【正文】 入，目的就是能將病人在一段時(shí)間內(nèi)的血糖值顯示，使用戶更好的了解自己的病情。例如，在 Windows 95 下開發(fā)的程序，可以不修改源程序而形成 UNIX 下的執(zhí)行文件或 Macintosh 下的執(zhí)行文件。由于數(shù)據(jù)窗口對(duì)數(shù)據(jù)的操作是通過事務(wù)進(jìn)行的，所以對(duì)數(shù)據(jù)的操作有很強(qiáng)的可靠性。 開發(fā)工具簡(jiǎn)介 PowerBuilder 是一個(gè)圖形化的應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境。 ? 在開始推理階段采用 BAYES 公式 推理出患糖尿病的模糊概率，并以某一閾值比較，確定患病概率。 2. 糖尿病診斷模塊：通過詢問方式讓病人輸入 事實(shí)，通過搜索樹，確定患病類型，再通過詢問，給出相應(yīng)的治療方案。 ● 對(duì)慢性并發(fā)癥進(jìn)行診斷、分型，給出治療方案。 通過事實(shí)給出結(jié)論，并給出如何得到結(jié)論的過程。 (1)輸入模塊。 7）腦血管病變：腦血管病變也是糖尿病患者應(yīng)該注意的問題，據(jù)統(tǒng)計(jì)，7%的糖尿病患者同時(shí)患有腦血管病變（國(guó)際平均水平更高，為 11%）。 3）高血壓：我國(guó)糖尿病患者并發(fā)高血壓的比率高達(dá) 43%（國(guó)際平均水平為 35%），是糖尿病患者第二大并發(fā)癥 4）腎臟病變：糖尿病會(huì)誘發(fā)腎小球微血管病變、腎動(dòng)脈硬化和反復(fù)或慢性腎炎等腎臟病變，我國(guó)糖尿病患者并發(fā)腎臟病變的比率為 41。 三、糖尿病癥狀 血糖值和尿糖值均高于正常人 典型的“三多一少癥狀” 1）多尿：日小便次數(shù)明顯增多 2）多飲：日飲水量超 5鎊（ 1 壺半） 3）多食：沒有出現(xiàn)“三十三，大轉(zhuǎn)彎”，反而食量超常增 4）消瘦：體力不支、體重下降（較 以往） 此外，糖尿病患者常發(fā)生餐前低血糖現(xiàn)象，在飲食上表現(xiàn)出“上管不了下頓”。 防治糖尿病已成為臨床上重要的、緊迫的醫(yī)療保健問題之一，日益為人們所重視。當(dāng)不友好的環(huán)境或危險(xiǎn)環(huán)境需要專家時(shí)，人類專家親臨決策，代價(jià)太大 專家系統(tǒng)開發(fā)步驟 圖 問題識(shí)別 概念化 形式化 實(shí)現(xiàn) 測(cè)試 糖尿病專家系統(tǒng) 10 第三章 糖尿病知識(shí)與之時(shí)表示 一、糖尿病概述： 糖尿病是一組病因和發(fā)病機(jī)理尚未完全闡明的內(nèi)分泌 代謝疾病，以高血糖為其共同標(biāo)志。人類專家通常缺乏，但有十分重要十分昂貴，當(dāng)在不同地點(diǎn)需要知識(shí)時(shí)，問題就更加突出。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)開發(fā)語言有符號(hào)處理語言ＬＩＳＰ ,ＰＲＯＬＯＧ等 ,它們能夠以接近自然語言的方式表達(dá)知識(shí)和規(guī)則以及推理構(gòu)成。推理有正向推理糖尿病專家系統(tǒng) 9 反向推理，和正反雙向推理。直到得出相應(yīng)結(jié)果為止。與產(chǎn)生式規(guī)則相似，語句可以任意 增添、刪除和修改，不會(huì)對(duì)其它語句有影響。應(yīng)用謂詞演算表示知識(shí)的主要優(yōu)點(diǎn)是： 1)精確。在實(shí)際中一般只用一階謂詞演算，例如人工智能語言PROLOG 就是以它為基礎(chǔ)的。目前，說明性知識(shí)通常用這種表示方法表示。例如說明在填槽時(shí)需要干些什么（ ifadded 過程）、填槽時(shí)應(yīng)如何計(jì)算槽值（ ifneeded 過程），如果沒有填入槽值，默認(rèn)的槽值是什么（ defaultvalue），等等。每個(gè)槽都有它自己的名字和填 入槽的值。 （ 2）知識(shí)的框架表示 框架是七十年代初 提出來的一種知識(shí)表達(dá)方法。 3)表達(dá)上的自然性。 產(chǎn)生式規(guī)則實(shí)例 ： IF 動(dòng)物吃肉 THEN 該動(dòng)物是食肉動(dòng)物 用產(chǎn)生式規(guī)則表示知識(shí)的優(yōu)點(diǎn)： 1)結(jié)構(gòu)上的模塊化。