Разработка медицинской экспертной системы на основе байесовских моделей | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 27 июля, печатный экземпляр отправим 31 июля.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №20 (415) май 2022 г.

Дата публикации: 22.05.2022

Статья просмотрена: 398 раз

Библиографическое описание:

Быков, А. С. Разработка медицинской экспертной системы на основе байесовских моделей / А. С. Быков. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 20 (415). — С. 120-123. — URL: https://moluch.ru/archive/415/91860/ (дата обращения: 14.07.2024).



Рассмотрен метод построения вывода в экспертной системе на основе правила Байеса. Разработана демонстрационная программа в виде web-приложения с применением стека технологий java и spring. Данная программа позволяет на практике убедиться в работоспособности данного метода и закладывает фундамент для дальнейшего исследования и развития данной работы.

Ключевые слова: теорема Байеса, вывод Байеса, экспертная система.

Теорема Байеса многим известна из теории вероятностей [2], и записывается в виде:

, где:

— H — представляет определенную гипотезу, которая может быть, а может и не быть некоторой нулевой гипотезой;

— P(H) — называется априорной вероятностью H, которая была выведена прежде, чем новое свидетельство E стало возможным;

— P(E/H) — называется условной вероятностью наблюдения свидетельства Е, если гипотеза H оказывается верной; её также называют функцией правдоподобия, когда она рассматривается как функция H для фиксированного E;

— P(E) — называется маргинальной вероятностью E: априорная вероятность наблюдения поступившего свидетельства E согласно всем возможным гипотезам; может быть вычислено по формуле полной вероятности.

Распишем P(E) так будет более удобно для дальнейшей работы:

Для уменьшения количества вычислений удобно рассматривать события E 1 и E 2 как условно независимыми, таким образом их совместная вероятность когда некоторая гипотеза H окажется верна, будет равна произведению условных вероятностей этих событий при условии H:

.

Теперь перейдем в формуле Байеса к случаю множественных гипотез (H 1 ,…,H m ) и множественных свидетельств (E 1 ,…,E n ). Вероятности каждой из гипотез при условии возникновения некоторого конкретного свидетельства E можно определить из выражения:

А в случае множественных и независимых свидетельств:

Теперь, переходя к терминологии предметной области данной работы заменим: гипотезы H k на диагнозы D k , а свидетельства E k на симптомы S k , и немного перепишем формулу в виде удобном для программной реализации, получим:

, где при этом ;

при этом .

Таким образом байесовский вывод сведется к многократному вычислению двух типов условных вероятностей:

(1)

(2)

, где: ;

.

В разрабатываемой программе примем начальное значение для всех диагнозов p(D i ) = 0,5. И основной алгоритм байесовского вывода для расчета вероятности конкретного диагноза для определенного пациента примет вид:

  1. Взять все симптомы пациента, обозначим через А;
  2. Взять все симптомы, которых у пациента нет, обозначим через В;
  3. for(a: A) вычисляем p(D i ) = (1);
  4. for(b: B) вычисляем p(D i ) = (2);
  5. Ответ: p(D i ) и будет являться вероятностью данного диагноза.

Данные шаги повторить для всех диагнозов из базы знаний экспертной системы. И взять диагноз с самой высокой вероятностью. Он и будет ответом системы.

Программными технологиями для реализации экспертной системы были выбраны: Java совместно с фреймворком Spring для сервера и Angular для фронтенд части приложения, используемые версии: Java 17, Spring 5 и Angular 13. Данные технологии являются распространенными промышленными стандартами в разработки ПО и было интересно протестировать их для разработки ЭС. Разработанная система представляет собой клиент серверное приложение. С четким разделением обязанностей согласно архитектурному паттерну Model-View-Controller.

Окно приложения для работы с пациентом и его диагнозом

Рис. 1. Окно приложения для работы с пациентом и его диагнозом

Реализация ЭС как Web-приложения позволяет работать с ней из любого места и с любого устройства, на котором установлен браузер. На данный момент приложение при работе с UI поддерживать все CRUD (create, read, update, delete) операции над пациентами, симптомами и диагнозами. А также позволяет запускать механизм байесовского вывода при выборе определенных симптом.

