Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định CHƯƠNG TRÌNH HỖ TRỢ CHUẨN ĐOÁN BỆNH ĐAU THẮT NGỰC

Sự xuất hiện của cụm từ công nghệ thông tin hiện nay gần như đã len lỏi đến hầu hết mọi ngành, mọi lĩnh vực từ kinh tế, ngân hàng, nông nghiệp, công nghiệp… ngay cả trong những ngành đòi

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Bài thu hoạch

Hệ Hỗ Trợ Quyết Định

Đề tài

CHƯƠNG TRÌNH HỖ TRỢ CHUẨN ĐOÁN BỆNH

ĐAU THẮT NGỰC

Giảng viên: PGS.TS Đỗ Phúc Học viên: Nguyễn Thành Quân MSHV: CH1301032

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng, vượt bậc của ngành công nghiệp máy tính, nhu cầu của người dùng đối với máy tính ngày càng cao Sự xuất hiện của cụm từ công nghệ thông tin hiện nay gần như đã len lỏi đến hầu hết mọi ngành, mọi lĩnh vực từ kinh

tế, ngân hàng, nông nghiệp, công nghiệp… ngay cả trong những ngành đòi hỏi khả năng chuyên môn cao như kĩ thuật, y tế… Hầu hết các chương trình máy tính được tạo ra để giúp con người giải quyết một vấn đề nào đó nhanh chóng và tiện lợi hơn: chương trình quản lý thư viện, chương trình về quản lý nhân sự, hoặc một chương trình máy tính được tạo ra có thể thay thế vai trò của một bác sĩ chuẩn đoán về các triệu chứng mà người bệnh mắc phải

Nội dung của đề tài thực hiện nhằm giải quyết một khía cạch nhỏ trong việc chuẩn đoán bệnh đau thắt ngực, một trong những bệnh mà chúng ta thường gặp trong đời sống

Đề tài chỉ thực hiện demo trên một tập dữ liệu nhỏ qua đó giúp đưa ra những quyết định dựa trên những dự đoán thông qua các triệu chứng gặp phải

CHƯƠNG I GIỚI THIỆU CHUNG

1.1 Tổng quan về đề tài

Hiện nay với nhu cầu khám chữa bệnh ngày càng tăng cùng với đó thì đội ngũ khám chữa bệnh cũng tăng theo, tuy nhiên cũng không thể đáp ứng được số lượng người khám chữa bệnh Hầu hết, hiện nay người dân đến cơ sở y tế phải mất một thời gian dài mới có thể được khám bệnh cũng như chuẩn đoán bệnh Do đó, việc khám chữa bệnh sẽ làm tăng thêm chi phí về thời gian chờ đợi cũng như chí phí đi lại của con người

Đi cùng với nhu cầu trên, hiện nay đã có nhiều chương trình tạo ra nhằm mục đích thay bác sĩ nhằm giải quyết các nhu cầu của bệnh nhân Các chương trình được tạo tuy chưa có thể thay thể hoàn toàn bác sĩ trong việc được ra các chuẩn đoán tuy nhiên cũng

đã có một số phần mềm đạt được những kết quả ấn tượng Cùng với xu hướng hiện nay,

đề tài này được thực hiện nhằm mô phỏng lại việc chuẩn đoán bệnh đau thắt ngực thông qua hệ luật dẫn

1.2 Mục tiêu của đề tài.

Đề tài được thực hiện nhằm những mục đích sau:

- Chuẩn đoán bệnh đau thắt ngực với tập dữ liệu cho sẵn nhằm giảm chi phí và thời gian trong việc khám chữa bệnh

- Tạo tiền đề để mở rộng chương trình với nhiều dữ liệu, nhiều luật dẫn hơn, và nếu có thể sẽ thực hiện trong việc chuẩn đoán các loại bệnh khác

CHƯƠNG II CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Cấu trúc của một hệ cơ sở tri thức.

