Система поддержки врачебных решений

Опубликовано: 05.09.2018

Презентация «Система поддержки врачебных решений» . Размер 143 КБ. Автор: Valery .

содержание презентации «Система поддержки врачебных решений.ppt»

№	Слайд	Текст
1		Обмен данными Обмен данными. В распределённой системе поддержки решений. Л.Е. Карпов, В.Н. Юдин. Институт системного программирования РАН [email protected] [email protected] История успеха. Третье мнение
2		Система поддержки принятия решений Система поддержки принятия решений. Система поддержки врачебных решений. Разрабатывается в Институте системного программирования РАН. Предназначена для помощи пользователю-эксперту в аккумуляции его опыта путем накопления и интерпретации его знаний в виде прецедентов (случаев), информационной поддержки принятия решений в различных областях интеллектуальной деятельности ). Создается совместно с Московским областным научно-исследовательским клиническим институтом (МОНИКИ). Работа с облачным хранилищем документов СМК
3		Вывод, основанный на прецедентах Вывод, основанный на прецедентах. Структура прецедента: - Метод принятия решений, в котором используются знания о предыдущих ситуациях или случаях (встречавшихся ранее проблемах или типичных случаях, а также принятых тогда решениях). Описание случая, описание решения, результат применения решения (исход).
4		Схема принятия решений по прецедентам Схема принятия решений по прецедентам.
5		Оценка схожести В основе подходов к отбору прецедентов – оценка схожести. Введение метрики - распространенный прием оценки схожести текущего случая и прецедента. В реальной жизни вместо неё используется «мера близости». Один из приемов – введение «классов схожести». Способы построения классов: на основе экспертного знания, специально разработанных обучающих выборок, или путем кластеризации базы прецедентов.
6		База прецедентов База прецедентов - это: Описания случаев случаи из реальной практики, смоделированные типовые случаи. Описание объемлющего признакового пространства типы, границы признаков, Описания классов перечень признаков класса, границы признаков класса.
7		Оценка близости Оценка близости в локальной системе. Текущий случай сравнивается с описаниями классов в базе прецедентов в пространстве его признаков, Не полностью описанный случай может попасть в пересечение классов. В зависимости от сложности пересечения классов, в которое попал исследуемый случай, прецеденты делятся на группы Прецеденты, что находятся во внутренней области пересечения, естественно считать наиболее близкими к текущему случаю.
8		Обмен данными между базами прецедентов Обмен данными между базами прецедентов локальных систем – обмен знаниями. Локальная система – база, сформированная на основе личного опыта, без доступа к опыту других пользователей. Варианты обмена: Запрос к удалённому компьютеру Импорт прецедентов с удалённого компьютера.
9		Запрос к удаленному компьютеру Вариант 1: Запрос к удаленному компьютеру (виртуальная интеграция).
10		Оценка текущего случая Оценка текущего случая методом виртуальной интеграции. (A) - в базовой системе до интеграции, (b) - в удалённом компьютере, (c) – в базовой системе после интеграции.
11		Виртуальная интеграция Система «СПУТНИК ВРАЧА». Виртуальная интеграция: Прецеденты с симптомами "острого живота" 1, 2 – из базовой системы абдоминального хирурга 3 – из удаленной системы пульмонолога.
12		Консолидация знаний Вариант 2: Консолидация знаний (импорт из удалённого компьютера).
13		Интерактивный режим импорта Интерактивный режим импорта из удалённого компьютера. (A) – состояние базовой системы до интеграции, (b) – предполагаемый импорт, (c) – предполагаемая интеграция.
14		Совместное использование локальных систем Совместное использование локальных систем и информационных центров коллективного доступа. Локальные системы.
15		Спасибо за внимание Спасибо за внимание!
«Система поддержки врачебных решений»