Модальное окно с результатом байесовского вывода

Рис. 2. Модальное окно с результатом байесовского вывода

В качестве примера рассмотрим страницу для работы с данными пациента. На данной странице есть возможность работать с личными данными пациента, выбрать его симптомы и установить диагноз. После выбора симптом и клика по кнопке “Рассчитать диагноз” инициируется процесс байесовского вывода и всплывает модальное окно с результатами вывода , которые можно принять или отклонить, выбрав диагноз из списка вручную.

Пример байесовского вывода для одного диагноза одного пациента

Рис. 3. Пример байесовского вывода для одного диагноза одного пациента

Для проведения эксперимента была составлена база знаний из семи диагнозов и их симптом. Всего 24 симптома. И на основе данных по болезням было сгенерировано 350 пациентов.

Генерация представляла собой следующую последовательность действий: берем диагноз и все симптомы с ним связанные, затем случайным образом выбирали случайное кол-во (больше нуля) симптом данного диагноза. И с вероятностью в 10 % добавляли случайный симптом, который не принадлежит диагнозу.

Следующий шаг, расчет диагнозов для всех пациентов. Пример байесовского вывода для одного диагноза одного пациента приведен на .

Затем были добавлены ещё 50 пациентов, и повторно рассчитаны диагнозы для пациентов. В ходе данного вычислительного эксперимента система показала точность в 96.7 %. Что говорит о достаточной эффективности данного подхода.

Литература:

  1. С. П. Хабаров “Интеллектуальные информационные системы” [лекции] СПЛА — Санкт-Петербург 2007 — С. 181
  2. Байесовский вывод [Электронный ресурс]: (дата обращения: 05.02.2022) https://science.fandom.com/ru/wiki/Байесовский_вывод (дата обращения: 05.02.2022)
  3. Хорстманн, Кей С. Java. Библиотека профессионала, том 1. Основы. 11-е изд.: Пер. С англ. — СПБ.: ООО “Диалектика”, 2019. — 864 с.
  4. Руководство по Angular 13 [Электронный ресурс]: https://metanit.com/web/angular2 (дата обращения: 10.02.2022).
Основные термины (генерируются автоматически): байесовский вывод, диагноз, пациент, симптом, экспертная система, CRUD, вероятность, гипотеза, модальное окно, работа.


Ключевые слова

экспертная система, теорема Байеса, вывод Байеса

Похожие статьи

Применение байесовского подхода в измерениях аналитических...

Байесовская стратегия оценки выводов находит все более частое применение в науке, экономике и

Заключения (выводы) в этом случае соответствуют гипотезам в теореме Байеса, а

Выбор байесовских сетей доверия в качестве экспертной системы по сравнению с...

Применение байесовской сети в дифференциальной...

Ключевые слова: байесовская сеть, байесовский вывод, дифференциалная диагностика

Байесовские сети и их применение в медицине. Байесовские сети являются эффективным

Байесовская сеть может быть построена как на основе экспертных оценок, так и на основе...

Методы интеллектуального анализа данных в диагностировании...

Байесовский классификатор представляет собой широкий класс алгоритмов

Например, вероятность того, что у пациента с симптомами кашля и лихорадки есть

Уорнер создал вероятностную модель для диагностики пациентов с одним из 35 врожденных пороков сердца.

Экспертная система. Классификация. Обзор существующих...

Библиографическое описание: Дошина, А. Д. Экспертная система. Классификация. Обзор существующих экспертных систем / А. Д. Дошина.

Данные, зависящие от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы и сохраняет в рабочей памяти.

Рассуждения в условиях неопределенности при создании...

Основное преимущество экспертных систем — способность справиться с

Априорная вероятностьвероятность, которая присвоена данному событию без

Вывод. Устранение неопределенности — это основное преимущество экспертной над обычными алгоритмами.

Анализ методов распознавания образов | Статья в журнале...

Байесовский классификатор на основе наблюдаемых признаков относит объект к классу, к которому этот объект принадлежит с наибольшей вероятностью.

В данной статье были изучены методы, применяемые для распознавания изображений. Автор пришел к выводу, что...

