xây dựng một hệ chuyên gia hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân chẩn đoán và theo dõi suy thận

xây dựng một hệ chuyên gia hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân chẩn đoán và theo dõi suy thận

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 6

1.1 Động cơ nghiên cứu 6

1.2 Mục tiêu luận văn 7

1.3 Nội dung nghiên cứu 8

1.4 Kết quả đạt được 9

1.5 Bố cục luận văn 9

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 11

2.1 Giới thiệu hệ chuyên gia 11

2.1.1 Định nghĩa hệ chuyên gia 11

2.1.2 Các thành phần chính của một hệ chuyên gia 12

2.2 Hồ sơ đặc trưng người dùng (user profile) 21

2.2.1 Giới thiệu 21

2.2.2 Thể hiện profile 21

2.2.3 Khởi tạo profile 24

2.2.4 Cập nhật profile 25

2.2.5 Khai thác profile 26

CHƯƠNG 3 HỆ CHẨN ĐOÁN SUY THẬN ESKF 29

3.1 Hội chứng suy thận 29

3.1.1 Giới thiệu 29

3.1.2 Các thông tin cần thiết để chẩn đoán suy thận 32

3.2 Kiến trúc hệ chẩn đoán suy thận - ESKF 33

3.2.1 Hồ sơ bệnh nhân 34

3.2.1.1 Cấu trúc hồ sơ bệnh nhân 35

3.2.1.2 Khởi tạo hồ sơ bệnh nhân 40

3.2.1.3 Cập nhật hồ sơ bệnh nhân 40

3.2.1.4 Khai thác hồ sơ bệnh nhân 41

3.2.2 Môđun quản lý hồ sơ bệnh nhân 43

3.2.3 Cơ sở tri thức 43

3.2.4 Môđun quản lý cơ sở tri thức 52

3.2.5 Môtơ suy luận 52

3.2.6 Môđun giải thích 54

3.3 Mô tả quá trình chẩn đoán 56

CHƯƠNG 4 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 62

4.1 Kiểm tra cơ sở tri thức 62

4.2 Đánh giá kết quả chẩn đoán 63

4.2.1 Dữ liệu đánh giá 63

4.2.2 Đánh giá ý nghĩa profile 66

4.2.3 Đánh giá kết quả chẩn đoán 69

4.3 Nhận xét 70

5.1 Kết luận 71

5.2 Vấn đề còn tồn đọng 72

5.3 Hướng phát triển 72

TÀI LIỆU THAM KHẢO 73

PHỤ LỤC 1 76

PHỤ LỤC 2 83

Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt

user profile hồ sơ đặc trưng người dùng

patient profile hồ sơ bệnh nhân

ESKF Expert System for Kidney Failure

Danh mục các bảng biểu

Bảng 3.1 Bảng đánh giá thông tin dùng để chẩn đoán khả năng suy thận của một bác sĩ 45Bảng 3.2 Bảng ánh xạ mức độ đánh giá của bác sĩ sang CF 46Bảng 4.1 Bảng kết quả đánh giá chức năng hỏi bệnh bổ sung kiểm tra trên nhiềunhóm bệnh án 68Bảng 4.2 Bảng kết quả đánh giá chức năng hỏi bệnh bổ sung kiểm tra trên cùng mộtnhóm bệnh án 69

Danh mục các hình vẽ

Hình 2.1 Các thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia 12

Hình 2.2 Ma trận đánh giá 22

Hình 2.3 Mạng ngữ nghĩa 23

Hình 3.1 Kiến trúc của hệ chẩn đoán suy thận ESKF 34

Hình 3.2 Các bước xây dựng cơ sở tri thức của ESKF 50

Hình 3.3 Đồ thị giải thích kết quả chẩn đoán sơ bộ 56

Hình 3.4 Sơ đồ DFD quá trình chẩn đoán tổng quát 58

Hình 3.5 Sơ đồ DFD quá trình thu thập thông tin 59

Hình 3.6 Sơ đồ DFD quá trình chẩn đoán bệnh 61

Hình 4.1 Mẫu bệnh án dùng để thu thập dữ liệu 64

Hình 4.2 Biểu đồ kết quả chẩn đoán suy thận của ESKF so với bệnh án 70

Hình 4.3 Biểu đồ kết quả chẩn đoán suy thận của ESKF so với bác sĩ 70

Hình 4.4 Biểu đồ kết quả chẩn đoán nguyên nhân suy thận của ESKF so với bác sĩ 70

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

1.1 Động cơ nghiên cứu

Suy thận là hội chứng suy giảm chức năng thận, được chia làm hai loại: cấptính và mạn tính Suy thận mạn tính rất nguy hiểm vì ít có dấu hiệu bất thường ởgiai đoạn đầu Khi có dấu hiệu bất thường thì thận đã gần như bị hư hoàn toàn Khisuy thận tiến triển đến giai đoạn cuối thì chức năng thận đã mất vĩnh viễn và dẫnđến tử vong nếu không có biện pháp thay thế thận như: ghép thận, chạy thận nhântạo hay thẩm phân phúc mạc Với chi phí điều trị rất cao nên suy thận mạn trở thànhgánh nặng cho các gia đình bệnh nhân và cho xã hội

Theo số liệu thống kê của Hội Thận học quốc tế, hiện có khoảng hơn 500 triệungười trên toàn thế giới đang có vấn đề bệnh lý mạn tính ở thận Tại Việt Nam,chưa có số liệu chính thức về tần suất mắc bệnh thận, nhưng hiện tại, cả nước cókhoảng gần 6 triệu bệnh nhân suy thận (chiếm 6,73% dân số) và hằng năm có thêmkhoảng 8.000 bệnh nhân suy thận mới [31]

Mặt khác, hiện nay phần lớn các bệnh viện ở nước ta không có khoa thận,chưa có hệ thống đào tạo chuyên sâu ngành thận học, thiếu các bác sĩ chuyên khoathận ngay cả trong các bệnh viện lớn ở Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh [32]

Một nửa số bệnh nhân mắc bệnh về thận do bị chẩn đoán thiếu chính xác.Trong nhiều trường hợp một bệnh nhân có biểu hiện huyết áp cao liền được bác sĩchẩn đoán là bệnh tăng huyết áp Tuy nhiên, ít người biết đó cũng có thể là một biếnchứng của bệnh thận và do không được điều trị sớm nên phần lớn bệnh nhân đếnviện khi bệnh đã nặng và cần phải lọc máu ngay Trong những trường hợp này, chiphí điều trị rất tốn kém, và tuổi thọ người bệnh cũng bị rút ngắn [32]

Với tình hình bệnh suy thận ngày càng tăng thì một chương trình máy tính hỗtrợ bác sĩ chẩn đoán và theo dõi suy thận là cần thiết Loại chương trình này thườngđược biết đến với tên gọi là hệ chuyên gia Đó là một loại chương trình máy tính cókhả năng mô hình hóa khả năng giải quyết vấn đề của các chuyên gia trong từnglãnh vực Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo được

1patient profile là một tập hợp các thông tin đặc trưng y khoa của một bệnh nhân

nghiên cứu và phát triển từ giữa thập niên 60 [11 tr.11] Cho đến nay hệ chuyên giađược áp dụng trong nhiều lĩnh vực, trong đó y khoa là một trong những lĩnh vựcđược áp dụng đầu tiên

Ngoài ra, tính chất của suy thận mạn là tiến triển âm thầm, ít có triệu chứngđặc trưng trong giai đoạn đầu nên muốn chẩn đoán được suy thận mạn sớm cần phảitheo dõi bệnh sử của bệnh nhân Hơn thế nữa, khi biết được bệnh sử thì bác sĩ có thểtiên đoán được hiện trạng của bệnh nhân, từ đó bác sĩ chỉ cần kiểm tra một vài triệuchứng hay dấu hiệu bất thường là có thể chẩn đoán được bệnh Như vậy tùy vàobệnh sử của mỗi bệnh nhân mà bác sĩ sẽ có cách hỏi bệnh khác nhau

