Представление знаний на основе теории нечетких множеств в медицинских предметных областях

Постановка проблемы. Для поддержки принятия медицинского решения необходимо наличие информации по проблемной ситуации, для чего в медицинской предметной области можно выделить три основных информационных потока: овеществленные знания, профессиональные знания медицинских сотрудников (всех категорий), сведения о практическом решении задач. Универсальным и хорошо реализуемым методом получения исходной информации является опросная анкета, которая позволяет эффективно реализовать формализацию и представление полученных данных в системе.

Цель работы – определение и обоснование алгоритма формирования управленческого медицинского решения, который должен быть ориентирован на медицинскую предметную область и учитывать ее особенности и предъявляемые дополнительные требования.

Результаты. Представление знаний на основе теории нечетких множеств в медицинских предметных областях возможно на основе построения семантической сети. Классическое построение семантической сети, реализующей модель медицинской предметной области, требует дополнительной детализации и проработки. Выделено два типа нечеткой информации в медицинских предметных областях: первый тип - это множества, которые определены на числовом множестве (интервале вещественных чисел); второй тип - нечеткие множества, заданные на нечисловой шкале, при таком подходе нечеткое множество - множество «нечетких объектов». Показано, что элемент неопределенности и риска носит значительный характер в момент принятия управленческого медицинского решения. Приведены основные методы получения информации об исследуемых объектах медицинской предметной области. Освещены основные методы получения информации в медицинских системах и информационные средства обеспечения поддержки принятия медицинских решений.

Практическая значимость. Приведены особенности разработки управленческих медицинских решений в условиях неполноты и неопределенности, а также проблемы, возникающие при их реализации в информационных системах. Рассмотрены алгоритм формирования управленческого медицинского решения, и подходы к решению задач искусственного интеллекта с помощью нечетких объектов. Обозначены понятия «неточность», «неопределенность», «нечеткость» и подходы к пониманию нечетких множеств. Приведены основные виды моделей построения знаний, пригодные для реализации медицинских предметных областей.