Розділ 2. Розробка бази даних ЕС
База даних (БД) — це організована структура, яка призначена для зберігання, зміни та обробки взаємозалежної інформації, переважно великих обсягів.
Об'єднання великої кількості даних в єдину базу дає змогу для формування безлічі варіації групування інформації — особисті дані клієнта, історія замовлень, каталог товарів та будь-що інше.
Головною перевагою БД є швидкість внесення та використання потрібної інформації. Завдяки спеціальним алгоритмам, які використовуються для баз даних, можна легко знаходити необхідні дані всього за декілька секунд. Також в базі даних існує певний взаємозв'язок інформації: зміна в одному рядку може спричинити зміни в інших рядках — це допомагає працювати з інформацією простіше і швидше.
2.1. Створення бази даних
1. Для створення бази даних використано програму “Microsoft Access ”, в якій потрібно запустити конструктор таблиць, який знаходиться на панелі інструментів в розділі створення (рис. 2.1).
Рис.2.1. Запуск конструктора таблиці
2. В конструкторі таблиць потрібно вказати ім’я поля, а також тип даних які будуть міститись в таблиці
Рис.2.2. Вказання імені полів
Рис.2.3. Вказання типу даних
3. Наступним кроком є заповнення таблиці даними
Рис.2.4. Пуста таблиця
Рис.2.5. Заповнена таблиця
2.2. Організація запитів
1. Для створення запиту потрібно запустити макет запиту, який знаходиться в вкладці створення
Рис.2.6. Макет запиту
2. У випадаючому вікні потрібно вибрати базу даних в якій буде здійснений запит
Рис.2.7. Вибір бази даних
3. Після цього потрібно вибрати поле, а також критерії для відбору.
Рис. 2.8. Заповнення даних запиту
4. Тиснемо “запуск”
Рис. 2.9. Панель керування
5. Після введення всіх даних і виставлення галочок під тими запитами які потрібно вивести з’явиться результуюча таблиця яка буде відповідати введеним критеріям.
Рис.2.10. Результуюча таблиця з критеріями
(Метод представлення і тип задачі)
6. Якщо внести значення “критерії” в квадратні дужки то перед створенням результуючої таблиці ми отримаєм вікно в якому буде виведений текст (наприклад “введіть метод представлення”), якщо ввести критерій то програма перейде до запиту іншого критерію якщо такий є і в результаті виведе результат. Такий метод зручний коли потрібно постійно змінювати параметри пошуку.
Рис.2.11. Запит критеріїв відбору
Якщо не змінювати параметрів запиту, то і результат буде відповідати (рис 2.10).
Розділ 3. Моделювання роботи ЕС у середовищі електронних таблиць за методом Байєса
Відомо, що основним джерелом знань для ЕС є експерт. Тому для створення медичних ЕС велике значення має моделювання логічних міркувань лікаря.
В першому наближенні логічні міркування лікаря можна розглядати як процес оперування з “медичною пам’яттю”, вхідними даними для якого є симптоми, що спостерігаються. За такого підходу “медична пам’ять” є первинною, а логічні міркування - вторинними. Однак наведена класифікація є досить умовною, оскільки “стиль” міркувань може мати значний вплив на структуру і характер “медичної пам’яті”.
Якщо розглянути традиційні методи оброблення інформації та прийняття рішень у медицині, то слід відзначити, що до останнього часу найбільше поширення отримали так звані табличні алгоритми, які ґрунтуються на обчисленнях з використанням таблиць.
Перевага табличних алгоритмів полягає у простоті, недолік – чутливість до ситуації, коли деякі ознаки (інколи найбільш інформативні) не виміряні з тих чи інших причин.
Вказаний недолік можна усунути, якщо використовувати алгоритми на основі ймовірнісного підходу. Для цього використовується метод Байеса або метод послідовного статистичного аналізу (метод Вальда).
У випадку використання формули Байєса як міра достовірності висновку про наявність тієї чи іншої патології використовується ймовірність P(Yj/Xi):
. (3.1)Для множини ознак Х={Х1,…,ХК} формула Байєса приймає вигляд:
(3.2)або, для статистично незалежних ознак,
. (3.3)Розв'язувальне правило для метода Байєса полягає в пошуку максимуму функції P(Yj/X1,…,XК).
Для застосування зручнішим є рекурентний варіант формули Байєса:
(3.4)Вираз (3.4) дозволяє проводити обчислення в міру оцінювання нових симптомів, не чекаючи моменту, коли будуть оцінені всі К симптоми. Тому можна припинити врахування нових симптомів, якщо лікар вважає оцінку ймовірності гіпотези, що аналізується, досить високою. Формула (3.4) є варіантом формули (3.3), тобто математично коректна лише за умови статистичної незалежності ознак.
Розглянемо приклад знаходження ймовірності виникнення геморагічного та ішемічного інсульту за наявними симптомами з використанням формули Байєса..
На основі експертних знань складається таблиця характеристик наявності певних симптомів при геморагічному та ішемічному інсульті. Оскільки людям легше оперувати словами, а не числами, то в таблицю вносяться якісні характеристики симптомів.
1 2 3 4 5 6