Các hệ thống thích nghi cá nhân là các hệ thống cung cấp thông tin, tàinguyên, dịch vụ… dựa vào đặc điểm của từng người sử dụng Trong những hệthống này, mỗi người sử dụng có một hồ sơ đặc trưng (profile) để mô tả những đặcđiểm của người đó [21] Do đó để hệ thống có thể hỏi và chẩn đoán bệnh sao chophù hợp với hiện trạng của mỗi bệnh nhân và đặc biệt là có thể theo dõi diễn tiếncủa suy thận, luận văn đề xuất việc khai khác các hồ sơ người dùng (user profile), ởđây gọi là hồ sơ bệnh nhân (patient profile1)

1.2 Mục tiêu luận văn

Với các vấn đề được nêu ở trên, luận văn nhằm xây dựng một hệ chuyên gia

hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân chẩn đoán và theo dõi suy thận (Expert System forKidney Failure gọi tắt là ESKF) để hạn chế tình trạng chẩn đoán thiếu chính xác.Điểm khác biệt so với các hệ chuyên gia truyền thống là ESKF sử dụng hồ sơ bệnhnhân vào hệ thống với mục đích:

- Theo dõi diễn tiến suy thận mạn của bệnh để cảnh báo cho bệnh nhân nếu

có dấu hiệu suy thận mạn và giúp chẩn đoán được suy thận mạn sớm

- Chẩn đoán bệnh thuận tiện hơn vì dựa trên bệnh sử của bệnh nhân Ví dụlần chẩn đoán trước bệnh nhân cho biết là đã bị bệnh tăng huyết áp thì lầnsau không hỏi bệnh nhân có tăng huyết áp nữa Đặc biệt, trong trường hợpcấp cứu cần phải có các thông tin của bệnh nhân nhanh, hơn thế nữa bệnh

nhân có thể không cung cấp vì bị hôn mê thì hồ sơ bệnh nhân sẽ rất có ýnghĩa.

- Từ các thông tin có trong patient profile, hệ thống suy diễn ra hiện trạngcủa bệnh nhân, từ đó sẽ xác định các thông tin cần hỏi cho lần chẩn đoánhiện tại Ví dụ: Bệnh nhân có tiền căn đái tháo đường nhiều năm và tronglần chẩn đoán trước xét nghiệm nước tiểu có máu và đạm chứng tỏ cho thấybệnh nhân có nguy cơ bị suy thận rất cao nên chỉ cần hỏi một vài triệuchứng chính

- Sử dụng profile của các bệnh nhân từng chẩn đoán trước đây để hỗ trợ quátrình hỏi bệnh cho bệnh nhân hiện tại nhằm hạn chế tình trạng cung cấpthiếu thông tin

1.3 Nội dung nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu trên đề tài nghiên cứu các vấn đề sau:

- Suy thận và các bệnh có liên quan, cách chẩn đoán suy thận, phân biệt suythận cấp và suy thận mạn, nguyên nhân dẫn đến suy thận

- Tìm hiểu các vấn đề liên quan đến user profile trong các hệ thống thích nghi

cá nhân để từ đó xây dựng profile cho bệnh nhân:

o Phương pháp biểu diễn tri thức

o Các tri thức, thông tin trong y khoa thường không chắc chắn và không

rõ ràng nên đề tài cần tìm hiểu các phương pháp biểu diễn thông tindạng này

o Phương pháp suy diễn ra kết luận dựa vào tập tri thức đã có

ESKF có cung cấp tiện ích giải thích để diễn giải quá trình suy diễn ra kết quảchẩn đoán Như vậy bác sĩ có thể kiểm tra kết quả chẩn đoán của hệ thống làm cho

hệ thống đáng tin cậy hơn Ngoài ra ESKF còn có tiện ích giúp chuyên gia chỉnhsửa, cập nhật tri thức chẩn đoán và tiện ích quản lý hồ sơ bệnh nhân

Tóm lại, đề tài minh chứng cho thấy việc sử dụng patient profile vào các hệchẩn đoán bệnh mà đặc biệt là các bệnh cần phải theo dõi thường xuyên như suythận mạn là rất cần thiết Khi có patient profile, quá trình chẩn đoán sẽ thuận tiệnhơn và có thể theo dõi được diễn tiến của bệnh

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Trình bày hệ chuyên gia, hiện trạng cũng như các khái niệm có liên quan đến

hệ chuyên gia và user profile

Chương 3: Hệ chẩn đoán suy thận dựa vào hệ chuyên gia theo từng bệnh nhân

Phần đầu chương giới thiệu hội chứng suy thận Phần tiếp theo trình bày kiếntrúc của ESKF và các kỹ thuật được sử dụng để xây dựng hệ chẩn đoán suy thậnESKF như:

- Cấu trúc, khởi tạo, cập nhật hồ sơ bệnh nhân

- Tri thức chẩn đoán suy thận

- Biểu diễn tri thức, thông tin không chắc chắn với CF (Certainty Factor)

- Các bước xây dựng cơ sở tri thức cho hệ chẩn đoán suy thận ESKF

- Môtơ suy diễn Jess

- Các tiện ích của hệ chẩn đoán ESKF

Phần cuối của chương sẽ trình bày các bước trong một quá trình chẩn đoán củaESKF

Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá kết quả

Trình bày bộ dữ liệu dùng để kiểm tra chương trình và đánh giá kết quả chẩnđoán của chương trình

Chương 5: Kết luận

Tổng kết lại đề tài làm được những gì, vấn đề còn tồn đọng chưa giải quyếtđược, khả năng và hướng phát triển của đề tài

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Giới thiệu hệ chuyên gia

Hệ chuyên gia là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo ra đời từ giữa thập niên 60.Ngay từ khi ra đời, hệ chuyên gia đã được sự quan tâm và phát triển mạnh mẽ, trởthành lĩnh vực đầu tiên của trí tuệ nhân tạo có ứng dụng thương mại [15 tr.11].DENDRAL (1965) dùng để xác định cấu trúc phân tử trong chương trình vũ trụ của

Mỹ, được xem là hệ chuyên gia đầu tiên và trở thành nền tảng để xây dựng các hệchuyên gia sau đó Ngày nay hệ chuyên gia đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vựckhác nhau như y khoa, kinh tế, nông nghiệp… Trong đó y khoa là một trong nhữnglĩnh vực đươc áp dụng từ những năm đầu phát triển, đặc biệt vào những năm 80.Khảo sát của Waterman (1986) cho thấy số lượng hệ chuyên gia dùng trong y khoachiếm hơn 30% trong tổng số các hệ chuyên gia được tạo ra Một số ví dụ về hệchuyên gia dùng trong y khoa là: MYCIN (1973) một hệ chuyên gia nổi tiếng đểchẩn đoán nhiễm trùng máu [7], PUFF (1982) dùng để phân tích kết quả xét nghiệmchức năng phổi [5], PSG-Expert (2000) chẩn đoán bệnh mất ngũ [8], BI-RADS(2007) chẩn đoán ung thư vú [24], Naser xây dựng một hệ chuyên gia chẩnđoán bệnh về da (2008) [23]…

2.1.1 Định nghĩa hệ chuyên gia

Có nhiều định nghĩa về hệ chuyên gia (HCG) và định nghĩa đầu tiên được

Edward Feigenbaum phát biểu như sau (1977): “HCG là một chương trình máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference procedures) để giải quyết các vấn đề khó cần đến kiến thức chuyên môn của các chuyên gia về lĩnh vực đó.” [26 tr.9]

Theo Jackson phát biểu vào năm 1990 thì: “Một HCG là một chương trình máy tính thể hiện và suy luận với tri thức của các chuyên gia để giải quyết vấn đề hay đưa ra lời khuyên.” [26 tr.9]

Cơ sở tri thức

Môtơ suy luận

Turban cho rằng: Một HCG là một chương trình máy tính áp dụng các phương pháp hay tri thức trong một lĩnh vực cụ thể để đưa ra lời khuyên như một người chuyên gia (1995) [26 tr.9]

Tóm lại, HCG có thể được định nghĩa như sau: HCG là một chương trình máytính mô hình hoá khả năng giải quyết của chuyên gia

2.1.2 Các thành phần chính của một hệ chuyên gia

Một HCG cổ điển có hai thành phần chính: thành phần thứ nhất chứa tri thức

để giải quyết vấn đề được gọi là cơ sở tri thức và thành phần thứ hai sử dụng trithức đó để suy luận ra kết quả được gọi là môtơ suy luận [11 tr.3]