知識(shí)庫(kù)的知識(shí)來源于知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)，同時(shí)他又為推理機(jī)提供求解問題的知識(shí)。在實(shí)際運(yùn)用中，評(píng)價(jià)一個(gè)專家系統(tǒng)，一般是講符合率而不是講準(zhǔn)確率。 知識(shí)獲取器用于補(bǔ)充和完善知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。 圖 專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu) 其中 : 知識(shí)庫(kù)用于存放從人類專家處獲取到的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。專家系統(tǒng)一般是交互性糖尿病專家系統(tǒng) 6 系統(tǒng)，具有良好的人機(jī)界面。專家系統(tǒng)一般具有解釋機(jī)構(gòu)，所以具有較好的透明性。 具有靈活性。控制級(jí)也稱為元知識(shí)、是如何運(yùn)用兩種知識(shí)，如在問題求解 中搜索策略、推理方法等 .能進(jìn)行有效的推理。專家系統(tǒng)要解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題就必須依賴人類專家，所以具有專業(yè)知識(shí)是專家系統(tǒng)最大的特點(diǎn)，也是所有知識(shí)庫(kù)共同的特點(diǎn)。 1988 年， Gallant 提出以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)架構(gòu)。 1982 年，日本政府宣布開發(fā)第五代計(jì)算機(jī)，以 PROLOG 做為核心語言。 1977 年， Feigenbaum 提出知識(shí)工程（ Knowledge Engineering）一詞。 1972 年，法國(guó) Colmerauer 與 Roussel 開發(fā) PROLOG 邏輯程序語言。 1965 年， Zadeh 提出模糊邏輯 (Fuzzy Logic)理論。 1957年， Rosenblatt,Newell 等人提出通用問題求解器 GPS（ General Problem Solver）。 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 家系統(tǒng)的發(fā)展史可分為五個(gè)時(shí)期： 1. 孕育期（～ 1965） 1937 年，圖靈 (Turing)發(fā)表了理想計(jì)算器的論文。專家系統(tǒng)便于保存和大面積推廣各種專家的寶貴知識(shí)，更有效的發(fā)揮各種專業(yè)人才的作用，克服人類專家供不應(yīng)求的矛盾專家系統(tǒng)還可以綜合許多專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。 Kaelbling 和 Rosenschein 建議編寫一種程序設(shè)計(jì)語言來說明 a g e n t在高水平上所要求的行為，并編寫一編譯程序，以從這種語言編寫的程序中產(chǎn)生引發(fā)行為的線路。根據(jù)模擬生物進(jìn)化方面的進(jìn)程，一些有趣的機(jī)器應(yīng)運(yùn)而生。它們通常采用自下而上的方式，從最低階段向上進(jìn)行。第一類包括符號(hào)處理的方法。這樣，在過去的四十年里涌現(xiàn)出大量方法，每一種方法均有其擁護(hù)者，有些甚至有趣得令人愛不釋手。因此，人工智能包含了科學(xué)和工程的雙重目標(biāo)。系統(tǒng)可以根據(jù)用戶輸入的癥狀，推理出他患糖尿病的概率，對(duì)糖尿病進(jìn)行分型，以及糖尿病急性、慢性并發(fā)癥診斷，并且給出糖尿病及并發(fā)癥治療方案，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬專家醫(yī)生診斷、治療糖尿病的功能。目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型人工智能的研究是世界智能技 術(shù)研究的熱點(diǎn)。因此，計(jì)量診斷也稱定量診斷或數(shù)值診斷。其基本環(huán)節(jié)如下：收集資料以綜合分析、推理，作出診斷。 