Hệ cơ sở tri thức là chương trình máy tính được thiết kế để mô hình hoá khả năng giải quyết vấn đề của chuyên gia con người Hệ CSTT là hệ thống dựa trên tri thức, cho phép mô hình hoá các tri thức của chuyên gia, dùng tri thức này

để giải quyết vấn đề phức tạp thuộc cùng lĩnh vực

Hình 2.1 : Cấu trúc hệ cơ sở tri thức

Hai yếu tố quan trọng trong Hệ CSTT là: tri thức chuyên gia và lập luận, tương ứng với hệ thống có 2 khối chính là Cơ sở tri thức và động cơ suy diễn

• Cơ sở tri thức: Chứa các tri thức chuyên sâuvề lĩnh vực như chuyên gia Cơ sở tri thức bao gồm: các sự kiện, các luật, các khái niệm và các quan hệ

• Động cơ suy diễn: bộ xử lý tri thức theo mô hình hoá theo cách lập luận của chuyên gia Động cơ hoạt động trên thông tin về vấn đề đang xét, so sánh với tri thức lưu trong cơ sở tri thức rồi rút ra kết luận

• Kỹ sư tri thức (Knowledge Engineer): người thiết kế, xây dựng và thử nghiệm

Hệ Chuyên gia

2.2 Khái niệm hệ chuyên gia.

Hệ Chuyên gia là một loại cơ sở tri thức được thiết kế cho một lĩnh vực ứng dụng cụ thể Người sử dụng cung cấp sự kiện (fact) là những gì đã biết , đã có thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (expertise)

Ví dụ: Hệ Chuyên gia về chẩn đoán bệnh trong Y khoa, Hệ Chuyên gia chẩn đoán hỏng hóc của đường dây điện thoại,…

Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào đó, như y học, tài chính, khoa học hay công nghệ ,… mà không phải cho bất cứ một lĩnh vực vấn đề nào

Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức

Lĩnh vực vấn đề

(Problem Domain) Lĩnh vực tri thức (Knowledge Domain)

Hình 2.2: Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức

Cấu trúc của một hệ chuyên gia

Hình 2.3: Cấu trúc của một hệ chuyên gia

• Giao diện người – máy: Thực hiện giao tiếp giữa Hệ Chuyên gia và User Nhận các thông tin từ User (các câu hỏi, các yêu cầu về lĩnh vực) và đưa ra các câu trả lời, các lời khuyên, các giải thích về lĩnh vực đó Giao diện người máy bao gồm: Menu, bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các hệ thống tương tác khác

• Bộ giải thích: Giải thích các hoạt động khi có yêu cầu của User

• Động cơ suy diễn: Quá trình trong Hệ Chuyên gia cho phép khớp các sự kiện trong vùng nhớ làm việc với các tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri thức, để rút ra các kết luận vềvấn đề đang giải quyết

• Bộ phận tiếp cận tri thức: Làm nhiệm vụ thu nhận tri thức từchuyên gia con người (human expert), từ kỹ sư tri thức và User thông qua các yêu cầu và lưu trữ vào cơ sở tri thức

• Cơ sở tri thức: Lưu trữ, biểu diễn các tri thức mà hệ đảm nhận, làm cơ sở cho các hoạt động của hệ Cơ sở tri thức bao gồm các sự kiện (facts) và các lụật (rules)

• Vùng nhớ làm việc: Một phần của Hệ Chuyên gia chứa các sự kiện của vấn

đề đang xét

2.3 Suy diễn trong hệ chuyên gia.

Hai cơ chế suy diễn được sử dụng trong các hệ chuyên gia là suy diễn tiến và suy diễn lùi:

2.3.1 Suy diễn tiến.

Khái niệm : Suy diễn tiến là chiến lược suy diễn bắt đầu bằng tập hợp các Fact

đã biết, tìm ra các Fact mới bằng cách sử dụng các luật có các giả thiết phù hợp với Fact Quá trình này cứ tiếp diễn cho đến khi đạt được một trạng thái đích hoặc không còn luật nào có các giả thiết phù hợp với Fact để suy ra Fact mới

