert sunt dezvoltate mai rar, n specialpentru ntreprinderi foarte mari.

Utilitatea sistemelor-expert este sporit de posibilitatea de a asigura utilizarea sistematic a unor protocoale care in cont de foarte multe detalii i/sau a unor

formule care presupun calcule laborioase; diseminarea facil a expertizei n regiunile unde este deficitar; o mai bun nelegere i organizare a cunotinelor care sunt pregtite pentru utilizarea n

cadrul sistemului-expert.

2.2. Arhitectura sistemelor-expert

Sistemele-expert au o arhitectur complex, n cadrul creia principalele componentesunt: Baza de cunotine ;

Baza de fapte ; Motorul de inferene ; Modulul explicativ.

n multe cazuri mai pot fi incluse i diverse alte componente. (Plana 2.1)


16/88

15

Plana 2.1 Schema-bloc a sistemului-expert

Baza de fapte (Facts Base) este o structur de date ce conine enunul problemei

abordate i rezultatele intermediare obinute n cursul rezolvrii. Coninutul bazei de fapte esteutilizat i pentru justificarea raionamentelor efectuate. Baza de fapte are statutul unei memoriiauxiliare pe termen scurt, al crei coninut este dependent de situaia creat. Dup rezolvareaunei probleme coninutul bazei de fapte este conservat doar la cererea expres a utilizatorului.

Baza de cunotine (Knowledge Base) este folosit pentru rezolvarea tuturorproblemelor din domeniul ales pentru aplicaie. Are statutul unei memorii principale pe termenlung.

n unele domenii se utilizeaz i baze de date pentru stocarea unor fapte utilizate peperioade mai lungi ntr-o serie de cazuri din domeniul analizat. De exemplu, o baz de date sepot utiliza pentru firmele dintr-un anumit domeniu i o anumit zon, dac au importan pentruproblemele abordate.

n cazul programului de prezentare a rezultatului amestecului culorilor fundamentale obaz de cunotine ar putea fi cea format din trei propoziii.1. Dac se folosesc culorile roie i albastr, atunci se obine culoarea violet.2. Dac se folosesc culorile roie i verde, atunci rezult culoarea galben.3. Dac se folosesc culorile albastr i verde, atunci se obine culoarea cyan

Un exemplu de baz de fapte cu datele unei probleme ce ar putea fi rezo lvat cuajutorul bazei de cunotine de mai sus ar putea fi cea format din propoziiile S-a folosit culorea roie. i S-a folosit culoarea verde.

Un alt exemplu de baz de fapte (tot pentru baza de cunotine prezentat mai sus) arcea format din propoziiile


17/88

16

S-a folosit culoarea roie. i S-a folosit culoarea albastr.

n acest exemplu structurile de date i rezultatele au fost prezentate n limbajul natural.

Acestei formulri i pot corespunde cteva moduri diferite de reprezentare, dar rezul tatele suntaceleai.

Motorul de inferene (Inference Engine) este programul care asigur rezolvareacazului analizat pe baza cunotinelor disponibile n cadrul bazei de cunotine i a faptelor dinbaza de fapte. Este o structur practic independent de baza de cunotine, care conine doarcunotine implicite referitoare la rezolvarea claselor de probleme din domeniul vizat.

Principalele componente ale motorului de inferen sunt: interpretorul, care analizeaz i prelucreaz fiecare propoziie ; planificatorul (Scheduler) care determin ordinea n care cunotinele sunt analizate.

Acelai motor de inferene poate fi utilizat pentru mai multe sisteme-expert careutilizeaz baze de cunotine cu structuri similare.

Modulul explicativ (Explicative Module) este folosit pentru a prezenta raionamenteleefectuate n cazul unei probleme analizate cu sistemul-expert respectiv. Printre diverseleaspecte ale raionamentelor pot fi precizate: cum a fost utilizat o anumita informaie; cum s-a ajuns la o anumit decizie; ce decizie s-a adoptat pentru o anumit subproblem.

Explicatiile furnizate n acest pot fi utilizate pentru verificarea bazei de cunotine.Aceast facilitate este de mare importan n cazul sistemelor-expert, deoarece sunt cazuri ncare se face apel la cunotine insuficient sistematizate i validate, sau chiar neintroduse nbaza de cunotine n momentul analizei cazului respectiv.

2.3. Dezvoltarea i ntreinerea sistemelor-expert

Dezvoltarea sistemelor-expert s-a dovedit a fi un proces de mare complexitate datoritvolumului i complexitii cunotinelor utilizate n cadrul acestor aplicaii. O problem serioass-a dovedit a fi dificultatea transpunerii cunotinelor ntr-o form care s poat fi folosit decalculator.

ntreinerea sistemelor-expert s-a dovedit a fi un proces de complexitate i importancomparabile cu ale dezvoltrii acestora. Importana aparte a ntreinerii este una din cele maiimportante caracteristici ale sistemelor-expert.

Progresul n orice domeniu de activitate determin extinderea i revizuirea n special acunotinelor din domeniul expertizei. Experii sunt nevoii s foloseasc deseori cele mai noicunotine din domeniu nainte ca acestea s poat fi validate, aprofundate i organizate nmod corespunztor n cazuri care adesea au o mare importan i complexitate, Oriceameliorare a calitii unor asemenea cunotine are adesea mare importan pentru rezultateleanalizei.

