Проектирование базы знаний для разработки экспертной системы эмоционального состояния тестируемого

В настоящее время появляются новые информационные технологии и новые подходы к решению существующих проблем в области медицины и психологии. В медицинских учреждениях часто возникает проблема точности постановки диагноза пациенту. Так же сейчас в Российских медицинских учреждениях стоит проблема нехватки квалифицированного персонала.

Одним из средств повышения эффективности диагностики является автоматизация и интеллектуализация обработки данных с использованием информационных технологий как средства, позволяющего принять во внимание значительное количество диагностических признаков. При данном подходе минимизируются ошибки, связанные с субъективными факторами, такими, как усталость врача, недооценка значимости отдельных симптомов и т.д.

Системы поддержки принятия решений могут помочь врачам при диагностике заболеваний поставить более точный диагноз. Такие системы так же очень полезны, когда, например, на месте нет узкого специалиста, но есть специалист смежной области и при помощи экспертной системы он сможет диагностировать заболевание и назначить предварительные процедуры и лекарственные препараты во избежание ухудшения состояния пациента. При проектировании интеллектуальных систем значительные усилия и время затрачиваются на разработку базы знаний, накопление знаний, создание модели представления знаний, их структурирование, заполнение базы знаний и дальнейшее поддержание ее в актуальном состоянии. Первым шагом является выделение основных объектов и связей между ними. То есть, образуется полный систематический набор терминов из области знаний предметной области. На рисунке 1 изображены основные

Рисунок 1 – Выявление связей между понятиями

После выявления связей между понятиями важным шагом является выделение функциональной составляющей базы знаний. Определение стратегий принятия решения, то есть выявление цепочек рассуждений, связывает все сформированные ранее понятия и отношения в динамическую систему поля знаний. Именно стратегии придают активность знаниям, они перебирают модель предметной области и осуществляют поиск от условий к цели.

Рисунок 2 – Функциональная составляющая базы знаний

На основе созданных моделей представления знаний необходимо перейти к созданию интеллектуальной системы – разработке базы знаний.

Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем хранения данных в организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз – помочь не опытным людям найти уже существующее описание способа решения какой-нибудь проблемы. Завершающим этапом создания базы знаний является заполнение таблицы. На рисунке 3 приведена таблица с заполненными данными.

Рисунок 3 – Заполненная таблица «Выбор авто»

Эмоциональное состояние старших дошкольников в настоящее время отличается от такового в прошлые годы. Преобладающими характеристиками являются агрессивность, высокий уровень тревожности, негативные чувства.

Данный продукт разработан специально для диагностики состояний человека. В процессе работы пользователя с данной системой не требуется специальных знаний в области проектирования информационных систем.

Разработанная экспертная система позволяет повысить оперативность и производительность врачей в медицинских учреждениях. За счет систематизации данных, система позволяет увеличить скорость и качество их работы. Разработанная система позволила синхронизировать используемые данные и сократить бумажные архивы. Данная конфигурация рассчитана даже на не опытного пользователя, что делает её доступной и ещё раз подчёркивает привлекательность этого решения ведения учёта.