Новости искусственного интеллекта, 2005, №2

Интеллектуальные медицинские системы

К 50-летию медицинской кибернетики и информатики в России


Б.А. Кобринский

Слово редактора

В 1955 г. Николаем Михайловичем Амосовым (Киев) и Михаилом Лазаревичем Быховским (Москва) были опубликованы первые работы, посвященные применению кибернетических подходов в медицине. Тем самым было положено начало новому научному направлению, которое впоследствии получило название медицинская кибернетика, а затем медицинская информатика, хотя по прежнему включало и проблемы кибернетики. С конца 70-х – начала 80-х годов 20 века ведут свой отсчет работы в области извлечения медицинских знаний и построения экспертных систем (ЭС).

Двигаясь вперед, используя новые методы и подходы, мы нередко забываем о крупицах ценного опыта, найденных в процессе многолетней кропотливой работы по построению медицинских экспертных систем. Говоря об уроках прошлого, обычно имеют в виду их негативную составляющую. И действительно можно вспомнить неудачи отдельных разработок и относительно невысокий процент их применения в клинической практике, что определялось рядом причин, в том числе и независящих от эффективности или неэффективности диагностики. Но были в прошлом и интересные находки.

В статьях, публикуемых в этом номере журнала, акцент сделан на положительном опыте. Некоторые забытые или неизвестные молодым исследователям медицинские ЭС содержали решения, имеющие принципиальное значение для пользователей, в частности в психологическом плане, хотя иногда казались в то время разработчикам мало значимыми. Исходя из этого, представляется интересным и целесообразным проанализировать в ретроспективе находки прошлого при создании систем поддержки принятия решений на основе анализа структуры данных и знаний экспертов, а также представить современные поиски, учитывающие предшествующий опыт и вновь сформировавшиеся представления в области теории и практики искусственного интеллекта.

В обзорной статье д.м.н., проф., руководителя Медицинского центра новых информационных технологий МНИИ педиатрии и детской хирургии Росздрава Б.А. Кобринского рассмотрены ряд созданных в разное время интеллектуальных медицинских систем, отдельные решения в которых представляют интерес в настоящее время. Это касается возможности учета при диагностике особенностей проявлений болезни у конкретных пациентов и предоставления врачам возможности влияния на формирование диагностического ряда путем уточнения дифференциального значения признаков у конкретного объекта (больного), что носило одновременно и психологический характер соучастия в принятии решения. В перспективе может иметь большое значение реализация механизма интуитивных представлений врачей в базах знаний, первые шаги в направлении построения которого изложены на примерах отдельных реализованных в разное время ЭС.

В статье к.ф.-м.н., руководителя медико-математической лаборатории НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко РАМН М.А. Шифрина рассматривается применение в современных задачах медицинской информатики идей И.М.Гельфанда об использовании разных языков описания в соответствии с конкретными задачами и материалом исследования. В соответствии с этим рассматриваются различные аспекты проблемы формализации, что вполне оправдано как в контексте данной публикации, так и с общих позиций. Однако формализация данных в каждом конкретном случае обусловлена не только поставленной целью, как пишет автор, но определяется еще и принятыми в исследуемой области знания подходами к диагностике, критериями оценки диагностической роли признаков. Понятие же универсальной формализации неадекватно не только в отношении живых систем, на что справедливо указано в статье, но и по отношению к ряду естественных (геология, астрономия и др.) и гуманитарных (филология и т.д.) наук. Несомненный интерес вызывает раздел, посвященный информационной среде человеческой деятельности и роли в ней информационного агента. И в данной статье обращено внимание на важность и умение извлечь знания, являющиеся результатом личного опыта эксперта, и представить результат решения экспертной системы в понятной для врача-пользователя форме. И так же, как достигается упорядочение знаний и данных при создании интеллектуальных систем, предлагается внести порядок в многообразие информации, обеспечивающей функционирование электронных историй болезни, что перебрасывает мостик от систем поддержки принятия решений к информационным системам.

Статья д.т.н., проф. кафедры информационных систем Московского института радиотехники, электроники, автоматики (технического университета) В.П. Карп посвящена применению метода “направленного обучения”, разработанного в 70-х годах 20 века. Несомненный интерес в данной работе представляет учет закономерностей, характерных не только для каждого из различаемых классов, но и индивидуальных особенностей объектов этих классов, что позволяет учитывать довольно широко представленную в медицине гетерогенность клинических проявлений заболеваний (на что обращено внимание и в статье Б.А. Кобринского, где рассмотрены другие подходы к решению этой проблемы). Исходя из этого, изложена модифицированная схема перебора конъюнкций (позволяющая учитывать как описания конкретного объекта, так и корреляционные зависимости признаков) для нахождения решающих правил классификации сложноорганизованных объектов, являющаяся развитием более ранних работ в этом направлении. На ряде примеров показано, что метод направленного обучения, в сравнении с универсальным обучением, позволяет повысить эффективность диагностики.

Статья д.ф.-м.н., в.н.с. лаборатории биоинформатики Института проблем передачи информации РАН И.П.Лукашевич посвящена структурной организации информации, заключающейся в выделении минимального числа блоков, представляющих собой минимизированные комплексы формализованных ключевых вопросов, знание которых достаточно для принятия решения. Предложенный метод ориентирован на естественный для специалистов язык представления информации и во многих случаях дает возможность в работе с экспертами вербализовать интуитивные профессиональные знания (еще один подход к этому не простому, но давно всех интересующему вопросу отражения интуиции эксперта в системе знаний ЭС). Несомненный интерес представляют и примеры решений конкретных задач в такой сложной области, как нарушение высших корковых функций и применение указанного подхода при построении не только диагностических, но и обучающих систем.

Статья д.ф.-м.н., проф., рук. сектора теоретической биофизики Физического института им. П.Н. Лебедева РАН Д.С. Чернавского, д.м.н., в.н.с. Института радиоэлектроники РАН И.В. Родштата и д.т.н., проф. кафедры информационных систем Московского института радиотехники, электроники, автоматики (технического университета) В.П. Карп – своего рода взгляд в будущее. В ней выдвинута оригинальная гипотеза о существовании в организме двух систем гомеостатики (этот термин представляется терминологически более правильным в данном случае, чем использованное авторами традиционное для медицины понятие гомеостаза) – аутодиагностической и аутотерапевтической, последняя из которых осуществляет выбор корригирующих действий. В связи с этим приведен весьма полезный сравнительный анализ природных и искусственных нейросетей – функционирования пластин Рекседа в живом организме и распознающего нейрокомпьютера (парадигма Хопфилда, принцип Гроссберга). Потенциальный практический выход обусловлен возможным выявлением связей традиционной и китайской медицины с применением нейронной сети в акупунктуре.

В статье к.ф.-м.н. А.В. Воинова, сотрудника Института прикладной астрономии РАН, рассматриваются крайне важные для перспектив развития интеллектуальных систем вопросы извлечения холистических знаний, отражающих интуитивные и отчасти образные (в мысленном смысле) представления экспертов в медицине и других слабо структурируемых областях знания. Особый интерес в практическом плане представляет предложение конкретного аппарата онтологического шкалирования для извлечения знаний.