Noile evoluii ntr-un domeniu determin uneori revizuirea unor cunotine care au omare importan n acel domeniu, ceea ce poate impune chiar reorganizri ample ale unor

ntregi subdomenii. Uneori se poate chiar ajunge la o veritabil revoluie n acel domeniu, daco serie de cunotine nou-dobndite influeneaz semnificativ ntreaga activitate din domeniulrespectiv. n prezent frecvena i chiar importana unor asemenea schimbri pot ajunge s


18/88

17

creasc datorit ritmului accelerat al evoluiei tiinei. n aceste condiii, ntreinerea devine unproces practic permanent i de mare importan pentru sistemele-expert.

Ingineria cunotinelor (Knowledge Engineering).este un domeniu al inteligeneiartificiale care studiaz colectarea cunotinelor experilor i organizarea acestora ntr-un modcare permite utilizarea acesora n cadrul sistemelor-expert. Acest domeniu a fost delimitatdatorit complexitii dezvoltrii i ntreinerii sistemelor-expert, precum i a necesitii uneiactiviti permanente de ntreinere a acestora. n acest fel rezult un volum de cunotine iactivitate care impune ingineria cunotinelor ca o specialitate distinct n cadrul informaticii.

Una dintre cele mai mari probleme de inginerie a cunotinelor este chiar delimitareadomeniului unui anumit sistem-expert, n special din cauza situaiilor n care nu po t fi analizatefr cunotine din alte domenii. Aceast problem este posibil s devin mai serioas n cazulabordrii multidisciplinare a multor subiecte, care a dat adesea rezultate bune sau chiar pesteateptri.

Achiziia cunotinelor este procesul de colectare a cunotinelor care urmeaz a fiutilizate n cadrul sistemelor-expert. Principala surs a acestor cunotine o constituie experiiumani, dar i literatura de specialitate este o surs care uneori poate fi important.

Principala dificulti create de experii umani sunt timpul limitat n care sunt disponibili ifurnizarea unor cunotine incomplete. Experii umani sunt greu de contactat deoarece seformeaz greu i serviciile lor sunt necesare pentru situaii care adesea sunt importante.Cunotinele sunt incomplete att datorit timpului disponibil limitat, ct i tendinei multorexperi de a percepe o serie de cunotine folosite n mod curent n domeniul lor de activitateca fiind uor de neles, dei acesta sunt adesea prea complexe pentru a fi deduse sauasimilate cu uurin de interlocutori. O problem serioas, dei rar menionat, este c nu

totdeauna un anumit expert stpnete toate cunotinele acumulate n domeniul n care esterecunoscut. Chiar limitele domeniilor sunt adesea obiectul unor controverse vii, i inteligenaartificial este departe de a fi singurul domeniu n aceast situaie.

Consultarea experilor umani are o serie de avantaje majore, ntre care se remarc: posibilitatea de a obine o reformulare a unor cunotinele care iniial nu au fost preluate n

bune condiii; posibilitatea de obinere a unor cunotine care din diverse motive nu sunt consemnate n

literatura de specialitate.Literatura de specialitate are avantajul unei disponibiliti mult mai mai dect a experilor

umani, dar prezint i riscul de a oferi o serie de cunotine incomplete i deformate.Analiza diverselor avantaje i dezavantaje sugereaz c experii umani i literatura de

specialitate constituie surse complementare de cunotine. Compilarea cunotinelor provenite

din mai multe surse diferite este laborioas, dar n unele cazuri se pot obine astfel cunotinemai vaste i mai bine organizate dect ar prea posibil n urma consultrii unei anumite surse..

Pentru a spori eficiena extragerii cunotinelor s-au propus diverse metode care au datadesea rezultate bune sau cel puin ncurajatoare.

n unele cazuri extragerea cunotinelor a fost sistematizat prin utilizarea unorchestionare special pregtite spre a evita omisiunile.

n domeniul nvrii automate (machine learning) s-au propus o serie de programecare asist inginerul de cunotine sau chiar expertul uman s preia i s organizezecunotinele necesare n mod corespunztor. Asemenea programe sunt proiectate s asigure: limitarea omisiunilor n cursul extragerii cunotinelor;


19/88

18

depistarea unor vicii de logic ce pot reduce n mare msur calitatea cunotinelor: sugerarea unor modificri care pot spori calitatea cunotinelor, etc.

n prezent se lucreaz i la programe de cutare pe Internet a literaturii de specialitate

pentru depistarea celor mai noi achiziii n domeniul vizat.Alturi de toate aceste metode se recomand ca inginerul de cunotine s-i asigure i

o iniiere n domeniul pentru care pregtete un sistem-expert, adesea prin studiu individual.

Dezvoltarea pe etape este o abordare recomandat de mult pentru aplicaii complexedin cele mai diverse clase i a dat adesea rezultate bune. n cazul sistemelor-expert, ca i ncazul altor aplicaii bazate pe cunotine, acest sistem a permis asigurarea prompt a unui nivelde utilitate cert i chiar o bun compartimentarea cunotinelor stocate.

Stadiile consacrate de dezvoltare a unui sistem-expert sunt [WAT86]: prototip demonstrativ; prototip de cercetare; prototip de teren.

