Медицина будущего

В ближайшем будущем диагностировать болезнь можно будет с помощью мобильных приложений. А первые «здоровые» приложения для Android и iOS появляются уже сегодня.

От диагноза по интернету до микросхем в таблетках...

Реализация ЭС

Для разработки данной экспертной системы будут необходимы такие эксперты: доктор диагност по расшифровке снимков (с опытом работы на КТ), лечащий врач который пользуется снимками КТ (специалист по головному мозгу, по желудку….). Необходимо разработать программное обеспечение которое записывало бы данные со специализированной ЭВМ (управляющее КТ), на магнитный носитель для передачи в ЭС, так как уже существуют таблицы которые для каждого участка ткани выдают плотность и доктор выдающий первичное заключение может сказать например какая может быть опухоль в данном месте из известных. А разработка своих методов слишком дорогостоящая и требует большого количества времени и клинических исследований. Базу знаний, по моемому, лучше представлять используя фреймы, так как эта модель обладает всеми необходимыми свойствами для хранения и поиска используемых данных. В данном случае именами фреймов будут служить названия исследуемых органов, а в слотах будут размещаться возможные (известные) отклонения от нормы или симптомы. Одним из способов представления симптомов возможно вербальное описание известной аномалии, например тромб или камень (камень- повышенная плотность для данной ткани и четкие границы). Другим способом описания является представление симптома в виде математической модели. При данном способе описания необходимо составить список переменных описывающих измеряемые параметры (плотность, распределение плотности по поверхности). Из этих переменных составляются выражения описывающие исследуемый объект.

Ввод нового симптома (слота) в исследуемый объект (фрейм) производится экспертом или конечным пользователем. Эксперт формализует аномалию и представляет ее в виде понятном ЭС. Новое знание добавляется в базу знаний и используется при последующих экспертизах. Необходимо так же разработать систему выдачи приблизительной оценки вероятности выдаваемого заключения ЭС. Реализовать это путем ввода в систему эталонного значения для каждого выдаваемого заключения (идеальный вариант), принять данный эталон за 100 % заключения, все последующие заключения выдавать с учетом отклонения от эталона (то есть вероятность правильной выдачи заключения).

Смотрите также

Аминокислотный состав вирусных белков
Белок всех исследованных до настоящего времени вирусов построен из обычных аминокислот, принадлежащих к естественному L-ряду. Д-аминокислот в составе вирусных частиц не найдено. Соотношение аминок ...

Диагностика
Неинвазивные методы. - Неврологическое исследование - Патопсихологическое исследование - Нейроофтальмологическое исследование - Отоневрологическое исследование - Компью ...

Местные анестетики, применяемые при местной анестезии
Новокаин Бесцветные кристаллы или белый кристаллический порошок без запаха. Очень легко растворим в воде (1:1), легко растворим в спирте (1:8). Водные растворы стерилизуют при + 100 С в течение 3 ...





Витаминоподобные вещества

Easy to start Еще около 10 соединений имеют витаминоподобные свойства и играют ключевые роли в обменных клеточных процессах организма.

Читать дальше...

Рациональное питание

Россия имеет низкую культуру знаний в отношении питания. Они основаны на традиционных подходах без учета новаторства.

Читать дальше...

Минеральные вещества и их значение

Native RTL Support Минеральные вещества относятся к незаменимым факторам питания и должны в определенных количествах постоянно посту­пать в организм.

Читать дальше...