ISSN 2071-8594

Российская академия наук

Главный редактор

Академик С. В. Емельянов

Б.А. Кобринский "Триединство факторов уверенности в задачах медицинской диагностики"

Аннотация.

В работе предложены подходы к исследованию и решению проблемы трех факторов, характеризующих меру доверия экспертов к проявляемости или выраженности признаков при заболеваниях, к срокам манифестации признаков и к частоте признаков при прогрессирующих наследственных болезнях в пяти возрастных группах, отличающихся клиническими проявлениями (поливариантностью признакового пространства). Лингвистические шкалы нечетких характеристик (интервальная возрастная и проявляемости признаков) и факторы уверенности должны способствовать более тонкой и точной оценке диагностически значимых признаков и повышению эффективности диагностики в различном возрасте. Мера доверия определяется в отношении каждого используемого при данной нозологической форме признака. В процессе оценки факторов риска рассматриваются специфические особенности мышления экспертов – интуиция, уверенность в своих знаниях и рефлексивность (в отношении формирующихся гипотез). Рассматриваются различные этапы и варианты групповой экспертизы с участием когнитолога.

Ключевые слова:

инженерия знаний, три фактора уверенности для признака, нечеткие знания, лингвистические шкалы, рефлексивность эксперта, групповое извлечение знаний, орфанные заболевания, лизосомальные болезни накопления.

Стр. 62-72.

