ОБМЕН ДАННЫМИ Л.Е. Карпов, В.Н. Юдин. Институт системного программирования РАН mak@ispras.ruyudin@ispras.ru в распределённой системе поддержки решений. - презентация

1 ОБМЕН ДАННЫМИ Л.Е. Карпов, В.Н. Юдин. Институт системного программирования РАН в распределённой системе поддержки решений

2 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 ) Система поддержки принятия решений Создается совместно с Московским областным научно-исследовательским клиническим институтом (МОНИКИ). Система поддержки врачебных решений

3 Вывод, основанный на прецедентах - 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). Структура прецедента:

4 Схема принятия решений по прецедентам

5 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 - 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. Текущий случай Классы Прецеденты

7 Оценка близости в локальной системе Текущий случай 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 локальных систем – обмен знаниями Варианты обмена: 1.Запрос к удалённому компьютеру 2.Импорт прецедентов с удалённого компьютера Локальная система – база, сформированная на основе личного опыта, без доступа к опыту других пользователей.

9 Базовая система Удалённый компьютер Запрос ( [имя системы], описание случая) Ответ ( [имя системы], описания классов, описания случаев ) Вариант 1: Запрос к удаленному компьютеру (виртуальная интеграция)

10 Оценка текущего случая методом виртуальной интеграции (a) (b) (c) Текущий случай (a) - в базовой системе до интеграции, (b) - в удалённом компьютере, (c) – в базовой системе после интеграции.

11 Система «СПУТНИК ВРАЧА». Виртуальная интеграция: Прецеденты с симптомами "острого живота" 1, 2 – из базовой системы абдоминального хирурга 3 – из удаленной системы пульмонолога.

12 Базовая система прецеденты и описания классов Удалённый компьютер Вариант 2: Консолидация знаний (импорт из удалённого компьютера)

13 Интерактивный режим импорта из удалённого компьютера (a)(b)(c) (a) – состояние базовой системы до интеграции, (b) – предполагаемый импорт, (c) – предполагаемая интеграция.

14 Совместное использование локальных систем и информационных центров коллективного доступа Информационные центры коллективного доступа Локальные системы

15 Спасибо за внимание!