本文以糖尿病診斷和治療的知識(shí)為基礎(chǔ)， 論述了專家系統(tǒng)開發(fā)的基本原理，結(jié)構(gòu)，方法和過程，詳細(xì)闡述了知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)對(duì)話界面、解釋器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，力求將所學(xué)到的知識(shí)在專家系統(tǒng)開發(fā)中得以全面的應(yīng)用，并使系統(tǒng)在實(shí)際的操作中能按照設(shè)計(jì)的要求安全有效正確的運(yùn)行 。 本系統(tǒng)是根據(jù)人工智能和專家系統(tǒng)的理論知識(shí)， 利用 開發(fā)研制而成的，主要用于實(shí)現(xiàn)糖尿病診斷和治療功能，從而達(dá)到利用計(jì)算機(jī)模擬人類專家診療糖尿病的目的。就是把問診、體格檢查、試驗(yàn)室及其他各項(xiàng)輔助檢查所得到的資料，運(yùn)用醫(yī)學(xué)知識(shí)進(jìn)行辯證分析、綜合、推理與判斷，從而得出符合患者病情的診斷結(jié)論。計(jì)量診斷與傳統(tǒng)的疾病診斷基本環(huán)節(jié)一致，但其分析、推理不是憑經(jīng)驗(yàn)，而是用一種定量的推理模式代替，再根據(jù) — 定的法則作出合理的臨床判斷。利用機(jī)器模仿人類的智能即人工智能。 本文所介紹的 糖尿病專家系統(tǒng) 正是基于人工智能和專家系統(tǒng)的理論， 利用 開發(fā)與實(shí)現(xiàn)的，系統(tǒng)包括知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)對(duì)話界面、解釋器等。人工智能的一個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機(jī)器；另一個(gè)目標(biāo)是理解這種智能行為是否存在于 機(jī)器、人類或其他動(dòng)物中。正因?yàn)槿绱?，就選擇人工智能研究的最佳方法 — 既為人工智能的最終研 究目標(biāo)打好基礎(chǔ)，又能創(chuàng)造出短期效益 — 存在大量的討論和爭(zhēng)辯。其中的一些方法可分為兩大類。 第二類包括所謂的“子符號(hào)”方法。受到生物學(xué)方法的啟發(fā)，這些系統(tǒng)主要因其學(xué)習(xí)的能力而十分有趣。 Kaelbling 1995]的方法。 專家系統(tǒng)是基于知識(shí)系統(tǒng)，用于在某種特定領(lǐng)域中運(yùn)用領(lǐng)域?qū)＜曳e累的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，求解決需要專家才能解決困難問題。所以專家系統(tǒng)的專業(yè)水平能達(dá)到，甚至超出人類的專業(yè)水平。 1956 年，人工智能（ Artificial Intelligene , AI）一詞在美國(guó)一次學(xué)者聚會(huì)中誕生。 1965 年， Robinson 提出 Resolution Refutation 理論，使定理證明向前邁進(jìn)一大步。 1972 年， Stanfond 研究院（ SRI）開發(fā) Prospector （礦床探測(cè)專家系統(tǒng)）。 1976 年， AM(Artificial Mathematician)人工智能數(shù)學(xué)家，數(shù)學(xué)概念的創(chuàng)造性發(fā)現(xiàn)。 1980 年， LISP 機(jī)器開始生產(chǎn)問世。 1985 年， NASA 開發(fā)出 CLIPS 專家系統(tǒng)工具。 專家系 統(tǒng)的特點(diǎn) 專家系統(tǒng)具有專業(yè)的知識(shí)水平。知識(shí)庫(kù)級(jí)指專家知識(shí)，這類知識(shí)是構(gòu)成專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，一個(gè)系統(tǒng)性能的高低，取決于這種知識(shí)的質(zhì)量和數(shù)量。專家系統(tǒng)具有大量的專業(yè)知識(shí)外，還必須用經(jīng)驗(yàn)和判斷對(duì)問題做多個(gè)假設(shè)，依據(jù)某些假設(shè)使推理繼續(xù)進(jìn)行。使系統(tǒng)容易修改，具有較大靈活性具有透明性。具有交互性。為了達(dá)到這一目的，相應(yīng)軟件系統(tǒng)必須具備如圖 所示基本成分。 解釋器用于對(duì)求解過程進(jìn)行解 釋，以使用戶相信對(duì)問題的求解是正確合理的。 