Серия «Физическая и биомедицинская электроника»
Экспертные системы в медицине. Учебное пособие / Продеус А.Н., Захрабова Е.Н. – Киев, "ВЕК", 1998. – 320 с.: ил.

Книга предназначена для студентов, аспирантов, специалистов в области медицинской электроники, врачей - а также для всех, интересующихся автоматизацией принятия решения

---

Содержание книги

Предисловие
Глава 1. Экспертные системы медицинского назначения как разновидность систем искусственного интеллекта
1.1. Медицинские информационные системы (МИС)
1.1.1. Определения, цели, задачи МИС
1.1.2. Классификация МИС
1.1.3. Принципы разработки МИС
1.1.4. Проблемы разработки и внедрения МИС
1.1.5. Информационная база МИС
1.1.6. Математическое обеспечение МИС
1.1.7. Организация обработки биомедицинской информации
1.1.8. Автоматизация медицинской диагностики
1.1.8.1. Задача медицинской диагностики
1.1.8.2. Виды медицинской диагностики
1.1.8.3. Диагностические алгоритмы
1.1.8.4. Достоверность диагностики с использованием МИС
1.1.9. Экспертные системы: концепции
1.1.10. Экспертные системы медицинского назначения
1.2. Моделирование "клинического мышления" врача
1.2.1. Естественный интеллект: психологический аспект
1.2.2. Естественный интеллект: анатомо-физиологический аспект
1.2.3. Моделирование мышления - краткий исторический экскурс
1.2.4. Моделирование интеллекта врача - кибернетический подход
1.2.4.1. Автоматизация формирования заключения врача
1.2.4.2. Информативность симптомов
1.2.4.3. "Медицинская память" - модель памяти врача
1.2.4.4. Моделирование логических рассуждений врача
1.2.5. Системы искусственного интеллекта в медицине
1.2.5.1. Современные исследования в области медицинских систем ИИ
1.2.5.2. KliniC - методологическая модель принятия медицинских решений
1.2.5.3. Патологические состояния как элементы декларативных знаний
1.2.5.4. Утвердительные знания как связи между состояниями
1.3. Представление знаний в ЭС
1.3.1. Знания и данные
1.3.2. Классификация знаний. Базы знаний и базы данных
1.3.3. Основные формализмы для представления знаний
1.3.3.1. Правило продукции
1.3.3.2. Байесовская стратегия как форма реализации правил продукции
1.3.3.3. Семантические сети
1.3.3.4.Фреймы
1.3.4. Проблемы использования Байесовской стратегии в
иридодиагностических ЭС
1.3.4.1. Метод иридодиагностики
1.3.4.2. Статистическая зависимость признаков
1.3.4.3. Неполнота априорных сведений
1.3.4.4. "Дефекты" данных
1.3.4.5. "Мешающие" факторы
1.3.5. Правила продукции с элементами Байесовской стратегии
1.3.6. Примеры ЭС, реализующих элементы Байесовской стратегии
1.3.6.1. Экспертная система для иридодиагностики ЭСИД
1.3.6.2. Экспертная система для иридодиагностики ЭСИД-2
1.3.6.3. Трудности и перспективы компьютерной иридодиагностики
1.4. Средства построения ЭС
1.4.1. Согласованность средств и цели разработки
1.4.1.1. Особенности экспертной системы как программного продукта
1.4.1.2. Классификация ЭС
1.4.2. Классификация инструментальных средств построения ЭС
1.4.2.1. Языки программирования для приложений в области ЭС
1.4.2.2. Языки инженерии знаний
1.4.2.3. Вспомогательные средства
1.4.2.4. Средства поддержки
1.4.3. Оболочка экспертных систем "Универсал"
1.4.3.1. Возможности и режимы функционирования
1.4.3.2. Пример решения задачи прогнозирования с использованием ОЭС "Универсал"
1.5. Разработка ЭС
1.5.1. Объективные предпосылки для разработки ЭС
1.5.2. Условия целесообразности разработки ЭС
1.5.3. Уровни разработки ЭС
1.5.4. Этапы разработки ЭС
1.5.5. Выбор инструментального средства построения ЭС
1.5.6. Работа с экспертами (извлечение знаний)
1.5.7. Классификация разработчиков ЭС
1.5.8. Трудности разработки ЭС
1.5.9. Пример разработки ЭС
1.5.10. Экспертные системы и рынок
1.5.10.1. Плюсы и минусы разработки и приобретения ЭС
1.5.10.2. Как приобрести готовую ЭС?
Глава 2. Экспертные системы как измерительные системы
2.1. Измерения в медицинских системах ИИ
2.1.1. Структура и содержание теории измерений
2.1.1.1.Теория измерений как "сплав" частных теорий
2.1.1.2. Уровни теории измерений
2.1.1.3. Основные направления фундаментальной теории измерений
2.1.1.4. Основные направления прикладной теории измерений