Hình 2.1 Các thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia Ngoài hai thành phần chính trên thì trong một HCG có thể có thêm các thànhphần phụ khác như: tiện ích giải thích dùng để giải thích kết quả suy luận, giao diện

để tương tác với người sử dụng, bộ nhớ làm việc dùng để chứa thông tin do người

sử dụng cung cấp hay thông tin mới được hệ thống suy luận ra Đặc biệt trong cácHCG dựa trên luật còn có thêm một thành phần có tên gọi là agenda chứa các luậtđược sắp xếp theo độ ưu tiên mà có phần giả thiết khớp (match) với thông tin cótrong bộ nhớ làm việc

 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)

Tri thức là sự hiểu biết về một lĩnh vực nào đó Để giải quyết một vấn đề thìcon người cần phải có tri thức về vấn đề đó nên tri thức rất quan trọng và được xem

là sức mạnh của một người HCG mô hình hóa khả năng giải quyết vấn đề của conngười nên phải có được tri thức về lĩnh vực đang xét như một người chuyên gia Do

đó tri thức cũng là thành phần quan trọng nhất trong một HCG Dù là một người

hay một chương trình thì tri thức cũng quyết định nên giá trị của người đó hay củachương trình đó Các chuyên gia có được tri thức nhờ vào quá trình học hỏi, trau dồikinh nghiệm Tri thức trong các HCG được thu thập từ sách, tri thức thuộc về kinhnghiệm, phán đoán của các chuyên gia hay được rút ra thông qua quá trình học Cáctri thức này được lưu vào một bộ phận của HCG thông qua một số kỹ thuật thể hiệntri thức Như vậy cơ sở tri thức của một HCG chứa tri thức chuyên sâu về lĩnh vực

mà HCG này đang thực hiện

Biểu diễn tri thức là phương pháp cho phép mã hoá tri thức bên ngoài vào cơ

sở tri thức của hệ thống Có nhiều phương pháp dùng để biểu diễn tri thức như: luậtdẫn, mạng ngữ nghĩa, khung (frame), logic mệnh đề, bộ ba đối tượng – thuộc tính –giá trị (O-A-V),… Mỗi phương pháp chỉ nhấn mạnh vào một khía cạnh nào đó củavấn đề nên mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm đối với một loại trithức cụ thể Pháp thể hiện tri bằng luật dẫn là phổ biến nhất [29 tr.370] thường được

áp dụng trong các HCG vì phương pháp này có các ưu điểm sau:

- Biểu diễn tri thức một cách tự nhiên, dễ hiểu

- Cơ sở tri thức có thể tách rời với phần suy diễn

- Tri thức là các luật có tính độc lập cao nên dễ dàng cập nhật và bổsung tri thức

- Dễ dàng thể hiện và suy luận với tri thức không chắc chắn

- Có thể thêm tri thức heuristic

- Dễ dàng giải thích kết quả đạt được

Bên cạnh các ưu điểm nêu trên thì phương pháp này cũng có khuyết điểm như:khó bảo trì tri thức đối với các hệ thống lớn có quá nhiều luật

Luật là một cấu trúc tri thức dùng để liên kết thông tin đã biết với các thông tinkhác, các thông tin có thể được suy luận để người ta hiểu biết thêm [1 tr.47]

Các chuyên gia thường phát biểu tri thức dưới dạng “Nếu…thì…” nên luật làtri thức thường được sử dụng nhất để biểu diễn tri thức trong các HCG Cấu trúc

của một luật gồm một hay nhiều giả thiết trong phần IF với một hay nhiều kết luậntrong phần THEN Cấu trúc một luật có dạng:

có phần ELSE có thể dễ dàng tách làm 2 luật không có ELSE

Đối với các hệ thống dựa trên luật, các tri thức về lĩnh vực được thu thập vàthể hiện duới dạng các luật Các luật này được lưu trong cơ sở tri thức của hệ thống

Hệ thống dùng các luật này cùng với các thông tin có được trong bộ nhớ để giải bàitoán Một luật có phần IF khớp (match) với thông tin có trong bộ nhớ sẽ được kíchhoạt (fire) và các thủ tục trong phần THEN được thực hiện hay thông tin mới đượcsinh ra được bổ sung vào bộ nhớ Thông tin mới này có thể làm cho các luật khácđược kích hoạt

Ví dụ một HCG sử dụng luật để biểu diễn tri thức được nhiều người biết đến

đó là MYCIN [7]

 Môtơ suy luận (Inference Engine)

Con người giải quyết bài toán bằng cách kết hợp các sự kiện của bài toán vớitri thức để rút ra kết luận Quá trình này được gọi là lập luận Lập luận có thể đượcphát biểu lại như sau:

Lập luận là quá trình làm việc với tri thức, sự kiện và các chiến lược giải bài toán để rút ra kết luận [1 tr.78].

Có nhiều kỹ thuật lập luận: lập luận theo cách suy diễn, lập luận quy nạp, lậpluận phỏng đoán, lập luận tương tự…Trong các kỹ thuật lập luận đó thì kỹ thuật lậpluận suy diễn là kỹ thuật được dùng phổ biến nhất HCG sử dụng kỹ thuật này để

mô hình hóa quá trình lập luận của con người gọi là suy luận Suy luận là quá trìnhrút ra thông tin mới từ thông tin đã có

Môtơ suy luận là bộ phận xử lý của HCG Bộ phận này sử dụng các thông tin thu thập từ người dùng kết hợp với cơ sở tri thức đã có để rút ra kết luận về vấn đề

[1 tr.82]

Hai loại suy luận thường được áp dụng trong HCG là suy luận tiến và suy luậnlùi

a) Suy luận tiến (Forward chaining)

Là quá trình bắt đầu bằng tập sự kiện đã biết, rút ra các sự kiện mới nhờ vàocác luật có phần giả thiết khớp với cá sự kiện đã biết Quá trình cứ tiếp tục cho đếnkhi thấy trạng thái đích hay không còn luật nào có giả thiết khớp với các sự kiện đãbiết [1 tr.87]

Ví dụ trong cơ sở tri thức có các luật:

R1: If A Then CR2: If B Then CR3: If C Then DGiả sử ban đầu có sự kiện A có nghĩa là bộ nhớ làm việc lúc này có A Nhưvậy luật R1 sẽ được kích hoạt nên ta có thêm C trong bộ nhớ làm việc Khi có sựkiện C thì luật kế đến được kích hoạt là R3 và ta thu được D Vậy kết luận cuốicùng là D

Nhưng trong quá trình suy luận có thể xảy ra trường hợp là có nhiều luật cóphần giả thiết khớp với sự kiện có trong bộ nhớ làm việc như vậy phải chọn luật nào

để kích hoạt Sau đây là một vài giải pháp cho trường hợp này:

- Chọn luật đầu tiên

- Chọn luật có độ ưu tiên cao nhất

- Chọn luật có nhiều giả thiết nhất

- Luật liên quan đến phần tử mới thêm vào

b) Suy luận lùi (Backward chaining)

Suy luận lùi dùng để chứng minh một giả thiết là đúng hay sai bằng cách thuthập thông tin trong quá trình suy luận [1 tr.92]

Quá trình suy luận lùi như sau:

- Đầu tiên bộ nhớ làm việc được kiểm tra để xem đích cần chứng minh đã

Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thấy một giả thiết không được luật nào cungcấp thì hệ thống sẽ yêu cầu người sử dụng cung cấp thông tin Hệ thống dùng cácthông tin này để giải đích con và đích ban đầu

Xét lại ví dụ trong suy luận tiến và giả sử đích cần chứng minh là D

Đầu tiên xét bộ nhớ làm việc không có D nên tìm luật có phần kết luận cóchứa D, đó chính là R3 Giả thiết trong R3 là C nên kiểm tra bộ nhớ làm việc xem

có C không Trong bộ nhớ làm việc không có C nên tìm luật có phần kết luận là C.Luật R1 và R2 đều có kết luận là C Giả sử chọn giải pháp tránh xung đột là chọnluật đầu tiên Vậy luật R1 được chọn R1 có giả thiết là A và A không có trong bộnhớ làm việc và cũng không có luật nào có A trong phần kết luận nên hỏi người sửdụng Nếu người sử dụng có thông tin về A thì D được chứng minh, ngược lại thìkích hoạt luật R2 vì R2 cũng chứa C trong phần kết luận Tiếp tục hỏi người sửdụng thông tin về B vì B chưa có trong bộ nhớ làm việc và cũng không có luật nào

kết luận về B Tương tự như hỏi A, nếu biết thông tin về B thì D được chứng minh,ngược lại thì không.