Литература

1. Новиков П.В. Проблема редких (орфанных) наследственных болезней у детей в России и пути ее решения // Российский вестник перинатологии и педиатрии. – 2012. – Т .57, №2. – С .4-8.
2. Gupta S. Rare diseases: Canada’s «research orphans» // Open Medicine. – 2012. - № 6(1). - e23-27. [Электронный ресурс] URL: http://sid.usal.es/idocs/F8/ART20711/gupta.pdf (дата обращения: 24.02.2018).
3. Новиков П.В. Правовые аспекты редких (орфанных) заболеваний в России и в мире // Журнал «Медицина». – 2013. - №4. - С.53-73.
4. Ayme S., Caraboenf M., Gouvernet J. GENDIAG: A computer assisted syndrome identification system // Clinical Genetics. – 1985. – Vol.28, No.5. – P.410-411.
5. Pitt D.B., Bankier A., Haan E.A. A visual verbal computer assisted syndrome identification system // Australian Paediatrics Journal. -1985. – Vol.21, No.4. – P.306-307.
6. Kobrinsky B., Kazantseva L., Feldman A., Veltishchev Ju. Computer diagnosis of hereditary childhood diseases // Medical Audit News. – 1991. –Vol.1, No.4. – P.52-53.
7. Schorderet D.F. Using OMIM (On-line Mendelian Inheritance in Man) as an expert system in medical genetics // American Journal of Medical Genetics. – 1991. –Vol.1, No.39(3). – P.278-284.
8. Guest S.S., Evans C.D., Winter R.M. The online London dysmorphology database // Genetics in Medicine. – 1999. – Vol.1, No.5. –P.207-212.
9. Douzgou S., Clayton-Smith J., Gardner S., Day R., Griffiths P., Strong K. et al. Dysmorphology at a distance: results of a web-based diagnostic service // European Journals of Human
Genetics. – 2014. –Vol. 22, No.3. –P.327–332.
10. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный правдоподобный вывод в интел-лектуальных системах. 2-е изд, испр. и доп. – М.: Физматлит, 2008. – 712 с.
11. Shortliffe E.H., Buchanan B.G. A Model of Inexact Reasoning in Medicine // Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project / B.G. Buchanan and E.H. Shortliffe (Eds.). – Reading, London, Amsterdam, Sydney: Addison-Wesley Publishing Company, 1984. –P.233-262.
12. Adams J.B. Probabilistic Reasoning and Certainty Factors // Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project / B.G. Buchanan and E.H. Shortliffe (Eds.). – Reading, London, Amsterdam, Sydney: Addison-Wesley Publishing Company, 1984. – P.263-271.
13. Van Melle W. The Structure of the MYCIN System // Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project / Buchanan, B.G. and Shortliffe, E.H. (eds.). – Reading et al.: Addison- Wesley, 1984. – P.67-77.
14. Luger G.F. Artificial Intelligence: Structures and strategies for complex problem solving. 6th ed. – Boston, San Francisco, New York et al.: Pearson, 2009. – 784 p.
15. Nalepa G.J. Proposal of business process and rules modeling with the XTT method // Symbolic and numeric algorithms for scientific computing / Negru V. et al. (eds.). SYNASC Ninth International Symposium. September 26- 29, 2007. – Los Alamos, California, Washington, Tokyo: IEEE Computer Society. IEEE. CPS Conf. Publ. Service, 2007. – P.500-506.
16. Nalepa G.J. Modeling with rules using semantic knowledge engineering. – Springer, 2018. – 430 p.
17. Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Введение в прикладную семиотику. Глава 5. Операции в семиотических базах знаний // Искусственный интеллект. – 2002. - № 6 (54). – С.28-35.
18. Длугач Т.Б. Сущность и явление // Новая философская энциклопедия. – М.: Мысль, 2010. – Т.III. – С.682-683.
19. Кант И. Критика чистого разума. – М.: Эксмо, 2016. – 736 с.
20. Kobrinskii B. Expert reflection in the process of diagnosis of diseases at the extraction of knowledge // Advances in Computer Science Research: Proceedings of the IV International Research Conference "Information Technologies in Science, Management, Social Sphere and Medicine" (ITSMSSM 2017). – 2017. – Vol.72. –P.321-323. [Электронный ресурс] URL: https://www.atlantispress.com/proceedings/itsmssm-17  (дата обращения: 01.03.2018)
21. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. – 1965. –Vol.8, Iss.3. – P.338-353.
22. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 165 c.
23. Поспелов Д.А. Серые и/или черно-белые? // Прикладная эргономика. Спец. выпуск. Рефлексивные процессы. – 1994. - №1. – С.29-33.
24. Лотман Ю.М. Об искусстве. – СПб: Искусство, 2005. – 702 с.
25. Nazarenko G.I., Kleymenova E.B., Payushik S.A., Otdelenov V.A, Sychev D.A, Yashina L.P. Decision support systems in clinical practice: The case of venous thromboembolism prevention // International Journal Risk Safety Medicine. – 2015. –Vol.27, spec. Iss. – P.S104-0S105.
26. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. Изд. третье, перераб. и доп. –М.: Логос, 2008. – 392 с.
27. Кобринский Б.А. К вопросу учета образного мышления и интуиции в экспертных медицинских системах // V Национальная конференция с международным участием "Искусственный интеллект-96". Сб. науч. тр. Т.2. –М.: Физматлит, 1996. – С. 207-210.
28. Трахтенгерц Э.Л. Неопределенность в моделях компьютерных систем поддержки принятия решений // Искусственный интеллект. – 2001. - №5-6. – С.3-11.
29. Кобринский Б.А. Ретроспективный анализ медицинских экспертных систем // Новости искусственного интеллекта. – 2005. - №2. – С.6-17.
30. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем // Искусственный интеллект. – 2001. - №2-3. – С.7-11.
31. Хьелл Л., Зиглер Д. Теории личности. 3-е международное издание. – СПб: Питер, 2003. – 608 с.
32. Price P.C. Psychology Research Methods Core Skills and Concepts v. 1.0. Book Archive, 2012. [Электронный ресурс]. URL: https://2012books.lardbucket.org/pdfs/psychology-research-methods-core-skills-and-concepts.pdf (дата обращения: 19.01.2018)/
33. Rich E., Knight K, Nair S.B. Artificial Intelligence. Third ed. – New Deli: Nana McGraw-Hill Publ. Co. Ltd, 2009. – 478 p.