2.1.2. Физические и математические модели, используемые при измерениях
2.1.3. Измерения элементарные и комплексные
2.1.4. Метрология, естественные и гуманитарные науки
2.1.5. Измерения в медицине и психологии
2.1.5.1. Об источниках погрешностей при аппаратурных измерениях в медицине
2.1.5.2. Измерительные шкалы в психологии и медицине
2.2. Шкалы измерительные
2.2.1. Понятие шкалы в физическом направлении теории измерений
2.2.2. Понятие шкалы в математическом направлении теории измерений
2.2.3. Виды шкал
2.2.4. Шкалы в психологии
2.2.4.1. Первичные и вторичные оценки
2.2.4.2. Формы представления шкал
2.2.4.3. Связь между шкалами
2.2.5. Уровень ("сила") шкалы
2.3. Медицинская диагностика как измерительная задача
2.3.1. Классификация как разбиение тезауруса на подмножества
2.3.2. Организация классов в задаче диагностики
2.3.3. Обозначение классов
2.3.4. Признаки и параметры
2.3.5. Классы и признаки - относительность понятий
2.3.6. Трансформация шкал в задачах диагностики
2.3.6.1. Сжатие и растяжение данных
2.3.6.2. Факторный анализ как метод сжатия описания
2.3.6.3. Преобразование сигнала в сигнальном микропроцессоре
2.3.6.4. Преобразования при обнаружении сигнала
Глава 3. Экспертные системы как системы распознавания образов
3.1. Формулировка задачи распознавания образов
3.2. Классификация систем распознавания
3.2.1. Простые и сложные системы
3.2.2. Одноуровневые и многоуровневые системы
3.2.3. Системы без обучения, обучающиеся и самообучающиеся
3.2.4.Детерминированные, вероятностные, логические и структурные (лингвистические) системы
3.3. Традиционные и перспективные (экспертные) системы распознавания образов
3.4. Принятие решения в вероятностных системах распознавания образов
3.4.1. Байесовское решающее правило, минимизирующее ошибку решения
3.4.2. Байесовское решающее правило, минимизирующее функцию риска
3.4.3. Критерий Неймана-Пирсона
3.4.4. Критерий проверки многих гипотез
3.4.5. Критерий проверки сложных гипотез
3.4.6. Последовательная проверка гипотез
3.5. Линейные классификаторы
3.6. Выбор признаков в задаче распознавания образов
3.6.1. Сокращение описания единственного объекта
3.6.1.1. Разложение Карунена-Лоева для случайных процессов
3.6.1.2. Разложение Карунена-Лоева для стационарных случайных процессов
3.6.2. Дискриминантный анализ
Глава 4. Информационные технологии в медицине и здравоохранении
4.1. Микропроцессорные системы домашнего и удаленного мониторинга
4.2. Лечебно-диагностические системы с комплексированием методов
традиционной и нетрадиционной медицины
4.2.1. Технология лечебно-диагностического и реабилитационного центра "ЛИДИР"
4.2.1.1. Техническое решение на компьютерной платформе Macintosh
4.2.1.2. Техническое решение на базе IBM-совместимых компьютеров
4.2.2. Технология многофункционального компьютерного
лечебно-диагностического комплекса "АМЕКС"
4.3. Информационно-диагностическая оздоровительная система "Школяр"
4.4. Иридодиагностические компьютерные комплексы и программы
4.5. Системы моделирования элементов клинического мышления врача
4.5.1. Оболочка экспертных систем "Универсал"
4.5.1.1. Валеоанализ урока с использованием ОЭС "Универсал"
4.5.1.2. Использование ОЭС "Универсал" для самоорганизации здорового
образа жизни
4.5.1.3. Ранняя диагностика сосудистых заболеваний мозга с
использованием ОЭС "Универсал"
4.5.2. Оболочки информационно-справочных систем МЕД и MEG
4.5.2.1. Основные характеристики оболочек
4.5.2.2. Базы данных и знаний
4.5.2.3. Особенности интерфейса
4.5.2.4. Принципы формирования заключения
4.5.2.5. Опыт эксплуатации и перспективы использования
4.5.3. Информационно-справочные системы для гомеопатии
4.5.3.1. Компьютерная программа REPER для подбора гомеопатических препаратов
4.5.3.2. Методика назначения гомеопатических пpепаpатов с помощью
пpогpаммы REPER
4.5.3.3. Учет силы воздействия гомеопатических пpепаpатов
4.5.3.4. Интерфейс - краткая характеристика
4.6. Информационно-технологические средства для магнитокардиографии
4.6.1. Предварительная обработка магнитокардиосигнала.
4.6.2. Этапы медицинской информационной технологии регистрации и анализа магнитного поля сердца
4.6.3. Алгоритм поэтапного врачебного информационного анализа магнитокардиограммы