Các chuyên gia thường đánh giá suy xét khi giải vấn đề Thông tin về vấn đề

có thể không đầy đủ và không chính xác Các chuyên gia cần phải thích nghi vớitrình trạng này và tiếp tục suy luận Lý thuyết xác suất có thể áp dụng trong trườnghợp này Dù kỹ thuật này chặt chẽ về mặt toán học nhưng đòi hỏi phải có cơ sởthống kê mà ít bài toán đáp ứng được nên kỹ thuật này được sử dụng rất hạn chếtrong các HCG Để khắc phục tình trạng này, một kỹ thuật khác thường được sửdụng là thêm một thừa số chắc chắn CF (Certainty Factor) để thể hiện thông tinkhông chắc chắn [1 tr.119-136] [7 tr.209-262]

Ngoài ra, các chuyên gia còn sử dụng lẽ thông thường để giải vấn đề khi họgặp các bài toán với thuật ngữ mơ hồ Ví dụ “nhiệt độ cao thì bật quạt nhanh” Để

xử xý dạng thông tin không rõ ràng như trong trường hợp này thì lý thuyết logic mờđược áp dụng [1 tr.138-158]

Sau đây sẽ trình bày kỹ thuật sử dụng thừa số chắc chắn dùng cho thông tin códạng không chính xác và logic mờ dùng cho thông tin không rõ ràng

 Thừa số chắc chắn CF (Certainty Factor).

Khi sử dụng phương pháp luật dẫn để biểu diễn tri thức không chắc chắn thì

có thể kết hợp với CF Kỹ thuật này được nhóm tác giả hệ chuyên gia MYCIN giớithiệu và được sử dụng rộng rãi

Thừa số này thể hiện mức độ tin cậy của các sự kiện hay của các luật và đượcxác định bằng công thức:

CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E) [7 tr 249]

MB(H,E) thể hiện độ tin cậy về giả thiết H khi có dấu hiệu E

MD(H,E) thể hiện độ không tin cậy về giả thiết H khi có dấu hiệu E

Vì 0 ≤ MB(H,E),MD(H,E) ≤ 1 nên -1≤ CF(H,E) ≤1

Khi có hai dấu hiệu E1 và E2 cùng khẳng định một giả thiết H thì

CF(H, E1&E2) = MB(H, E1&E2) – MD(H, E1&E2)

Trong đó MB(H,E1&E2) và MD(H,E1&E2) được tính như sau [7 tr.255]:

CF(H, E1, E2,…,En) = MB(H, E1, E2,…,En) – MD(H, E1, E2,…,En)

Như vậy chỉ cần một một giả thiết có độ không tin cậy (MD) cao cũng có thểlàm giảm nhiều đến mức độ tin cậy do nhiều giả thiết khác khác nên CF được tínhlại như sau [1 tr.124]:

Ví dụ có một người thường theo dõi thời tiết và theo kinh nghiệm của ông tathì khi trời nhiều mây thì trời sẽ mưa Nhưng hỏi ông ta “Ông có chắc không?” Ông

ta trả lời là khoảng 80% Vậy tri thức trên có thể được biểu diễn thành luật như sau:

IF trời nhiều mây THEN trời sẽ mưa (0.8)

 Nếu luật có nhiều giả thiết [1 tr.126]:

IF E1 AND E2 AND …AND En THEN H (CFR)

 CF(H,E1,E2,…,En) = min{ CF(Ei)}*CFR

IF E1 OR E2 OR … OR EnTHEN H (CFR)

 CF(H,E1,E2,…,En) = max{ CF(Ei)}*CFR

 Nếu có nhiều luật có cùng kết luận [1 tr.128]:

ví dụ như “tuổi già”

Là ánh xạ các phần tử trong tập mờ sang tập rõ Có nhiều phương pháp để giải

mờ như: Center of Gravity, Middle of Maximum, Center of Sum, Trong đó,phương pháp Center of Gravity (hay còn gọi là Centroid) là một trong nhữngphương pháp thông dụng nhất Giá trị rõ được xác định bằng phương pháp nàychính là giá trị trọng tâm được xác định bởi công thức [1 tr.155]

1

sao cho phù hợp với sở thích của người sử dụng như hệ thống Amazon1,

tư vấn môn học, phương pháp học tập và cung cấp tài nguyên sao cho phù hợp vớitrình độ của sinh viên như hệ thống ELM-ART [29] Các hệ thống này được gọi là

hệ thống thích nghi cá nhân (Personalized Adaptive System) hay được gọi tắt là hệthống thích nghi (Adaptive System) Kỹ thuật này được áp dụng trong nhiều lĩnhvực như thương mại điện tử, tìm kiếm thông tin, e-Learning…Trong các hệ thốngthích nghi này, mỗi người sử dụng đều có một thành phần là user profile (gọi tắt làprofile) dùng để lưu trữ những thông tin đặc trưng của người này Thông tin này cóthể là thông tin cá nhân, sở thích, thói quen… Tuỳ vào mục đích sử dụng sẽ xácđịnh cần có thông tin gì trong profile [21]

2.2.2 Thể hiện profile

Có nhiều hướng tiếp cận khác nhau được sử dụng để thể hiện một profile Sauđây là một vài phương pháp thông dụng:

 Mô hình không gian vectơ (Vector space model) [21]

Profile được thể hiện bằng một vectơ chứa các giá đặc trưng của người sửdụng Ví dụ trong lãnh vực truy vấn thông tin, các đặc trưng này thường được biểudiễn bằng các từ khoá hay các khái niệm để thể hiện những chủ đề mà người sửdụng quan tâm (có thể dùng trọng số để thể hiện mức độ quan tâm) Giả sử trongmột hệ thống, profile của người dùng có n đặc trưng thì profile của một người códạng profile(ui) = (w1, w2, …, wn) trong đó wj thể hiện mức độ quan tâm của người

sử dụng thứ i đối với đặc trưng thứ j

 Mô hình khai thác lịch sử (History-based model) [21]

Khi người sử dụng tương tác với hệ thống, hệ thống sẽ lưu giữ lại các thôngtin này Thông thường hệ thống cũng sẽ lưu trữ những phản hồi (feedback) củangười sử dụng về những thông tin được tư vấn Phương pháp này thường được ápdụng trong thương mại điện tử, trong đó hệ thống này sẽ lưu giữ danh sách các mặt

hàng mà khách hàng đã mua Từ đó hệ thống có thể suy diễn ra khách hàng thíchloại hàng gì để giới thiệu các mặt hàng mới mà có thể khách hàng sẽ thích Ví dụwebsite thương mại Amazon sử dụng phương pháp này để tư vấn sách mới chongười dùng.

 Ma trận đánh giá (User –item ratings matrix) [21]

Là một ma trận hai chiều R, một chiều là các người dùng (user) và một chiều

là các tài nguyên (item) Giá trị rij trong ma trận R thể hiện đánh giá của người dùngthứ i đối với tài nguyên thứ j Các giá trị đánh giá rij phụ thuộc vào từng hệ thống vàđược thu thập một cách tường minh hay thông qua quá trình tương tác của người sửdụng với hệ thống

Ví dụ một người sử dụng xem 1 bộ phim nhiều lần chứng tỏ người này rấtthích bộ phim Nếu một bộ phim mới mở lên xem vài phút rồi anh ta chuyển sangphim khác chứng tỏ anh ta không thích phim đó Ví dụ Bellcore VideoRecommender [13] và MoviExplain [28] là hai hệ thống tư vấn phim sử dụngphương pháp này Hình 2.2 minh họa ma trận đánh giá của 4 người dùng (Amy,Matt, Paul, Cliff) cho 4 phim (The Matrix, Speed, Sideways, Brokeback Mountain)

 Mạng ngữ nghĩa có trọng số (Weighted semantic network)[21]

Mạng ngữ nghĩa là một đồ thị gồm các nút và các cung, các nút thể hiện cáckhái niệm, một cung liên kết hai nút thể hiện mối quan hệ giữa hai nút đó [10] Ví

dụ trong hệ thống tư vấn SiteIF [27], mỗi nút mạng thể hiện một từ hay một kháiniệm mà người sử dụng quan tâm, cung nối hai nút thể hiện mối quan hệ đồng xảy

ra của hai nút đó Mỗi nút và mỗi cạnh đều chứa trọng số thể hiện mức độ quan tâmcủa người sử dụng Ví dụ một mạng ngữ nghĩa được thể hiện trong hình 2.3.