Prototipul demonstrativ (demonstrative prototype) ofer soluii doar pentru ctevacazuri dintre cele mai tipice, care constituie o zon restrns a domeniului vizat. Un asemeneaprototip este dezvoltat n cteva luni i constituie o prim prob a utilitii noului sistem -experti a validitii deciziilor de proiectare adoptate n cazul respectiv.

Prototipul de cercetare (research prototype) atinge nivelul mediu al specialistului dindomeniu i ofer soluii bune n toate subdiviziunile domeniului vizat. Un asemenea prototipeste obinut de regul n 1 2 ani prin extinderea prototipului demonstrativ.

Prototipul de teren (field prototype) este cel care include n mod progresiv majoritateacunotinelor din domeniul expertizei. Un asemenea prototip este obinut prin extindereaprototipului de teren i n cursul dezvoltrii se ine cont i de diverse detalii ntlnite nactivitatea curent, pe parcursul testrii n teren. Rezultatul acestui stadiu de dezvoltare este un

sistem-expert care poate da rspunsuri la nivelul experilor din domeniu n toate subdiviziuniledomeniului vizat, cu un risc de erori de cca. 1 5%.O problem serioas o constituie tranziia dificil de la stadiul iniial de prototip

demonstrativ la cele avansate. Cazurile tipice necesit de regul doar un volum limitat decunotine bine asimilate i demonstreaz fezabilitatea cu o uurin derutant. Problemeledate de volumul, complexitatea i limitele cunotinelor din domeniu se ntlnesc doar n stadiileavansate, ceea ce duce la abandonul multor proiecte de dezvoltare a sistemelor-expert nstadiul de prototip de cercetare.

O problem serioas o constituie i necesitatea finanrii continue a dezvoltriisistemelor-expert mai muli ani la rnd. Asigurarea finanrii ntreinerii este un alt obstacolmajor, deoarece n cazul sistemelor-expert ntreinerea presupune eforturi i cheltuieli

comparabile cu cele necesare pentru dezvoltare.

2.4. Reprezentarea cunotinelor

Reprezentarea cunotinelor este o metod utilizat pentru codificarea cunotinelorutilizate de ctre sistemele-expert. Exist mai multe moduri de reprezentare a cunotinelor, dar

n toate cazurile sunt folosite n special simboluri care sunt grupate n structuri de datecomplexe, care indic relaiile ntre simboluri. Raionamentele sunt bazate n special pe


20/88

19

compararea simbolurilor ,i utilizarea relaiilor ntre acestea, dar n marea majoritate a cazurilorpot fi utilizate i diverse metode de calcul inteligent.

Pentru fiecare mod de reprezentare a cunotinelor exist motoare de inferen iprograme de utilizare specifice acestuia. Regulile de producie constituie principalul mod dereprezentare a cunotinelor, dar n multe cazuri au fost folosite i reelele semantice saucadrele.

Aceleai cunotine pot fi reprezentate n diferite moduri, i n prezent exist chiarprograme utilitare care pot obine dintr-o baz de cunotine reprezentat ntr-un anumit mod oalt baze de cunotine care este echivalent cu cea iniial, n care aceleai cunotine suntreprezentate ntr-un alt mod.

Reprezentarea adecvat a cunotinelor n cadrul unui sistemului-expert presupune oformulare i organizare a cunotinelor mai riguroase dect cele solicitate n activitatea curent

n domeniu i chiar la redactarea pentru literatura de specialitate.O serie de dificulti de reprezentare a cunotinelor sunt specifice diverselor clase de

cunotine, ntre care mai importante sunt: cunotinele empirice; cunotinele teoretice; cunotinele implicite; metacunptinele.

Cunotinele empirice sunt cele deduse prin utilizarea organelor de sim sau a unorinstrumente de msur. Asemenea cunotine se refer n special la manifestrile externe alesistemelor studiate i ale diverselor fenomene. Principalele metode de obinere a cunotinelorempirice sunt observaia i descrierea.

Cunotinele teoretice sunt cele care se refer n special la esena i la relaiile interbe

ale sistemelor studiate, precum i la cauzele fenomenelor. Principalele metode de obinere acunotinelor teoretice sunt experimentul i diverse raopnamente (care vizeaz n specialprelucrarea rezultatelor experimentelor).

Cunotinele implicite sunt cele care de regul sunt omise n cursul prezentriidiverselor susteme i fenomene. Asemenea cunotine se refer n special la adevruri dintrecele mai generale i mai bine cunoscute chiar de publicul larg i adesea sunt greu de explicat.Oamenii pot folosi asemenea cunotine chiar fr s contientizeze, dar calculatorul nu lepoate folosi dect dac sunt reprezentate n cadrul aplicaiilor informatice.

Metacunotinele sunt cunotine care au rolul de a descrie restul cunotinelor dintr-unanumit domeniu i determina modul de utilizare al acestora. Pentru a explica natura i rolulmetacunotinelor se folosete adesea sintagma cunotine despre cunotine.

Cunotinele empirice pot fi adesea suficiente pentru realizarea unor raionamente

eficiente, dar cunotinele teoretice sunt mai utile pentru explicaii i diminuarea riscului deobinere a unor concluzii eronate.

Modurile de raionament pentru obinerea rezultatelor sunt cel euristic i cel algoritmic.[WAT86]

Un raionament este algoritmic atunci cnd ine cont de toate detaliile necesare pentrua obine concluzii corecte n toate cazurile analizate, inclusiv n cele mai rare i cele maicomplexe.

