心血管药物治疗专家系统的设计 |
心血管药物治疗专家系统的设计 by 易涛
分析医学诊疗的一般过程，结合数学模型和形象思维模型，应用规则推理和案例推理方法，设计心血管药物治疗专家系统。
心血管药物治疗专家系统的设计
易涛，魏蛟龙2 1广州军区武汉总医院药剂科，武汉市430070；2华中科技大学电信系，武汉市430070
中图分类号:R972 文献标志码:C 文章编号:1001－0408（2003）07－0406－02
摘要：开发心血管药物治疗专家系统。方法：分析医学诊疗的一般过程，结合数学模型和形象思维模型，设计系统的工作模型，并采用专家系统的标准结构，应用规则推理和案例推理方法，建立药物治疗专家系统。结果：心血管药物治疗专家系统克服了传统医学专家系统的缺陷，符合医学诊疗的实际过程。结论：本系统设计模型现实、可行。
关键词：心血管病；药物治疗；专家系统；设计
The Design for Expert System of Pharmacotherapy of Angiocardiopathy
英文摘要：To develop an expert system for pharmacotherapy of angiocardiopathy. METHODS： Analyzing the processes of diagnosis and therapy， we designed an expert system model for pharmacotherapy， which is based on the model of mathematics and thinking with imagery and combined with rule－ based reasoning and case－ based reasoning. The normal structure of expert system was adopted. RESULTS： The expert system in this paper has improved the function of previous expert systems. CONCLUSION： The model is satisfactory and feasible.
英文关键词：angiocardiopathy pharmacotherapy expertsystem design
疾病分类复杂，应用药物品种众多，其治疗涉及药物相互作用、药物不良反应、治疗药物监测和个体化给药等多方面，同时，在目前新的医疗保险制度下，药物治疗的经济性问题也日益突出。心血管疾病的药物治疗是目前最复杂的临床治疗之一。对心血管疾病的安全、有效、经济的药物治疗需要临床医师和药师具有扎实的理论知识和丰富的临床经验。
专家系统是一个具有大量专门知识的知识处理系统，它应用人工智能技术，借助专家的专门知识和推理方法，模拟专家决策能力，解决只有专家才能解决的复杂问题 [1]。笔者综合应用人工神经网络和智能决策支持系统的原理方法设计专家系统，在心血管药物治疗的特定领域中，以计算机模仿医药学专家，对临床医师和药师的工作提供支持。
1 设计原理
1.1 一般模型
医学专家系统是对医学专家诊断治疗疾病的思维过程的计算机模拟。从数学上看，医学专家对疾病的诊断是从征候（包括体征和化验指标等）到病种的集合映射[2]。以心血管疾病为例，所有心血管疾病（或系统选择的部分疾病）构成疾病群空间I={I1，I2…Im}，这些疾病涉及到的所有症状构成症状群空间 S={S1，S2…Sn}。在建立数学模型时，首先根据医学知识和专家意见，确定每个（组）症状对诊断疾病的支持程度（隶属度），即具有该（组）症状的患者患有诊断疾病的可能性。然后采用模糊数学和统计学方法（如信息熵－模糊积分决策模型[2]、基于一致性测度方法的不精确推理模型[3]），建立映射模型 S→I。实际应用时，将患者的各种征候输入，推理得到患者可能患有的疾病以及患病的可能性大小。
1.2 形象思维模型
采用上述一般模型建立的医学诊断专家系统在面对某些病情复杂、症状不典型或合并症较多的患者时，由于缺乏特异性判别指标以及数学模型本身的机械性，诊断准确率较低。这种模型的缺陷在于片面地认为医师的诊断思维过程可以形式化、数学模型化，而忽视了疾病的多样性、多变性和不确定性。医学专家对患者的诊断过程是一个面对复杂现场的创造性思维过程，它不是形式化的推理过程，而更需要“直觉”、“顿悟”和“灵感”[4]。从这一意义上说，采用模式识别比推理能更好地模仿医学专家的诊断过程[5]。在问题求解（诊断疾病）时，医学专家通过询问、检查等方式收集有关信息，形成问题（疾病）的初始映像，再通过形象思维形成待检模式以及假设，然后将此待检模式与标准模式比较，以某种匹配准则，搜索得到问题的解（诊断结果）。
1.3 药物治疗专家系统的功能定位