Hình 2.3 Mạng ngữ nghĩa

 Các mô hình dựa trên bộ phân lớp (Classifier-based model) [11]

Một số hệ thống tổ chức profile người dùng theo mô hình phục vụ cho việc khaithác bằng các phương pháp phân lớp Tuỳ theo phương pháp phân lớp mà profilengười dùng sẽ được tổ chức cho phù hợp Một số kỹ thuật có thể được dùng là:

- Cây quyết định (Decision tree): Là một tập hợp các nút và các cạnh được tổchức theo cấu trúc cây Trong cấu trúc này, mỗi nút trong là một câu hỏi,các cạnh là các câu trả lời cho câu hỏi này và nút lá là quyết định cuối cùng

Ví dụ Kim sử dụng cây quyết định để quảng cáo sản phẩm phù hợp với sởthích của người dùng trên website [14]

- Luật kết hợp (Association rule): Theo phương pháp này, người ta sẽ khaithác tập profile của người dùng và tìm ra các luật với độ hỗ trợ và độ tin cậynhất định nào đó Các luật này sẽ được sử dụng để cung cấp tài nguyên chongười dùng thông qua những sản phẩm mà họ đã lựa chọn, đánh giá trước

đó Ví dụ một luật thể hiện quan hệ giữa một sản phẩm thường được muacùng với các sản phẩm khác [6]

Hội họa7.89

Họa sĩ

3.6

Điêu khắc4.56

Viện bảo tàng8.1

Nhà điêu khắc5.8

Tượng5.2

Tranh

11.69.2

5.73.56.8

- Ngoài ra một số hệ thống khác tổ chức profile phục vụ cho việc khai tháctheo mô hình mạng nơ-ron, mạng Bayes.

2.2.3 Khởi tạo profile

Đối với một người sử dụng mới, hệ thống sẽ phải khởi tạo một profile chongười này Hệ thống có thể sẽ yêu cầu người sử dụng cung cấp các thông tin nhưthông tin cá nhân, đánh giá một số tài nguyên (item) mẫu, cho biết sở thích…Nhữngthông tin ban đầu thường không chính xác và không đầy đủ Ngoài ra nguời sử dụng

tỏ ra không thích khi thực hiện công việc này vì họ cảm thấy không thoải mái vàmất thời gian Vì vậy các hệ thống gặp khó khăn khi khởi tạo profile vì hệ thống cóquá ít thông tin về người sử dụng mới Sau đây là một số phương pháp dùng để khởitạo profile [21]

 Khởi tạo rỗng

Hệ thống sẽ tạo ra một profile rỗng không chứa thông tin gì trong khi khởi tạoprofile Thông tin trong profile sẽ được cập nhật khi người dùng tương tác với hệthống sau này Ví dụ như hệ thống Amazon áp dụng phương pháp này

 Thủ công

Khi khởi tạo, hệ thống yêu cầu người sử dụng cung cấp thông tin cần thiết nhưthông tin cá nhân, sở thích hay đánh giá các tập mẫu của hệ thống đề nghị Ví dụ hệthống Amalthaea khởi tạo profile của người dùng bằng cách yêu cầu người dùngcung cấp các trang web hay các tài liệu yêu thích để hệ thống phân tích và xác địnhcác chủ đề mà người dùng quan tâm [22]

 Theo khuôn mẫu

Đối với phương pháp này thì người sử dụng cũng phải cung cấp một số thôngtin ban đầu (như tên, tuổi, giới tính, nghề nghiệp…) nhưng không phải cung cấpnhiều như phương pháp thủ công ở trên Với một vài thông tin thu được từ ngườidùng, hệ thống sẽ quyết định xem người sử dụng thuộc nhóm nào trong các nhómcủa hệ thống Sau khi xác định profile mới thuộc nhóm nào, hệ thống sẽ điền các

1 http://movielens.umn.edu/

thông tin chưa có trong profile mới bằng các thông tin của nhóm profile đó Ví dụLifeStyle Finder sử dụng phương pháp này để suy ra các thông tin chưa biết từthông tin nhân khẩu (demographic data) mà người dùng cung cấp [16]

 Sử dụng tập huấn luyện

Hệ thống yêu cầu người sử dụng đánh giá một tập dữ liệu mẫu Từ kết quả đánh giá,

hệ thống sẽ suy ra giá trị khởi tạo cho profile Ví dụ qua đánh giá một số bài hát củangười sử dụng, hệ thống có thể kết luận người đó thích thể loại nhạc nào, thích ca sĩnào…Phương pháp này có khuyết điểm là tập mẫu ít có thể không mô tả đúng đặcđiểm của người sử dụng, còn nếu tập mẫu nhiều sẽ gây khó chịu cho người sử dụng

Ví dụ, MovieLens1 yêu cầu người dùng mới phải đánh giá một số phim do hệ thốngđưa ra để cung cấp thông tin cho hệ thống khởi tạo profile

2.2.4 Cập nhật profile

Sau khi khởi tạo, trong quá trình tương tác với hệ thống, profile của người sửdụng cần được cập nhật để mô tả chính xác hơn đặc điểm của người đó vì nhữngthông tin ban đầu còn rất hạn chế và có thể không chính xác Ngoài ra đặc trưng củangười sử dụng có thể thay đổi theo thời gian Sau đây là ba phương pháp dùng đểcập nhật profile [21]

 Phản hồi tường minh (Explicit feedback)

Theo phương pháp này, người sử dụng đánh giá các tài nguyên một cáchtường minh Thông qua các giá trị đánh giá này, đặc trưng của người sử dụng đượcrút ra và cập nhật Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản, độ chính xác cao,

nhưng có khuyết điểm là hệ thống sẽ gặp khó khăn khi người sử dụng lười đánhgiá Ví dụ MovieLens yêu cầu người sử dụng phải đánh giá ít nhất 15 phim trướckhi tư vấn phim cho người này

 Phản hồi không tường minh (Implicit feedback)

Hướng tiếp cập này không yêu cầu nguời sử dụng đánh giá các tài nguyên nhưhướng tiếp cận trên Trong quá trình tương tác với người sử dụng, hệ thống sẽ tự

động rút ra đặc trưng của người sử dụng thông qua hành vi của người đó Ví dụ khi

sử dụng hệ thống thì người dùng thường vào mục nào, xem mục nào đầu tiên…Như vậy với hướng tiếp cận này, người sử dụng không cần phải đánh giá tậpmẫu, một công việc nhàm chán và tốn nhiều thời gian Khắc phục được khuyết điểmtrên của hướng tiếp cận phản hồi tường minh nhưng hướng tiếp cận này cũng cókhuyết điểm là chi phí xử lý để rút ra đặc trưng cao hơn, kết quả cho được có mứctin cậy ít hơn Ví dụ SiteIF cập nhật thông tin profile thông qua các website màngười dùng đã truy cập [27]

 Phương pháp kết hợp (Hybrid approach)

Hai hướng tiếp cận trên vừa có ưu điểm và kuyết điểm nên một hướng tiếp cậnkhác là kết hợp hai hướng tiếp cận trên Có nhiều cách để kết hợp phản hồi tườngminh và không tường minh để cho hệ thống hoạt động tốt hơn [21] Ví dụ như sửdụng phản hồi không tường minh để bổ sung cho kết quả của phản hồi tường minhhay dùng kết quả phản hồi tường minh để kiểm tra lại kết quả hệ thống suy ra được

từ hướng tiếp cận phẩn hồi không tường minh Amazon giới thiệu các sản phẩm mà

hệ thống cho là khách hàng quan tâm thông qua các sản phẩm đã được đánh giá(tường minh) hay các sản phẩm đã mua hay đã xem (không tường minh)