Un raionament este euristic atunci cnd se bazeaz doar pe elementele care permits se obin rapid o soluie corect n majoritatea cazurilor utilizate.


21/88

20

Muli specialiti au fost tentai s promoveze metode euristice de raionament, deoareceacestea obin rezultatul mai rapid i sunt mai uor de implementat. O asemenea abordarepoate da rezultate bune n cazul sistemelor non-expert, dar este n contradicie cu raiunea de

a fi a sistemelor-expert, deoarece acestea sunt dezvoltate n special pentru a da o soluie ctmai bun n cele mai complexe i/sau mai rare cazuri posibile.

2.5. Regulile de producie

Regula (rule) este un modul de cunotine care reprezint legturile ntre fapte pe bazacrora se pot desfura deduciile.

De fapt regulile cuprind n special cunotine operatorii, care reflect raionamenteleexpertului n prelucrarea faptelor.

O regul este o structur de date format din doua pri care sunt unite prin implicarelogic.

Aceste pri sunt numite premise i concluzii, dar pot fi folosite i alte denumiri, cum ar fi condiii i aciuni; antecedeni i consecine (consequents) ; LHS (de la Left Hand Side, ceea ce s-ar traduce prin membrul stng al regulii) i RHS (de

la Right Hand Side, ceea ce s-ar traduce prin membrul drept al regulii).Premisa constituie partea care precizeaz condiiile de aplicabilitate ale regulii, deci are

rol de declanator al regulii.Concluzia constituie partea de aciune a regulii i precizeaz una sau cteva aciuni.

Cel mai adesea sunt adugate noi fapte la baza de fapte a cazului analizat.

Forma generic a regulilor este DAC sunt ndeplinite condiiile precizate ATUNCI suntefectuate aciunile precizate, ceea ce pe scurt ar fi

DAC CondiiiATUNCIAciuni

Fiecare din cele dou pri ale regulii este o propoziie, care poate fi simpl saucompus.

Faptele sunt informaii primare utilizate pentru descrierea elementelor domeniuluiconsiderat ntr-o modalitate agreat de experii din domeniu.

Propoziia simpl este cea destinat doar afirmrii sau negrii unei singure fapte.Propoziia compus este format din cteva propoziii simple unite prin conectori

logici. n cazul regulilor, aceti conectori logici pot fi: I (and), care exprim conjuncia, deci cazul n care toate propoziiile asociate sunt

adevrate n acelai timp; SAU (or), care exprim disjuncia, deci cazul n care cel puin una din propoziiile asociate

este adevrat.Conectorul I este principalul conector folosit n cadrul regulilor pentru premise iconcluzii. Conectorul SAU se folosete uneori pentru premise, (Plana 2.2)

Un exemplu de regul folosit n cadrul programului de prezentare a rezultatuluiamestecului culorilor este:

DAC Se folosete culoarea roieI se folosete culoarea albastr

ATUNCI se obine culoarea violet


22/88

21

n cadrul acestei reguli premisa este propoziia compus Se folosete culoarea roie I se folosete culoarea

albastr. concluzia este propoziia simpl Se obine culoarea violet.

Premisa acestei reguli este compus din dou propoziii simple unite prin conectorul logicI (pentru conjuncie). Cele dou propoziii simple sunt: Se folosete culoarea roie. i se folosete culoarea albastr

Aceast regul are ca efect adugarea la baza de fapte a cazului analizat a propoziieisimple care formeaz concluzia.

Alte exemple de reguli sunt prezentate mai jos. n toate cazurile propoziiile din concluziesunt adugate la baza de fapte a cazului analizat.

DAC este sindrom disimunATUNCI este vasculit

n acest caz (de mai sus) premisa i concluzia sunt formate fiecare din cte o propoziiesimpl. Este cea mai simpl form de regul

DAC este indicaie pentru corticoterapia sistemicI nu sunt contraindicaii pentru corticoterapia sistemic

ATUNCI se recomand corticoterapia sistemicn acest caz premisa este o propoziie compus format din dou propoziii simple unite

prin conectorul logic I (pentru conjuncie), iar concluzia este o propoziie simpl. Aceastform de regul ar fi cea mai frecvent ntlnit n practic.


23/88

22

Plana 2.2 Structura regulilor


24/88

23

DAC papulele violacee sunt miciI papulele violacee au suprafaa netedI papulele violacee au suprafaa plan

ATUNCI este lichen planI este erupie tipic de lichen plan.

n acest caz premisa i concluzia sunt propoziii compuse formate don trei i, respectiv,dou propoziii simple unite prin conectorul logic I (pentru conjuncie).

n majoritatea cazurilor concluziile unor reguli constituie rezultate intermediare i se potregsi printre premisele altor reguli. Asemenea reguli de producie sunt intercorelate igenereaz lanuri de aciune care sunt numite lanuri de inferen (inference chains) nliteratura de specialitate.

Un exemplu de lan de inferen ar fi cel de mai jos;DAC pacientul era izolator nainte de 1965ATUNCI pacientul manevra n mod nemijlocit azbest

DAC pacientul manevra direct azbestI pacientul era expus n spaii nchise

ATUNCI pacientul are o expunere sever la azbest.n acest caz se poate remarca propoziia pacientul manevra n mod nemijlocit azbest

care este o concluzie a primei reguli, dar este i prima parte a premisei celei de -a doua reguli.Dac prima regul este activat ntr-un anumit caz, va introduce n baza de fapte propoziiasimpl din concluzie i va nregistra astfel un rezultat intermediar. Acest rezultat intermediar vacrea posibilitatea activrii celei de-a doua reguli.