笔者设计的专家系统能够模拟专家思考和解决问题的能力，在某些领域能够替代人类专家的作用。以往开发的大多医学专家系统是以替代医学专家或普通医师作为功能定位，但这实际上是不可能的。首先，临床医师和药师要对患者负责，因此必须对诊疗负责，这涉及到医学伦理和法律责任问题。在开发和应用医学专家系统时，应该确认人的责任是完整的，不能把人仅看作是专家系统可代替的部分。其次，专家系统解决问题总是依据内部设定的一般化模型。好的模型是从实际中总结提取出来的，具有普遍适用性，但在处理复杂、多变和动态环境问题时效果并不理想，在医学诊断治疗领域尤其如此。把诊疗过程简单化、机械化，仅以医学知识的表示和推理作为核心，是难以帮助医师对复杂病情进行分析、思考的，甚至有可能将其引导到错误的思路上[4]。因此，本系统设计的功能定位是对临床医师和药师提供决策支持，是针对变化的药物治疗环境，帮助医师和药师获得所需知识和经验，扩展和启发而不是替代其思维。
1.4 药物治疗专家系统的工作模型
基于上述功能定位，本系统在分析医学专家诊疗疾病的实际过程基础上，综合应用一般模型和形象思维模型，设计工作模型，如图1所示。
2 系统结构
本系统采用标准的专家系统结构，如图2所示。
2.1 药物治疗知识库
知识库包括相关领域内的原理性知识和专家的经验性知识。知识库的构建分3步，第一步是从领域专家处吸取知识；第二步是将知识归纳整理，以一定的数据结构存入计算机；第三步是建立知识库管理系统来对知识进行组织、检索和维护。
2.2 综合数据库
数据库用于存储相关领域内的初始证据和推理过程中得到的中间信息。
2.3 推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，负责模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。推理机的效率和智能水平在很大程度上决定了整个专家系统的智能水平。
2.4 知识获取程序
基本任务是将知识输入到知识库中，并负责维护知识的一致性及完整性。本系统采用两种方法：一是人工获取知识后，通过知识编辑软件将知识输入到知识库；二是采用人工神经网络技术，在大量临床病例基础上由系统的运行实践自动归纳总结出新的知识。
2.5 解释机构
对专家系统的结论作出解释，回答用户的问题。
2.6 人机界面
即专家系统与专家、设计者及一般用户间的界面，由一组程序和相应的硬件组成，用于完成输入和输出工作。
3 功能特点
3.1 知识获取
心血管药物治疗专家系统的知识主要包括心血管药物治疗的理论和专家的经验两部分。因此，本系统的知识获取途径主要有两条：一是有关心血管药物治疗的专著、论文以及学术组织制定的有关治疗标准；二是本院临床医药学专家的经验总结以及大量临床病例。知识库也分为两部分：产生式规则知识库和病例知识库。
3.2 知识表示
将知识库和数据库中涉及到的医学术语、药名等转换为由数字和英文字母组成的代码。这样不仅能加快病例、知识的输入，而且占用计算机内存小，从而提高了系统的运行速度。另外，代码的规范化也避免了医药学术语的不一致性以及人为原因引起的输入差错。
3.3 推理策略
本系统采用的推理策略以产生式规则的正向推理为主，以案例推理为辅。具体而言，首先根据患者病情在规则知识库中搜索与之匹配的标准病情模式，得到患者病情模式，然后据此正向推理出治疗方案。推理是边搜索边匹配的过程，如果在推理过程中遇到规则知识库中没有的情况或者医师认为系统提供的建议治疗方案不理想时，则启动案例推理，利用病例知识库中的旧病例进行参照对比分析，为医师提供参考病例和治疗方案。
4 讨论
在医学诊断治疗领域，专家的优势在于丰富的临床经验和与众不同的创造性思维方式。在目前人工智能技术的发展水平下，设计完全替代医药学专家的高智能专家系统，技术上存在很大困难，同时尚无法克服医学伦理和法律责任问题。本系统在对医药学专家诊疗心血管疾病全过程的分析研究基础上，综合采用模式识别、正向规则推理和案例推理方法，提出辅助医师临床决策的药物治疗专家系统的设计模型。这为计算机技术在医学领域的进一步应用提供了新的启发。
参考文献
1. Joseph Giarratano，Gary Riley专家系统原理与编程 [M]北京：机械工业出版社，2000：1～3
2. 郭业才信息熵－模糊积分决策模型的心脏病放射诊断专家系统[J]中国医学物理学杂，1995，12(3)：158
3. 林东，邵军力医学诊疗领域通用专家系统设计与实现 [J]自动化学报，1995，21(3)：380
4. 梁嘉骅，王双惠，李常洪，等医疗诊断专家系统开发的新思路与新方法[J]系统工程学报，1999，14(1)：83
5. 赵卫东，盛昭瀚基于形象思维的医疗诊断系统研究[J] 系统工程理论与实践，2000，(10)：108
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