2.2.5 Khai thác profile

Mục tiêu của những hệ thống thích nghi là chọn lọc các thông tin sao cho phùhợp với những đặc trưng của người sử dụng Các phương pháp chọn lọc thông tindựa vào các kỹ thuật so khớp giữa profile với tài nguyên và giữa các profile vớinhau Sau đây là ba hướng chính: lọc theo thông tin nhân khẩu (demographicfiltering), lọc dựa trên nội dung (Content-based filtering), lọc cộng tác(Collaborative filtering) [21]

 Lọc dựa vào thông tin nhân khẩu

Là phương pháp lọc đơn giản nhất và kém hiệu quả nhất Từ các thông tin vềnhân khẩu của người sử dụng, môđun phân lớp sẽ xếp người này vào một trongnhững nhóm khuôn mẫu của hệ thống mà có những đặc trưng khớp với người sử

1

dụng đó Như vậy mỗi nhóm có một tập các đặc trưng Để cung cấp tài nguyên, hệthống sẽ xác định các tài nguyên phù hợp với từng nhóm đối tuợng Ví dụ, LifeStyleFinder [16] sử dụng hệ thống PRIZM1 để xếp người dùng vào một nhóm ngườidùng dựa vào thông tin nhân khẩu và giới thiệu các website dựa vào thông tin đặctrưng của nhóm này

 Lọc dựa trên nội dung

Phuơng pháp cung cấp tài nguyên cho người sử dụng dựa vào sự phù hợp giữaprofile và tài nguyên mới hoặc giữa tài nguyên mới với những tài nguyên đã đượcngười này đánh giá trước đó Ví dụ có hai sản phẩm A và B tương tự nhau Mộtngười sử dụng cho biết là người này thích sản phẩm A thì hệ thống sẽ cho là ngườinày cũng sẽ thích sản phẩm B nên giới thiệu cho người đó

Khuyết điểm của phương pháp này là không có tính đổi mới có nghĩa là hệthống chỉ cung cấp những tài nguyên quen thuộc với người sử dụng SiteIF [27] làmột ví dụ minh họa sử dụng phương pháp lọc theo nội dung Hệ thống này xác địnhmột tài liệu có giá trị cho một người hay không bằng cách so khớp (match) nội dungcủa tài liệu với profile của người dùng đó

 Lọc cộng tác

Phương pháp này so khớp đặc trưng của các người sử dụng để xác định nhữngngười có đặc trưng tương đồng với nhau Từ đó hệ thống cung cấp tài nguyên chomột người dựa vào các tài nguyên đã được đánh giá cao bởi những người trong

cùng một nhóm Ví dụ Bellcore Video Recommender [13] là một trong những hệthống tư vấn sử dụng phương pháp này

Khuyết điểm của phương pháp này là tài nguyên mới được thêm vào hệ thống

sẽ không biết đề nghị cho người nào Nếu một người ít đánh giá thì hệ thống sẽkhông biết phân người đó vào nhóm nào để cung cấp tài nguyên Một khó khăn nữacủa phương pháp này là đòi hỏi số lượng người sử dụng phải nhiều

Mỗi phương pháp đều có ưu điểm và khuyết điểm nên các hệ thống thường kếthợp các phương pháp để có kết quả tốt hơn Ví dụ hệ thống Amazon kết hợpphương pháp lọc nội dung và phương pháp lọc cộng tác theo cách xây dựng bảngcác sản phẩm tương tự nhau dựa vào các khách hàng mua cùng một sản phẩm Từbảng này chọn ra các sản phẩm tương tự với các sản phẩm mà khác hàng dã muahay đánh giá để giới thiệu cho khách hàng [19].

CHƯƠNG 3 HỆ CHẨN ĐOÁN SUY THẬN ESKF

3.1 Hội chứng suy thận

3.1.1 Giới thiệu

Suy thận là trạng thái suy giảm chức năng của thận, bao gồm chức năng bàitiết lượng nước dư thừa và các chất độc trong cơ thể do quá trình trao đổi chất tạo

ra, kéo theo là sự suy giảm chức năng sản xuất một vài hooc môn do thận tạo ra

Có 2 loại suy thận: suy thận cấp tính và suy thận mạn tính

 Suy thận cấp tính

Suy thận cấp là một hội chứng biểu hiện bằng sự suy giảm nhanh chóng độ lọccầu thận trong vài giờ hay vài ngày, gây hậu quả là sự ứ lại các chất thải củanitrogen, urê, creatinin trong máu, rối loạn thể tích dịch ngoại bào, rối loạn điện giảikiềm toan và thăng bằng nội môi [2 tr.115]

Thiểu niệu là triệu chứng hay gặp nhất của suy thận cấp, khi bệnh nặng có thểdẫn đến vô niệu Nhưng hai triệu chứng này không phải là triệu chứng cố định.Ngoài hai triệu chứng thường gặp trên còn có một số triệu chứng khác như: phù,mệt mỏi, chán ăn, buồn nôn hay nôn,…

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến suy thận cấp nhưng được chia làm ba nhómchính [2 tr.115][4 tr.562]:

 Nhóm 1: suy thận cấp trước thận (chiếm tỷ lệ 55-60%)

Là tình trạng giảm tưới máu thận dẫn đến suy thận Một số nguyên nhân trướcthận thường gặp:

- Mất dịch ngoại bào, mất máu: phỏng, tiêu chảy, nôn, xuất huyết tiêu hoá,

…

- Tái phân phối dịch ngoại bào: viêm tuỵ, giảm albumin máu…

- Giảm cung lượng tim: suy tim, nhồi máu cơ tim…

- Dãn mạch ngoại vi: nhiễm trùng huyết, choáng, thuốc hạ áp…

 Nhóm 2: suy thận cấp tại thận (chiếm tỷ lệ 35-40%)

Là tình trạng suy thận cấp gây ra bởi nhu mô thận bị tổn thương Một sốnguyên nhân dẫn đến suy thận cấp tại thận: thuyên tắc động mạch, tĩnh mạch thận,viêm cầu thận, lupus ban đỏ, hoại tử ống thận (rắn cắn, ong đốt, thuốc trừ sâu, thuốcdiệt cỏ…), viêm ống thận mô kẽ, …

 Nhóm 3: suy thận cấp sau thận (chiếm tỷ lệ 5%)

Do tắc nghẽn đường tiết niệu gồm một số nguyên nhân sau: sỏi thận hai bên,sỏi niệu quản, sỏi niệu đạo, ung thư tiền liệt tuyến, ung thư tử cung, ung thư đạitràng, hẹp niệu đạo,…

 Suy thận mạn tính

Suy thận mạn là sự suy giảm chức năng thận mạn tính không hồi phục theothời gian, do tổn thương không hồi phục về số lượng và chức năng các nephron.Nếu không được điều trị tích cực khi mới phát bệnh thì hậu quả cuối cùng là suythận giai đoạn cuối [2 tr.123] Khi suy thận mạn tiến triển đến giai đoạn cuối thìchức năng thận đã mất vĩnh viễn và dẫn đến tử vong nếu không có biện pháp thaythế thận như: ghép thận, chạy thận nhân tạo hay thẩm phân phúc mạc

Suy thận mạn thường tiến triển âm thầm, triệu chứng thường chỉ xuất hiện khihai thận đã bị hư gần như hoàn toàn (trên 80%) Tập hợp các dấu hiệu và triệuchứng của suy thận mạn được gọi là hội chứng urê huyết cao [3 tr 584] gồm có:

- Rối loạn tim mạch: suy tim, tăng huyết áp, phù phổi cấp …

- Rối loạn về huyết học: thiếu máu, xuất huyết, dễ nhiễm trùng

- Rối loạn thần kinh cơ: giảm tập trung, lú lẫn, hay quên, nấc cụt…

- Rối loạn tiêu hoá: chán ăn, buồn nôn, loét miệng, hơi thở có mùi urê,…

- Rối loạn về nội tiết và biến dưỡng: bất lực, vô sinh, dễ hạ hoặc tăng đườnghuyết…