O anumit propoziie poate apare n baza de fapte a unui anumit caz fie ca dat deintrare, fie ca rezultat intermediar (introdus ca urmare a activrii unei reguli.

O anumit regul poate avea ca premis o propoziie compus format din propoziiisimple care ntr-un caz anume pot proveni din surse diferite: una sau mai multe reguli activaten prealabil sau datele de intrare ale cazului.

O anumit regul poate face parte concomitent din mai multe lanuri de inferendiferite i poate ocupa poziii diferite n aceste lanuri de inferen. (Plana 2.3., 2.4)

Activarea unei reguli poate da rezultate dintre cele mai diferite. Cel mai frecvent cazeste cel ilustrat prin exemplele de mai sus, n care faptele deduse sunt adugate n baza defapte i constituie rezultate intermediare sau finale.

Alte efecte ale regulii pot fi afiarea unor mesaje; eliminarea din baza de fapte a unor propoziii (de regul, ipoteze infirmate); aplicarea unor formule.

S-au mai decris subtipuri de reguli pe baza unor efecte ale concluziilor asupra bazei defapte, i ntre acestea s-ar putea meniona abstractizarea calitativ (qualitative abstraction); abstractizarea taxonomial (taxonomic abstraction); abstractizarea definiional (definitional abstraction);

Metaregulile sunt reguli care au rolul de a dirija modul n care acioneaz alte reguli,ceea ce este sugerat de prefixul meta (care n limba greac nseamn peste). De regulaceste reguli decid dac o serie de alte reguli din aceai baz de cunotine trebuie sau nu sfie analizat ntr-un anumit caz i pot simplifica astfel de multe ori analiza unui caz. Metaregulilestocheaz i utilizeaz metacunotinele din cadrul bazei de cunotine.


25/88

24

Un exemplu de regul de abstractizare calitativ ar putea fi:DAC ritmul respirator este mai mare de 20 respiraii pe minut

ATUNCI este tahipnee (ritm respirator crescut)O regul de abstracie taxonomial ar putea fi:

DAC sputa este galben-cremoasATUNCI sputa este purulent

Plana 2.3 Lan de inferen


26/88

25

Plana 2.4 Funcionarea motorului de inferen

Reguli de abstracie definiional ar putea f i:DAC e senzaie de lips de aerATUNCI este dispnee

Precum iDAC limba este colorat n albastru

ATUNCI este cianoz central

Dup ordinea premiselor i concluziilor n cadrul regulii se disting dou forme diferite deregulI: deductive i inductive.

Regulile deductive asigur acumularea de fapte noi n cadrul unui raionamentguvernat de fapte (facts-driven reasoning).Asemenea reguli au forma generalDAC premiseATUNCI concluzie

Regulile inductive asigur acumularea n baza de fapte a unor scopuri noi, pn laconfirmarea sau infirmarea acestora (dup caz), ceea ce asigur confirmarea sau infirmareascopului iniial. Raionamentele de acest gen sunt bazate pe scopuri (goal -drivenreasoning).Asemenea reguli au forma general:concluzieDAC premise(concluzia se confirm dac sunt prezente premisele)


27/88

26

S-a remarcat rapid c aproape orice regul poate avea o form deductiv sau inductiv.Un exemplu de regul n forma deductiv este chiar cea redat mai sus:

DAC Se folosete culoarea roie

I se folosete culoarea albastrATUNCI se obine culoarea violet

Forma inductiv a regulii de mai sus este:Se obine culoarea violetDAC Se folosete culoarea roieI se folosete culoarea albastr

n multe cazuri se impune precizarea anumitor aspecte ale faptelor; ncrederea c o fapt este adevarat (sau chiar o regula este valid), care este, de regul,

exprimat prin coeficieni de certitudine. Tranziia ntre diverse stri naturale este uneori gradual i greu de evaluat, i atunci de

regul este exprimat prin coeficieni de apartenen. Asemenea stri ar fi tnr/btrn,cald/rece, nalt/scund, etc.

Regulile care utilizeaz asemenea coeficieni sunt de mare ajutor ntr-o serie de situaiicomplexe. Pentru a obine rezultate bune trebuie inut ns cont de numeroase detalii, i pentrutoate acestea s-a delimitat un domeniu aparte, al cunotinelor imperfecte-

Un tip de reguli mai rar descris, dar frecvent folosit, este cel de colectare al datelor deintrare, care sunt faptele cunoscute i introduse de utilizator pentru a descrie cazul careurmeaz s fie analizat. O asemenea regul afieaz o ntrebare pus utilizatorului, preiarspunsul acestuia i introduce n baza de fapte o propoziie care va fi analizat prin regulileprezente n baza de cunotine.

O regul de colectare a datelor poate fi activat n oricare din cazurile analizate sau

numai n anumite condiii, care sunt determinate de diverse rezultate intermediare i specificatesub forma premiselor regulii.Utilizarea regulilor de colectare a datelor are, de fapt, efectul unei anamneze conduse

de medic.

Granularitatea este proprietatea unei reguli de a asigura independena elementului decunoatere pe care l reprezint. Denumirea acestei proprieti a fost aleas deoarece fiecareregul poate fi considerat o granul de cunotine, adic un element ntru totul distinct de celesimilare.

