Методы поддержки принятий решений

В эпоху массового внедрения персональных компьютеров во все сферы современной жизни естественным является стремление использовать компьютерные системы для поддержки все более сложных видов человеческой деятельности. Одной из них является деятельность врача, ключевой пункт работы которого – принятие диагностических и лечебных решений. Принятие диагностических и лечебных решений часто оказывается затруднительным, особенно для начинающих врачей-специалистов, или в тех случаях, когда врачу приходится принимать решение в ситуациях, относящихся к компетенции смежных медицинских специальностей. В то же время значительный опыт и знания, накопленные врачами-специалистами высокого уровня - экспертами в своей области, позволяют им в большинстве случаев успешно принимать правильные диагностические и лечебные решения. Поскольку принятие решений является результатом переработки определенной информации о пациенте и базируется на использовании накопленных знаний, можно ожидать, что компьютерные системы искусственного интеллекта и, в частности, экспертные системы (или системы, основанные на знаниях) способны помочь врачу в решении задач диагностики и выбора тактики лечения. Опираясь на знания экспертов, хранящиеся в памяти компьютера, медицинская экспертная система может помочь врачу «узнавать» клинические ситуации, характерные для тех или иных диагнозов или синдромов, оставляя за последним право принять или отвергнуть соответствующее диагностическое или лечебное решение, предложенное системой.. Структура знаний характеризуется наличием причины, следствия, воздействующих факторов, модальностью и описанием причинной закономерности. Кроме того, все знания о понятиях всех введенных классов (наблюдений, заболеваний и причинно-следственных отношений) могут содержать необходимые условия. Выполнение этого условия необходимо для того, чтобы соответствующее наблюдение, заболевание или причинно-следственная связь могли иметь место у пациента.