用專家系統(tǒng)方法開發(fā)實(shí)現(xiàn)的軟件系統(tǒng)通常稱為專家系統(tǒng)，像其它類型的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)一樣，它能夠幫助人們更快更有效地解決問題，但它不可能代 替人，它僅僅是能作為人們手中的一個(gè)工具。 糖尿病專家系統(tǒng) 7 專家系統(tǒng)的工作原理 1．知識(shí)庫(kù) 知識(shí)庫(kù)主要用來存放領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑膶ｉT知識(shí)。一般表示形式為： IF 前提 THEN 結(jié)論 例：是動(dòng)物識(shí)別專家系統(tǒng)中的一條產(chǎn)生式規(guī)則。采用單一的 知識(shí)表示形式易于被其它人所理解和接受。目前，過程性知識(shí)通常用這種表示方法表示。其下層是由一些稱為槽的結(jié)構(gòu)組成，用于表示對(duì)象的各個(gè)方面。還可以附有一組與它有關(guān)的條件或過程（程序附件），當(dāng)向槽或側(cè)面填值時(shí)，必須滿足這些條件或調(diào)用這些過程。 糖尿病專家系統(tǒng) 8 框架名 槽 1 側(cè)面 11 側(cè)面值 11 側(cè)面 12 側(cè)面值 12 槽 n 側(cè)面 n1 側(cè)面值 n1 側(cè)面 n2 側(cè)面值 n2 圖 框架結(jié)構(gòu) 框架表示方法的主要優(yōu)點(diǎn)是對(duì)問題的抽象概念及其細(xì)節(jié)描述進(jìn)行了分層處理和表示，這樣有助于減少在知識(shí)庫(kù)中搜索知識(shí)的時(shí)間。 （ 3）知識(shí)的邏輯表示 在知識(shí)的邏輯表示方法中，知識(shí)是借助于原子公式或由原子公式組合而成的合式公式表示的。MARRIED[father(Li), mother(Li)] 其中， MARRIED 是謂詞符號(hào)， father 和 mother 是函數(shù)符號(hào)，表示某人與他的父親和母親 之間的一個(gè)映射， Li是常量符號(hào)。 2)模塊化。它能根據(jù)當(dāng)前已有的事實(shí)，利用知識(shí)庫(kù)的知識(shí)，按一定推理方法和控制策略進(jìn)行推理。 控制策略主要指推理方向的控制和推理規(guī)則的選擇策略。因此 ,可借用軟件工程的思想 ,利用軟件設(shè)計(jì)的方法來分析、設(shè)計(jì)推理程序 ,再采用某一編程開發(fā)工具和語言來具體編程 ,從而實(shí)現(xiàn)推理機(jī)的構(gòu)造。 2． 人類專家奇缺。當(dāng)某種 條件下，如專家退休，出國(guó)或人事變動(dòng)，會(huì)導(dǎo)致某種專業(yè)知識(shí)不斷流失，專家系統(tǒng)可以使這個(gè)問題嚴(yán)重性減小到最小 4． 危險(xiǎn)場(chǎng)合需要專家。 隨著世界人口的老齡化，糖尿病已成為一種常見病、多發(fā)病，是一種嚴(yán)重危害人類健康的疾病。 此外，據(jù)多種流行病學(xué)調(diào)查表明，我國(guó)糖耐者降低者（ IGT）數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于糖尿病患者數(shù)量，這個(gè)龐大的糖尿病后備軍，會(huì)進(jìn)一步發(fā)展成為真正的糖尿病患者。該并發(fā)癥發(fā)病率沒有明確的統(tǒng)計(jì)，但據(jù)我國(guó)某糖尿病專家介紹，糖尿病患者同時(shí)發(fā)生此癥的比率不低于 20% 糖尿病專家系統(tǒng) 11 2) 網(wǎng)膜病變：導(dǎo)致失明的概率比正常人高 10 倍，我國(guó)糖尿病患者并發(fā)視網(wǎng)膜病變的比率高達(dá) 47%（國(guó)際平均水平為 45%），是各種并發(fā)癥之首。 6）下肢血管病變：糖尿病患者還可誘發(fā)下肢血管病變， %的糖尿病患者同時(shí)患有下肢血管病變（國(guó)際水平為 %）。 糖尿病專家系統(tǒng) 12 糖尿病專家診斷標(biāo)準(zhǔn) 糖尿病確診樹 問癥狀？ 是否有三多一少，體重減輕，傷口舊不愈合 問既往史 ：高血壓，酗酒，等 問遺傳史：是否家族遺傳 測(cè)飯前 /飯后血糖 飯前 飯后 飯前 = 飯后 = 飯前 mmol 飯后 mmol OGTT 測(cè)驗(yàn) 口服葡糖糖耐糖量檢測(cè) OGTT 測(cè)驗(yàn) 口服葡糖糖耐糖量檢測(cè) 再測(cè)一次 如無誤差則判斷為糖尿病 mmol 正常 = mmol 患糖尿病 — mmo