Specificitatea regulilor de producie este un parametru care precizeaz sfera deaplicabilitate a regulilor i este dat de numrul propoziiilor din precondiie. Fiecare propoziieinclus n precondiie speciic o restricie de aplicare a regulii respective, aa c atunci cnd

numrul acestor propoziii este mai mare apar mai multe condiii, iar acestor condiii arcorespunde un numr mai redus de cazuri analizate n care regula respectiv ar putea fiaplicata.

Cele mai numeroase sisteme-expert sunt cele bazate pe reguli (rule-based expertsystems), i cea mai vast experien n reprezentarea cunotinelor este cea acumulat ndomeniul utilizrii regulilor.

Aceast tendin este datorat avantajelor oferite n special de simplitatea regulilor (fade alte forme de reprezentare a cunotinelor) i modularitatea accentuat a acestora : flexibilitate sporit i ntreinere uoat.


28/88

27

Anumite dezavantaje sunt date de numrul mare al regulilor care trebuie folosite nfiecare caz i de dificultatea de a reprezenta diverse clasificri.

ntr-un sistem-expert numrul lanurilor de inferen este, de regul, mare, ceea ce

creaz dificulti serioase de dezvoltare i ntreinere. Aceste dificulti pot fi combtute prinstructurarea regulilor n pachete sau alte forme.

Flexibilitatea sistemului de reprezentare prin reguli este determinat de cantitatea restrns de cunotine reprezentat de o anumit regul, diversitatea efectelor posibile al unei reguli i numrul mare de reguli care pot fi folosite.

O baz de cunotine este format din reguli ntr-o manier similar cu a mozaicului, ncare imagini extrem de variate i de complexe pot fi obinute prin asocierea unui numr foartemare de piese, dar fiecare din aceste piese este simpl i varietatea pieselor folosite estelimitat.

O consecin important a flexibilitii sistemului de reprezentare prin reguli deproducie este capacitatea de a reproduce toate raionamentele umane care sunt folositepentru rezolvarea oricrei probleme. Aceast capacitate a fost semnalat prin aa -numitipotez a lui Newell i Simon, care este acceptat n prezent ca axiom, deoarece pn nprezent nu s-a observat n nici un domeniu al activitii umane vreo situaie care s constituieun contraexemplu.

ntreinerea unei baze de cunotine bazate pe reguli este simplificat deoarece O regul este de regul uor de modificat, datorit dimensiunilor i complexitii limitate a

acesteia. Modificarea, eliminarea sau introducerea unei reguli nu determin n mod direct vreo

modificare a a altor reguli prezente n baza de cunotine respectiv. Prin asemenea

operaiuni sunt afectate doar lanurile de inferen din care respectiva regul face parte. Un editor specializat al bzei de cunotine este mai uor de dezvoltat pentru reguli dectpentru alte forme de reprezentare a cunotinelor.

2.6. Exemplu de sistem-expert medical

Un prim exemplu de sistem-expert medical ar putea fi cel destinat viciilor de refracie(ametropiilor). Acest domeniu este complex, deoarece n afara miopiei i hipermetropiei maisunt i alte entiti clinice, cum ar fi astigmatismul sau astenopia acomodativ.

O prim versiune a bazei de cunotine a unui asemenea sistem-expert ar putea fi:

DAC vederea de aproape redusI vederea la distan normal

ATUNCI este suspiciune de hipermetropie

DAC vederea de aproape normalI vederea la distan redus

ATUNCI este suspiciune de miopie


29/88

28

DAC este suspiciune de hipermetropieATUNCI s-ar putea recomanda tratament optic cu lentile convergenteI s-ar putea recomanda evitarea solicitrii vederii

DAC este suspiciune de miopieATUNCI s-ar putea recomanda tratament optic cu lentile divergenteI s-ar putea recomanda evitarea eforturilor fizice mari

Aceast baz de cunotine are deja dou lanuri de inferen, unul dedicathipermetropiei i unul dedicat miopiei. (Plana 2.9)

Chiar i n aceast prim baz de cunotine, care este de o simplitate cutat pentruscopuri academice, se pot sesiza unele probleme de inginerie a cunotinelor.

Tabela de decizie pentru analiza vederii semnaleaz cazuri n care nu s-a dat unrspuns:

Vederea de aproape Vederea la distan Concluzienormal Normal neprecizat (ar fi emetropie)normal Redus suspiciune de miopieRedus Normal suspiciune de hipermetropieRedus Redus neprecizat

n cazul lanului de inferen cum ar fi cel format din urmtoarele reguli:

DAC vederea de aproape redus

I vederea la distan normalATUNCI este suspiciune de hipermetropie

DAC este suspiciune de hipermetropieATUNCI s-ar putea recomanda tratament optic cu lentile convergenteI s-ar putea recomanda evitarea solicitrii vederii

Exist tentaia de a nlocui aceste reguli cu cea de mai jos:


30/88

29

Plana 2.5 Lan de inferen (pentru vicii de refracie)


31/88

30

DAC vederea de aproape redusI vederea la distan normalATUNCI este suspiciune de hipermetropie

I s-ar putea recomanda tratament optic cu lentile convergenteI s-ar putea recomanda evitarea solicitrii vederii

n acest caz se obine o economie de spaiu i timp de rulare, dar regula nu mai estecorect i creeaz probleme de ntreinere.