- Tổn thương da: da xanh, ngứa, tróc vảy, da nhăn, da muối sương,…

- Rối loạn nước, điện giải thăng bằng kiềm toan: phù, hạ natri máu, tăng kalimáu, toan chuyển hoá…

- Rối loạn chuyển hoá canxi và phospho gây ra bệnh loạn dưỡng xương

Suy thận mạn là một hội chứng do nhiều bệnh lý khác nhau tại thận hay từ các

cơ quan khác gây ra Một số nguyên nhân phổ biến gây ra suy thận mạn như: tănghuyết áp, bệnh mạch máu thận (nhu hẹp động mạch thận), đái tháo đường, viêm cầuthận, sỏi thận …

Các phương pháp điều trị suy thận mạn [33]

Áp dụng các biện pháp điều trị dành cho bệnh nhân suy thận mạn phụ thuộcvào giai đoạn hay nói cách khác là mức độ nặng, nhẹ của suy thận mạn

Trong giai đoạn sớm của suy thận mạn điều trị bao gồm chế độ dinh dưỡng,thuốc, điều trị nguyên nhân Những biện pháp điều trị này được gọi là điều trị bảotồn, với mục đích làm chậm suy thận mạn diễn tiến đến giai đoạn cuối

Trong giai đoạn cuối của suy thận mạn cần thiết phải phối hợp giữa điều trịbảo tồn và các biện pháp gọi là điều trị thay thế thận suy như ghép thận hay lọcmáu Lọc máu là phương pháp được lựa chọn nhiều vì ghép thận không phải lúc nàocũng thuận lợi như tìm được người cho thận, chi phí cao,…

Với phương pháp lọc máu, bệnh nhân có thể lựa chọn chạy thận nhân tạo, lọcmàng bụng liên tục ngoại trú Tuy nhiên, chạy thận nhân tạo chỉ thực hiện được tạicác cơ sở y tế có điều kiện còn lọc màng bụng có thể thực hiện ngay tại nhà ngườibệnh Do vậy giảm đáng kể tình trạng quá tải ở bệnh viện, cũng như chi phí nằmviện, sinh hoạt, chăm nom

Ghép thận được xem là phương pháp mang lại hiệu quả nhất, không nhữngthay thế chức năng bài tiết mà còn hồi phục chức năng nội tiết của thận

Các biện pháp điều trị trong suy thận mạn có quan hệ chặt chẽ với nhau, hỗ trợ

và bổ sung cho nhau: Ở các giai đoạn đầu của suy thận mạn thì điều trị bảo tồn, đếngiai đoạn không còn đủ hiệu quả thì bệnh nhân được điều trị bằng lọc máu ngoàithận (lọc màng bụng, thận nhân tạo), khi cần thiết, có chỉ định cũng như có thận phùhợp thì ghép thận Sau khi ghép thận nếu thận ghép bị đào thải thì bệnh nhân lạiđược lọc máu Ngay cả sau ghép thận vẫn phải điều trị bảo tồn

3.1.2 Các thông tin cần thiết để chẩn đoán suy thận

Suy thận không có biểu hiện rõ ràng cụ thể nên cần xem xét tất cả dấu hiệucủa các biến chứng do suy thận gây ra và để có thể kết luận cuối cùng thì phải dựavào kết quả cận lâm sàng Các thông tin dùng để chẩn đoán được chia làm 5 nhómsau:

1) Triệu chứng

Đây là các thông tin được bệnh nhân cung cấp Bệnh nhân cho biết những biểuhiện bất thường gần đây dẫn đến bệnh nhân phải đi khám bệnh Các thông tin nàyđược chia làm hai loại:

Triệu chứng chính: lượng nước tiểu (vô niệu, thiểu niệu), nước tiểu có nhiều

bọt, nước tiểu có màu hồng hay đỏ sẩm, đau quặn thận, phù, hơi thở có mùi urê…Khi có một trong các triệu chứng trên, chứng tỏ thận của bệnh nhân có thể có tổnthương

Triệu chứng phụ: là các triệu chứng do các biến chứng của suy thận gây ra.

Các triệu chứng này chỉ có tác dụng giúp bác sĩ nghi ngờ bệnh nhân bị suy thậnnhiều hơn khi đã có xuất hiện các triệu chứng chính Nếu chỉ có các triệu chứng phụthì ít khi bác sĩ nghĩ đến suy thận mà chỉ dừng lại điều trị các bệnh biến chứng củasuy thận Vì lý do này mà suy thận thường bị chẩn đoán thiếu sót khi khám tại cácphòng mạch của bác sĩ Nếu bệnh nhân khám bệnh tại bệnh viện, bác sĩ sẽ làm xétnghiệm máu giúp chẩn đoán tốt hơn Các triệu chứng phụ thường gặp của các bệnhnhân suy thận như: mệt, chán ăn, buồn nôn, da xanh…

đã phát hiện tăng huyết áp chưa?”, bệnh nhân trả lời là “Có Tăng huyết áp 2 năm

nay” Như vậy bệnh nhân A đã có tiền căn tăng huyết áp Một số bệnh có liên quanđến suy thận là: đái tháo đường, tăng huyết áp, bệnh cầu thận, ống thận, Lupus,Gout…Trong đó đái tháo đường và tăng huyết áp là hai nguyên nhân chiếm tỉ lệ caotrên toàn thế giới Nguyên nhân chính gây suy thận khác nhau tuỳ vào từng khuvực

3) Tiền căn gia đình

Tiền căn gia đình cho biết tiền căn của những người có cùng huyết thống vớibệnh nhân bao gồm ông bà, cha mẹ, cô, dì, chú, bác, con Một số bệnh có liên quanđến lối sống, ăn uống, sinh hoạt như bệnh tăng huyết áp, đái tháo đường nên trongtrường hợp này thì thông tin bệnh sử của những người sống trong cùng một nhàcũng sẽ rất có ích Một số bệnh có liên quan đến gia đình mà có ích trong chẩn đoánsuy thận như: suy thận mạn tính, thận đa nang, Lupus, đái tháo đường,…

4) Dấu hiệu bất thường

Triệu chứng là những biểu hiện bất thường mà bệnh nhân cảm nhận được nhưmệt, nhức đầu, đau bụng… còn dấu hiệu là những thay đổi bất thường mà bệnhnhân không biết như huyết áp cao, niêm mạc nhợt nhạt…Các thông tin này có đượckhi bác sĩ khám bệnh nhân Sau đây là một số dấu hiệu cần quan tâm khi chẩn đoánsuy thận: niêm mạc nhợt nhạt, da muối sương, chạm thận, …

5) Kết quả cận lâm sàng

Đây là thông tin quan trọng nhất dùng để khẳng định bệnh nhân có suy thậnhay không Cận lâm sàng gồm có xét nghiệm (như xét nghiệm máu, xét nghiệmnước tiểu…) và chẩn đoán hình ảnh (siêu âm, X-Quang…) Trong chẩn đoán suythận thì kết quả xét nghiệm sinh hoá máu là quan trọng nhất vì nó cho biết nồng độcreatinine trong máu Giá trị này giúp xác định độ thanh lọc creatinine để đánh giáchức năng thận

3.2 Kiến trúc hệ chẩn đoán suy thận - ESKF

Hình 3.1 giới thiệu kiến trúc tổng quát của hệ chẩn đoán suy thận ESKF gồm

ba phần chính: cơ sở tri thức, môtơ suy luận, hồ sơ bệnh nhân (patient profile)

Giao diện dành cho người

sử dụng

Cơ sở tri thức

Giao diện dành cho chuyên gia

JESS

Giải thích

Quản lý

hồ sơ bệnh nhân

dõi các nguy cơ suy thận mạn của bệnh nhân để có thể phát hiện suy thận mạn sớm.Khi phát hiện được suy thận sớm, chi phí điều trị sẽ ít tốn kém hơn và có thể ngănchặn hay làm chậm diễn tiến của bệnh Sau đây là các vấn đề chính cần giải quyếtcủa hồ sơ bệnh nhân.