Аналитический обзор методов обнаружения вредоносных...

Цель данной работы: определить эффективность методов обнаружения вредоносных

В статье были изучены продукционные / экспертные системы обнаружения атак, изучен метод

В данных работах не рассмотрен метод графовых моделей обнаружения вредоносного ПО, не...

Оценка адаптации сердечно-сосудистой системы у студентов...

Выявлена тенденция к снижению напряжения регуляторных систем к старшим курсам в условиях экзаменационного стресса.

Регуляция сердечно-сосудистой системы у студентов... Ключевые слова: адаптационный потенциал, адаптация, сердечно-сосудистая система, тип...

Методы и методики исследования взаимосвязи копинг-стратегий...

Эмпирические методы: метод тестирование, метод экспертной оценки; Методы математической статистики: Результаты исследования обрабатывались с помощью пакета программы SPSS. Методика изучения успешности профессиональной деятельности работника.

Результаты психолого-педагогического исследования по изучению...

Результаты диагностики адаптивности, дезадаптивности (методика диагностики социально-психологической адаптации Роджерса К., Даймонда Р.) со студентами 1 курса Северо-Кавказского филиала Московского гуманитарно-экономического института. Код студента.

Похожие статьи

Применение байесовского подхода в измерениях аналитических...

Байесовская стратегия оценки выводов находит все более частое применение в науке, экономике и

Заключения (выводы) в этом случае соответствуют гипотезам в теореме Байеса, а

Выбор байесовских сетей доверия в качестве экспертной системы по сравнению с...

Применение байесовской сети в дифференциальной...

Ключевые слова: байесовская сеть, байесовский вывод, дифференциалная диагностика

Байесовские сети и их применение в медицине. Байесовские сети являются эффективным

Байесовская сеть может быть построена как на основе экспертных оценок, так и на основе...

Методы интеллектуального анализа данных в диагностировании...

Байесовский классификатор представляет собой широкий класс алгоритмов

Например, вероятность того, что у пациента с симптомами кашля и лихорадки есть

Уорнер создал вероятностную модель для диагностики пациентов с одним из 35 врожденных пороков сердца.

Экспертная система. Классификация. Обзор существующих...

Библиографическое описание: Дошина, А. Д. Экспертная система. Классификация. Обзор существующих экспертных систем / А. Д. Дошина.

Данные, зависящие от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы и сохраняет в рабочей памяти.

Рассуждения в условиях неопределенности при создании...

Основное преимущество экспертных систем — способность справиться с

Априорная вероятностьвероятность, которая присвоена данному событию без

Вывод. Устранение неопределенности — это основное преимущество экспертной над обычными алгоритмами.

Анализ методов распознавания образов | Статья в журнале...

Байесовский классификатор на основе наблюдаемых признаков относит объект к классу, к которому этот объект принадлежит с наибольшей вероятностью.

В данной статье были изучены методы, применяемые для распознавания изображений. Автор пришел к выводу, что...

Аналитический обзор методов обнаружения вредоносных...

Цель данной работы: определить эффективность методов обнаружения вредоносных

В статье были изучены продукционные / экспертные системы обнаружения атак, изучен метод

В данных работах не рассмотрен метод графовых моделей обнаружения вредоносного ПО, не...

Оценка адаптации сердечно-сосудистой системы у студентов...

Выявлена тенденция к снижению напряжения регуляторных систем к старшим курсам в условиях экзаменационного стресса.

Регуляция сердечно-сосудистой системы у студентов... Ключевые слова: адаптационный потенциал, адаптация, сердечно-сосудистая система, тип...

Методы и методики исследования взаимосвязи копинг-стратегий...

Эмпирические методы: метод тестирование, метод экспертной оценки; Методы математической статистики: Результаты исследования обрабатывались с помощью пакета программы SPSS. Методика изучения успешности профессиональной деятельности работника.

Результаты психолого-педагогического исследования по изучению...

Результаты диагностики адаптивности, дезадаптивности (методика диагностики социально-психологической адаптации Роджерса К., Даймонда Р.) со студентами 1 курса Северо-Кавказского филиала Московского гуманитарно-экономического института. Код студента.

Задать вопрос