Eroarea este dat de ideea c tratamentul este recomandat pentru combatereasimptomelor, cnd este, de fapt, recomandat pentru combaterea entitii clinice care adeterminat simptomle vizate. n acest fel, s-a prezentat un efect indirect (tratamentul determinatde entitatea clinic i aceasta este determinat de simptome) ca fiind un efect direct (tratamentdeterminat de simptome). Consecinele unei asemenea erori pot fi minore n unele cazuri,deoarece concluzia este aceai, dar i atunci rmne riscul generrii unor explicaiinecorespunztoare.

Dificultile de ntreinere sunt date de numrul sporit al concluziilor, i se poate ajungela divizarea regulii n urma cunotine noi, care s in cont de diverse stadii sau varieti alehipermetropiei,


32/88

31

3. Sisteme-expert medicale

3.1. Introducere

Dezvoltarea unor programe de diagnostic a devenit domeniu de cercetare bine definit ninformatica medical aproape imediat dup conturarea inteligenei artificiale ca domeniu aparteal informaticii.

Raionamentele efectuate pentru diagnosticul medical s-au dovedit a fi adesea de ocomplexitate remarcabil, ceea ce a fcut ca sistemele-expert s fie clasa preferat deprograme de diagnostic i interesul pentru asemenea aplicaii s rmn permanent.

n prezent cele mai multe sisteme-expert de uz curent sunt n domeniile militar i

economic. n domeniul medical s-au nregistrat cteva realizri remarcabile, cum ar fi sistemul-expert MYCIN, pentru planificarea tratamentului cu antibiotice n septicemii i meningite, care iastzi este prezentat ca produs de referinn literatura de specialitate.

3.2. Sarcini ale sistemelor-expert medicale

Raiunea de a fi a unui sistem-expert este utilizarea expertizei, ceea ce n cazulsistemelor-expert medicale nseamn posibilitatea de a diagnstica, trata i preveni chiar i celemai rare i mai atipice maladii posibile, chiar i n cele mai complexe situaii posibile, cum ar ficele date de comorbidii sau necesitatea unor terapii dintre cele mai complexe.

n cazul sistemelor-expert medicale, experii umani sunt specialitii de nalt calificaredin clinicile universitare, i ntre acetia n primul rnd ar fi profesorii universitari.

Principalele sarcini care pot reveni sistemelor-expert medicale sunt formulareadiagnosticului i a unui plan de tratament. S-au mai dezvoltat i o serie de sisteme-expertpentru sarcini mai aparte.cum ar fi evaluarea riscurilor la cei sntoi, o prim consiliere,analiza unor soluii adoptate, etc.

Diagnosticul este principala sarcin a sistemelor-expert medicale, deoarece s-aremarcat ca fiind cea mai dificil sarcin din cadrul activitii medicale curente. Aceastdificultate remarcabil este dat de relevana limitat a majoritii manifestrilor bolilor, marile

variaii individuale ale pacienilor, aspectul diferit al diverselor stadii evolutive, posibilitatea unorcomorbiditi, etc.De fapt, diagnosticul este o form de analiz a unei situaii complexe, ceea ce

constituie una din componentele eseniale ale comportamentului inteligent. Din acest motiv,diagnoza este una din sarcinile pentru care au fost proiectate aplicaiile bazate pe cunotine.

Planificarea tratamentului este o sarcin major a multor sisteme-expert medicale de odificultate remarcail datorit diverselor limite i reacii adverse posibile ale diverselor remediicare pot fi utilizate. Probleme aparte pot fi date de diverse variaii individuale ale pacientului,stadii evolutive ale maladiilor, diverse comorbiditi sau necesitatea unor terapii complexebazate pe o gam larg de remedii.

Rezolvarea problemelor complexe constituie una din componentele eseniale ale


33/88

32

comportamentului inteligent, iar planificarea poate fi considerat o clas de probleme de marecomplexitate. Din acest motiv, planificarea este una din sarcinile pentru care au fost proiectateaplicaiile bazate pe cunotine.

Prognosticul apare mai rar ca o sarcin a sistemelor-expert medicale, dei este ocerin permanent n activitatea medical curent.

Prognosticul este, de fapt o form de predicie, iar aceasta este una din sarcinile pentrucare au fost proiectate aplicaiile bazate pe cunotine. Predicia se bazeaz n primul rnd peanaliza unei situaii complexe, dar i pe evaluarea soluiilor care pot fi propuse n cazulrespectiv, ceea ce constituie componente importante ale comportamentului inteligent.

Au fost propuse i sisteme-expert dedicate evalurii riscurilor de apariie a unor maladii,iar evaluarea unor asemenea riscuri poate fi considerat o form de prognostic,

Sistemele-expert medicale au un rol educativ mai puin menionat, deoarece arat cumrezolv experii cazurile reale din domeniul lor de activitate. n medicin se folosesc din ce n cemai mult o mare varietate de programe educative, dar sistemele-expert au o valoare didacticmare, deoarece permit formarea experilor i se adreseaz n primul rnd realitilor ntlnite nteren.

Modulul explicativ este componenta care contribuie n cea mai mare msur la roluleducativ al acestor aplicaii.

