Методология исследования структуры экспертных знаний в слабо формализованных областях медицины

• Автор: Карась, Сергей Иосифович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 214 с. : 33 ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Исследование экспертных знаний в медицине обзор литературы

1.1. Системный анализ и когнитология

1.2. Типы и свойства знаний.

1.3. Модели представления знаний

1.4. Основные способы принятия решений

1.5. Классификации психических заболеваний

1.6. Системы поддержки решений в психиатрии.

1.7. Информационные технологии и обучение в медицине

1.8. Необходимость исследования экспертных знаний.

ГЛАВА 2. Методы и материалы
2.1. Методы извлечения знаний .
2.2. Методы согласования знаний.
2.3. Методы анализа структуры знаний
2.4. Методы создания программных средств и творческие коллективы .
2.5. Характеристика предметной области и проверка эффективности компьютерных приложений..
Г ЛАВА 3. Представление структуры медицинских экспертных знаний .
3.1. Формализация и представление структуры медицинских экспертных знаний.
3.2. Оценка вариабельности медицинских экспертных знаний
ГЛАВА 4. Результаты исследования структуры экспертных знаний по психиатрии.
4.1. Доменная структура базы знаний
4.2. Структура знаний по общей психопатологии
4.3. Структура знаний по частной психиатрии
4.4. Типы структур знаний в психиатрии.
ГЛАВА 5. Поддержка обучения и принятия решений в слабо формализованных областях медицины
5.1. Обучающие и тестирующие компьютерные программы
5.2. Компьютерные программы поддержки решений
ГЛАВА 6. Экспертные знания и медицинское образование
6.1. Методология исследования знаний.
6.2. Доказательные подходы к медицинскому образованию
6.3.Уровни знаний и медицинское образование
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Это свойство можно назвать рекурсивной вложенностью информационных единиц, или принципом матрешки, оно предполагает установку принадлежности элемента знаний к классу элементов. Возможность установки между элементами знаний причинно-следственных, иерархических и других связей. При этом связи могут носить и декларативный, и процедурный характер. Например, информационные единицы могут быть связаны отношениями “одновременно”, “причина -следствие” или “быть рядом”. Приведенные отношения характеризуют декларативные знания. Если между двумя элементами установлено отношение “аргумент - функция”, то оно характеризует процедурное знание, связанное с вычислением определенных функций. Между информационными единицами могут устанавливаться и иные связи, например, определяющие порядок выбора информационных единиц из памяти или указывающие на то, что данные элементы несовместимы друг с другом в одном описании. Это свойство знаний обеспечивает построение выводов в процессе принятия решений, исследование знаний на противоречивость и совместимость. Первые два свойства не являются абсолютно специфичными для знаний, подобные качества можно иногда обнаружить и при анализе данных. Внутренняя интерпретируемость. Знания можно интерпретировать сами по себе, данные же могут быть интерпретированы только с учетом знаний о способах их использования, в рамках определенных теорий и гипотез. Возможность использования семантической метрики, т. Это свойство позволяет описывать смысловую близость элементов знаний в контексте решения задачи, т. Его можно назвать также отношением релевантности. Активность. Элементами знаний являются стратегические и тактические планы действий, процедуры, алгоритмы, определяющие необходимые действия человека. Это принципиально отличает их от данных, которые вторичны относительно процедур, принципиально пассивны. Кроме данных и знаний, существует понятие "умения", которое отражает возможность принимать решения в конкретной ситуации на основе интерпретации данных в рамках имеющихся знаний. Квалификация врача увеличивается, когда увеличиваются его знания и развиваются умения оптимально использовать те же данные, обоснованнее делать выводы, надежнее ставить диагноз [Раушенбах Г. В., , Осипов Г. С., ]. Можно выделить следующие типы знаний [Обработка знаний, ; Попов Э. В., ; Молокова О. С., а,b; Vickery, В. Базовые элементы, которые связаны с непосредственным восприятием человеком и добавляются к базе знаний в исходном виде. Сущности - понятия, которые соответствуют объектам предметной области ("пациент"). События - понятия, отражающие процессы, происходящие с сущностями ("динамика заболевания"). Значения • понятия, представляющие интерес только в связи с некоторой сущностью или событием ("неблагоприятная"). Связи между базовыми элементами. Отношения, которые представляют связи между сущностями, между событиями, либо между сущностями и событиями ("динамика заболевания" - у - "пациента"). Атрибуты, которые являются свойствами базовых элементов, т. Концепции, которые можно рассматривать как обобщения представления базовых элементов и связей между ними. Алгоритмы - тип процедурных знаний, описывающих необходимые действия в строго определенном порядке. Знания других типов могут быть неупорядочены. Утверждения и определения, основанные на базовых элементах и заранее рассматриваемые как достоверные (аксиомы). Теоремы - утверждения и определения, степень достоверности которых нельзя определить заранее. Теоремы и последующие типы знаний сопровождаются правилами их использования и принципиально отличают базы знаний от баз данных. Стратегии - общие правила принятия решений, позволяющие в конкретной ситуации сделать выбор из имеющихся альтернатив, даже если данная ситуация никогда не встречалась при решении этого класса задач. Стратегии являются фундаментальным и эволюционно очень важным типом человеческих знаний. Метазнания - это знание того, какие знания нам доступны и как они организованы, с оценкой степени доверия этой информации. Такой тип знаний используется для разработки стратегий, это знание о знании.