Ưu điểm của chiến lược suy diễn tiến:

Hoạt động hiệu quả với các bài toán bắt đầu từ việc thu tập thông tin sau đó tìm ra các thông tin nào có thể suy diễn từ thông tin ban đầu này Cung cấp lượng thông tin khổng lồ từ một số ít thông tin ban đầu

Nhược điểm của chiến lược suy diễn tiến:

• Không có cách nào để nhận biết một sự kiện quan trọng hơn các sự kiện khác

Hệ thống có thể mất rất nhiều thời gian vào các thông tin không cần thiết

• Hệ thống có thể đưa ra kết luận không quan hệ nhiều đến vấn đề người dùng quan tâm

2.3.2 Suy diễn lùi.

Khái niệm: Suy diễn lùi là chiến lược suy diễn cố gắng chứng minh một

kết luận bằng cách thu thập các thông tin hỗ trợ

Ưu điểm của chiến lược suy diễn lùi:

• Hoạt động hiệu quả với các bài toán bắt đầu bằng cách đưa ra một kết luận, sau đó tìm cách chứng minh kết luận này là đúng

• Suy diễn lùi chú trọng vào goal được đưa ra Nó tạo ra hàng loạt các câu hỏi liên quan đến chủ đề này

• Hệ thống chỉ tìm kiếm trong một phần bộ nhớ làm việc thích hợp với vấn đề đang xem xét

• Suy diễn lùi thích hợp các bài toán chẩn đoán, gỡ rối

Nhược điểm của chiến lược suy diễn lùi:

Hệ thống vẫn tiếp tục theo dòng suy diễn mặc dù nó có thể dừng lại hoặc chuyển sang hướng suy diễn khác

CHƯƠNG III CHƯƠNG TRÌNH CHUẨN ĐOÁN

BỆNH ĐAU THẮT NGỰC

3.1 Cài đặt chương trình.

- Yêu cầu: Máy có cài đặt chương trình chạy SQL SERVER các phiên bản từ SQLSERVER 2005 trở lên

1 Cài đặt với SQL Server 2008: Click Microsolf SQL Server 2008 -> Confirguration Tools -> SQL Server Configuration Manager -> Right Click vào SQL

Server(SQLEXPRESS) -> Chọn Start

2 Chọn file Chuongtrinhcaidat - > Debug -> Double Click Chuongtrinhcaidat.exe Xuất hiện hộp thoại

- Click Next Xuất hiện hộp thoại

- Click Next : Xuất hiện hộp thoại

- Click Next: Xuất hiện hộp thoại

- Click Yes : Xuất hiện hộp thoại

- Click Next : Xuất hiện hộp thoại

- Click Close Lúc này kết thúc chương trình cài đặt trên màn mình sẽ Destop xuất hiện icon

- Double click vào icon sẽ bắt đầu vào chương trình chính

3.2 Giới thiệu chương trình.

Chương trình mô phỏng về hệ chuyên gia sử dụng cấu trúc hệ suy diễn trong việc chuẩn đoán bệnh đau thắt ngực

Chương trình bao gồm 2 giao diện chính:

- Giao diện 1: Dữ liệu của chương trình

Hình 3.1: Dữ liệu chương trình

- Giao diện 2: Giao diện chính của chương trình:

Hình 3.2: Giao diện chính của chương trình

3.3 Phân tích chương trình.

Thực thi chính của chương trình:

- Lựa chọn thông tin theo triệu chứng

- Xuất ra chuẩn đoán với những thông tin đã chọn

Các qui ước theo dữ liệu:

- Vi: Vị trí vùng đau tại dòng i ứng với bệnh Pi

- Ti: Triệu chứng đau tại dòng i ứng với bệnh Pi

- Hi: Thời điểm đau tại dòng i ứng với bệnh Pi

Giả sử bệnh thứ nhất P1[Nhồi máu cơ tim] sẽ xuất hiện tại vị trí vùng đau V1[Đau sâu bên trong nội trạng],V3[Đau phần giữa ngực],V8[Đau tới hàm và dưới cổ],V10 [Đau dưỡi mũi ức] cùng với triệu chứng T1[Xoáy và ép], T2[Đè nặng] và thời điểm đau sẽ là H3[Xuất hiện lúc đang nghỉ]

V1, V3, V8,

V1, V2, V3,

V1, V2, V3,

V4, V5

V1, V2, V3,

V1, V2, V3,

V4, V5, V9,

V10

T1, T2, T4, T5, T6, T7, T12, T13

H1, H2, H3, H4 P6

V1, V2, V3,

V4, V5, V9,

V10

T1, T2, T4, T5, T6, T7, T12, T13

H1, H2, H3, H4 P7

Hình 3.3: Tập các luật dẫn được mô phỏng thành bảng

Sau đây là những luật ngẫu nhiên được dùng làm dữ liệu mẫu cho việc chuẩn đoán (Những luật này được chọn 1 cách ngẫu nhiên từ hình 3.3)

• Bệnh P1 : V1 && T1 && H3 || V3 && T1 && H3

• Bệnh P2: V9 && T2 && H4

• Bệnh P3: V2 && T2 && H3

• Bệnh P4: V3 && T2 && H6

• Bệnh P5: V2 && T3 && H6 || V3 && T3 && H6 || V4 && T3 && H6

• Bệnh P6: V2 && T7 && H4 || V2 && T3 && H6

• Bệnh P7: V4 && T12 && H2

• Bệnh P8: V2 && T9 && H6 || V3 && T10 && H6

3.4 Thực thi chương trình.

- Giả sử ta chọn V9 && T2 && H4 chương trình sẽ cho kết quả P2: Đau thắt ngực

ổn định mãn tính

Hình 3.4: Thực thi chương trình theo đúng luật dẫn

- Giả sử nếu chọn V9 && T3 && H5 ta sẽ không có luật dẫn như trên thì chương

trình sẽ không xuất ra bệnh ứng với dữ liệu về bệnh trong tập P

Hình 3.5: Thực thi chương trình không có luật dẫn

CHƯƠNG IV KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT

TRIỂN

4.1 Kết luận

Ưu điểm:

- Với số lượng tri thức cùng với những luật dẫn hiện tại được tạo ra chương trình đã thực hiện thành công việc chuẩn đoán bệnh

Nhược điểm:

- Dữ liệu và luật dẫn thực hiện còn quá ít

- Chỉ dừng lại ở mức thực hiện chuẩn đoán có bệnh hay không có bệnh

- Chưa đưa ra được cách điều trị ứng với các bệnh được đưa ra

4.2 Hướng phát triển

- Tiếp tục thu thập dữ liệu để mở rộng đề tài

- Thêm các tính năng trong chương trình: đưa ra tỉ lệ chuẩn đoán bệnh theo %, cách

điều trị

- Mở rộng chương trình chuẩn đoán cho một số bệnh khác

Tài liệu tham khảo

1. Slide bài giảng môn Hệ Thống Thông Tin – PGS.TS Đỗ Phúc.

2. Slide công nghệ tri thức và ứng dụng – GS.TSKH Hoàng Kiếm.

3. Slide các hệ cơ sở tri thức – TS Nguyễn Đình Thuân.

4. Trí tuệ nhân tạo và Hệ chuyên gia - Nguyễn Thiện Thành NXB Đại học Quốc gia

Tp Hồ Chí Minh

5. Xây dựng cơ sở dữ liệu cho hệ chuẩn đoán lâm sàn bệnh đau thắt ngực – Hoàng Gia

Thắng