Au fost propuse i o serie de sisteme-expert medicale cu rol didactic, care realizeaz nspecial o analiz a soluiilor deja adoptate n diverse cazuri ntlnite n activitatea curent(numite uneori critiquig expert systems). De fapt analiza soluiilor adoptate este o form de a

nva din experien, care constituie una din formele omportamentului inteligent.

Una dintre cele mai importante sarcini ale sistemelor-expert medicale este stocarea

cunotinelor referitoare la boli foarte rare. n asemenea cazuri chiar experiena expertuluirmne adesea limitat, deoarece pot fi ntlnite chiar o singur dat sau nicicnd n cursulntregii viei profesionale a acestuia. Asemenea afeciuni s-au dovedit a fi numeroase, iar nadara celor care dintotdeauna au fost foarte rare sunt i cele total sau parial eradicate. Chiar

n cazul afeciunilor complet eradicate, cum ar fi variola, rmne mereu posibilitatea apariieiunor noi cazuri din cauze diverse, cum ar fi accidentele sau evoluii neateptate ale istorieinaturale sau chiar ale societii umane..

n privina utilizatorilor, ntre categoriile care intr n discuie s-au menionat mediciigeneraliti, specialiti, experii, dar i pacienii.

Se pare c medicii specialiti pot folosi n modul cel mai eficient sistemele-expertmedicale i pot beneficia n cea mai mare parte msur de rezultatele acestora. De regul

medicii specialiti sunt cei ce colecteaz majoritatea datelor unui caz care ajunge s fieanalizat cu ajutorul sistemului-expert medical. Medicul specialist are nivelul de pregtirenecesar pentru a nelege explicaiile experilor, aa c poate verifica rezultatele analizei unuicaz prin explicaiile furnizate de ctre sistemul-expert.n acest fel experii pot fi degrevai de oparte din sarcinile de rutin, deoarece ar fi solicitai mai ales n cazurile n care sistemul-expertmedical nu a putut ajunge la o concluzie sau aceast concluzie este discutabil

Medicul de familie poate ajunge s aib nevoie de sistemele-expert medicale nanumite cazuri: cnd nu se poate apela la serviciile expertului, ceea ce se poate ntmpla de regul n

cazul unor boli foarte rare, care sunt diagnosticate i tratate doar n cteva secii speciale.


34/88

33

cnd primete un rspuns incomplet de la expertul n domeniu, cnd are impresia c expertul a dat un rspuns inadecvat, deoarece nu este admis

ncrederea oarb n recomandrile specialistului.

Utilizarea sistemelor-expert medicale de ctre pacieni este contraindicat, deoarece: majoritatea datelor utilizate de ctre sistemul-expert pot fi obinute pe doar pe baza unei

pregtiri medicale; exist riscul unor psihotraume serioase cnd se semnaleaz ipoteza unor maladii dintre

cele mai grave sau chiar incurabile; rmne permanent riscul ca sistemul-expert s dea concluzii eronate, iar erorile pot fi

depistate adesea doar prin analiza explicaiilor furnizate de aplicaie. Asemenea explicaiisunt greu de neles fr o pregtire medical,

S-au propus o serie de sisteme-expert proiectate special pentru a putea fi utilizate fro pregtire medical. Asemenea aplicaii se adreseaz unor probleme variate ale publiculuilarg, iar cunotinele folosite sunt selectate cu grij spre a evita interpretri i utilizri eronate.

ntre aceste aplicaii poate fi remarcat un sistem-expert de prim orientare a pacienilor numitDoctor in the House, a crui principal sarcin este s semnaleze cazurile cnd pacientultrebuie s se prezinte la medic i s precizeze specialitatea de competena creia este cazulrespectiv.

3.3. Domeniile sistemelor-expert medicale

Sistemele-expert medicale au fost dezvoltate pentru domenii cu extinderi dintre cele maidiverse:

grupuri de specialiti medicale; specialiti medicale consacrate; subspecialiti; subdomenii din cadrul unei anumite specialiti medicale.

Multe proiecte de sisteme-expert medicale au fost propuse pentru domenii de extinderesimilar subspecialitilor medicale. O subspecialitate este dedicat unei boli mau frecventesau unui grup de boli nrudite. Exemple de subspecialiti ar fi astmologia, aritmologia saueczemele. Delimitarea acestor subspecialiti a rmas o problem deschis, deoarece au fostpropuse n special prin iniiative izolate pe msura necesitilor sesizate n cadrul diverselorspecialiti. Propunerile de mprire a unor specialiti n subspecialiti s-au doveditinteresante i utile, dar au rmas sporadice.

Se pare c domeniile limitate la ntinderea unei subspecialiti au fost considerate maiabordabile dect cele corespunztoare unei ntregi specialiti, dar nu s -au gsit sudii care sexplice aceast tendin.

Au fost dezvoltate i cteva sisteme-expert medicale pentru domenii corespunztoareunor ntregi specialiti medicale, iar ntre acestea cel mai cunoscut este Internist, care a fostdestinat ntregii medicine interne, dar a mai fost si un proiect dedicat bolilor infecioase. nultimele decenii din medicina intern s-au desprins o serie de specialiti medicale distincte caurmare a sporirii volumului e cunotine i de activitate n domeniu.

Pentru un domeniu corespunztor unui grup de specialit

Sisteme Multi Expert Dr Mircea-Novac Stefanescu

Documents

Transcript of Sisteme Multi Expert Dr Mircea-Novac Stefanescu