医学信息学chapter10医学决策支持系统.ppt

产生式的基本形式 有两种： P?Q 或者：IF P THEN Q 其中：P是产生式的前提，用于指出该产生式是否是可用条件； Q是一组结论或操作，用于指出前提P所指出的条件被满足时，应该得到的结论或应该执行的操作。 产生式的基本形式 1、确定性规则知识的产生式表示形式为： P?Q 或者：IF P THEN Q 例: IF 收缩压140 THEN 高血压 产生式的基本形式 2、不确定性规则知识的产生式表示形式为： P?Q（可信度） 或者：IF P THEN Q （可信度） 例: IF 流鼻涕 THEN 感冒(0.6) 产生式的基本形式 3、确定性事实性知识的产生式表示一般使用三元组表示： （对象，属性，值） 或者： （关系，对象1，对象2） 如：事实“老李年龄是40岁”可表示为： （Li，Age，40） Li是对象，Age是属性，40是值。 如“老李、老张是朋友”可写成： （Friend，Li，Zhang） Friend是关系， Li和Zhang是对象 产生式的基本形式 4、不确定性事实性知识的产生式表示一般使用四元组表示： （对象，属性，值，可信度） 或者： （关系，对象1，对象2，可信度） 如：事实“老李年龄可能是40岁”可表示为： （Li，Age，40，0.8） Li是对象，Age是属性，40是值。 如“老李、老张是朋友的可能性不大”可写成： （Friend，Li，Zhang，0.1） Friend是关系，Li和Zhang是对象 产生式系统的组成 一个典型的产生式系统由： 1)、规则库 2)、工作存储器（综合数据库） 3)、控制器（推理机） 规则推理机 规则库 综合数据库 规则库 目前，产生式系统已经演变成：  “IF条件THEN动作或结论” 例1： IF 天阴 and 空气中湿度很大 THEN 可能要下雨； 例2： IF 一种可燃性气体溢出了 THEN 报告消防队； MYCIN决策支持系统 MYCIN系统是由斯坦福(Stanford)大学建立的对细菌感染疾病的诊断和治疗提供咨询的计算机咨询专家系统。医生向系统输入病人信息，MYCIN系统对之进行诊断，并提出处方。 IF 1 感染属于原发性菌血症 2 菌体的培养点是无菌点 3 细菌的侵入门户是胃肠 THEN 菌体是一种拟杆菌（置信度：0.7） MYCIN静态数据库 MYCIN有一个静态数据库包括所有的产生式规则以及所有的咨询程序所需的信息。每一类上下文、规则、参数都有若干特性来充分地描述它们。这些特性都储存在静态数据库中。这样的静态数据库也就是专家系统的知识库。 每个规则都有四个存储在静态数据库中的特性： 医学知识的获取 获取过程 抽取知识 知识转换 知识输入 知识检测 知识求精 获取医学知识的方式 知识工程师和医学专家之间密切合作 医学知识获取的工具（骨架系统 ） 自动知识获取 知识工程师和医学专家之间密切合作获取知识 优点： 1 直接 2 系统性强 缺点： 1 劳动量大 2 知识的来源有限 3 知识领域狭窄 4 手工形式记录、易出错 5 效率低 著名的骨架系统 1 TEIRESIAS系统 2 OPAL系统 3 PROTéGé系列 4 INTERNIST-I/QMR系统 5 KAVAS知识提取系统 优点 应用了知识工程领域和计算机领域及网络技术中比较新的方法和技术，知识用面向对象等方式表示 缺点 知识工程师与医学专家之间的鸿沟、知识表示是否适当？ 自动知识获取(自学习) 智能水平的高低在于系统拥有知识的数量和质量 传统的、通过知识工程师获取知识的方法不能完全满足需求 自动获取知识成为的新的研究目标 知识的管理和维护 方便添加、删除和修改诊断知识,浏览各种对象和属性等管理维护工作 对象类 知识对象索引表 (2)医学决策支持方法（推理机） 推理机是指基于知识的推理的计算机实现,包括推理与控制两方面 在推理过程中解释和执行用某种语言表示的一系列推理规则 推理方式 正向推理与反向推理 确定性推理与不确定推理 正向推理与反向推理 正向推理:是以已知事实作为出发点的推理，又称为数据驱动推理。正向推理从病人数据库中提供的主诉及实验室检查等事实出发，检查知识库中是否存在可用于对这些数据进行推理的规则。如果存在可用规则，就执行这些规则，推理的结果被添加到数据集中，如果后面的