3.2.1.1 Cấu trúc hồ sơ bệnh nhân

ESKF dùng để chẩn đoán và theo dõi suy thận nên hồ sơ bệnh nhân dùngtrong ESKF phải chứa đầy đủ các thông tin đặc trưng có liên quan đến suy thận baogồm bốn nhóm thông tin: thông tin cá nhân, tiền căn của bệnh nhân, tiền căn giađình của bệnh nhân và kết quả cận lâm sàng Các thông tin có trong profile củabệnh nhân được xác định từ các bác sĩ chuyên khoa thận, sách y khoa và các bệnh

án mẫu được thu thập tại bệnh viện Chợ Rẫy được thực hiện như sau:

- Thu thập các tiền căn và tiền căn gia đình có liên quan đến suy thận từ sách ykhoa, bệnh án mẫu và một bác sĩ chuyên khoa thận

- Khảo sát ý kiến đánh giá của 4 bác sĩ chuyên khoa thận khác

- Chọn lọc các tiền căn và tiền căn gia đình có ý nghĩa trong chẩn đoán và theodõi suy thận thông qua kết quả khảo sát (cách xác định 1 thông tin có ý nghĩađược trình bày trong phần 3.2.3 trang 44)

- Dựa vào các bệnh án mẫu để xác định các đặc trưng cận lâm sàng dùng đểchẩn đoán và theo dõi suy thận

Sau đây là thông tin chi tiết có trong profile của bệnh nhân:

 Thông tin cá nhân

Gồm có: tên, giới tính, năm sinh, chiều cao, cân nặng

 Tiền căn của bệnh nhân

Tiền căn của bệnh nhân cho biết bệnh nhân có những bất thường gì đã đượcghi nhận trước khi phát bệnh Như vậy sẽ có rất nhiều đặc trưng liên quan đến tiềncăn của bệnh nhân, nhưng ESKF dùng để chẩn đoán suy thận nên profile của bệnhnhân chỉ xét đến những tiền căn có liên quan đến suy thận

Sau đây là các đặc trưng về tiền căn cần quan tâm trong chẩn đoán suy thận:

- Tiền căn tăng huyết áp: cho biết bệnh nhân có bị bệnh tăng huyết áp haykhông.

- Thời gian tăng huyết áp: cho biết bệnh nhân đã phát hiện tăng huyết áp baolâu

- Mức độ tăng huyết áp: 1, 2, 3

- Tiền căn đái tháo đường: cho biết bệnh có bị bệnh đái tháo đường không

- Loại đái tháo đường: loại 1 (đái tháo đường không phụ thuộc insulin) hayloại 2 (đái tháo đường phụ thuộc insulin)

- Thời gian bị đái tháo đường

- Tiền căn suy tim: cho biết bệnh nhân có bị bệnh suy tim không

- Mức độ suy tim: 1, 2, 3, 4

- Thời gian bị suy tim

- Tiền căn bệnh mạch vành: cho biết bệnh nhân có bị bệnh mạch vànhkhông

- Thời gian đã bị bệnh mạch vành

- Tiền căn suy thận cấp: cho biết bệnh nhân có từng bị suy thận cấp không

- Tình trạng suy thận cấp: đã điều trị khỏi suy thận cấp hay còn đang theodõi

- Số lần bị suy thận cấp

- Tiền căn suy thận mạn: cho biết bệnh nhân đã được chẩn đoán suy thậnmạn chưa

- Thời gian đã bị suy thận mạn

- Giai đoạn suy thận mạn: 1, 2, 3, 4, 5

- Tiền căn bệnh cầu thận cấp: cho biết bệnh nhân có từng mắc các bệnh cấptính liên quan đến cầu thận không

- Tình trạng bệnh cầu thận cấp: đã điều trị khỏi bệnh cầu thận cấp hay cònđang theo dõi

- Số lần bị bệnh cầu thận cấp.

- Tiền căn bệnh cầu thận mạn: cho biết bệnh nhân có bị các bệnh mạn tínhliên quan đến cầu thận không

- Thời gian bị bệnh cầu thận mạn

- Tiền căn bệnh ống thận cấp: cho biết bệnh nhân có bệnh cấp tính nào đãđược chẩn đoán có liên quan đến ống thận không

- Tình trạng bệnh ống thận cấp: đã điều trị khỏi ống thận cấp hay còn đangtheo dõi

- Số lần bị bệnh ống thận cấp

- Tiền căn bệnh ống thận mạn: cho biết bệnh nhân có bệnh mạn tính nào đãđược chẩn đoán có liên quan đến ống thận không

- Thời gian bị bệnh ống thận mạn

- Tiền căn thận đa nang: cho biết bệnh nhân có bị bệnh thận đa nang không

- Thận độc nhất: cho biết bệnh nhân chỉ có một quả thận

- Tiền căn sỏi thận: cho biết bệnh nhân đã được chẩn đoán sỏi thận trước đâychưa

- Tình trạng sỏi thận: đã điều trị hay chưa điều trị

- Tình trạng sỏi niệu đạo: đã điều trị hay chưa điều trị

- Số lần bị sỏi niệu đạo

- Tiền căn bệnh thận khác: cho biết bệnh nhân có tiền căn bệnh về thậnnhưng không phải một trong các loại bệnh thận kể trên hay bệnh nhânkhông biết chính xác bệnh thận gì.

- Tình trạng bệnh thận: thể hiện bệnh nhân đang được theo dõi bệnh thậnhay bệnh thận của bệnh nhân đã được điều trị

- Loại bệnh thận khác là cấp tính hay mạn tính

- Thời gian bị bệnh thận mạn tính

- Tiền căn hội chứng thận hư: cho biết bệnh nhân có bị hội chứng thận hưkhông

- Thời gian bị hội chứng thận hư

- Tiền căn Lupus ban đỏ hệ thống: cho biết bệnh nhân có bị Lupus ban đỏ hệthống hay không

- Thời gian bị Lupus

- Tiền căn Alport: Cho biết bệnh nhân có mắc bệnh Alport hay không

- Thời gian bị Alport

- Tiền căn Gout: cho biết bệnh nhân có mắc bệnh Gout hay không

- Thời gian bị Gout

- Tiền căn ung thư

- Vị trí khối u: tử cung, tiền liệt tuyến, bàng quang, thận, nơi khác

- Tiền căn ghép thận

- Thời gian đã ghép thận

 Tiền căn gia đình

Cho biết những người có cùng huyết thống với bệnh nhân gồm có: ông, bà,cha, mẹ, chú, bác, cô, dì, anh, chị, em, con có mắc các bệnh di truyền có liên quanđến suy thận Một số bệnh có liên quan đến yếu tố gia đình cần quan tâm trong chẩnđoán suy thận: suy thận mạn, Lupus, thận đa nang

 Kết quả cận lâm sàng

Đây là những thông tin có giá trị chẩn đoán cao dùng để chẩn đoán và theo dõisuy thận Các phương pháp cận lâm sàng thường được sử dụng trong chẩn đoán suythận như: xét nghiệm máu, tổng phân tích nước tiểu, siêu âm, Sau đây là các đặctrưng cần thiết thuộc nhóm cận lâm sàng:

- Độ thanh lọc creatinine thể hiện độ lọc cầu thận, dùng để đánh giá chứcnăng thận

- Thiếu máu: có, không

- Số lượng bạch cầu: giảm, bình thường, tăng

- Natri máu: giảm, bình thường, tăng

- Kali máu: giảm, bình thường, tăng

- Tiểu đạm: có hay không có

- Mức độ tiểu đạm: cao hay không cao

- Tiểu máu: có hay không có

- Mức độ tiểu máu: +, ++, +++, ++++

- Tiểu bạch cầu: có hay không có

- Trụ niệu: trụ hồng cầu, trụ bạch cầu, trụ hạt, trụ sáp, trụ rộng

- Hồng cầu bị biến dạng: có hay không có

- Kích thước thận trái: bình thường, to, teo nhỏ

- Kích thước thận phải: bình thường, to, teo nhỏ

- Giới hạn vỏ/tủy của thận trái: rõ hay không rõ

- Giới hạn vỏ/tủy của thận phải: rõ hay không rõ

- Số nang thận trái: cho biết thận trái của bệnh nhân có nang hay không, íthay nhiều nang

- Số nang thận phải: cho biết thận phải của bệnh nhân có nang hay không, íthay nhiều nang

- Thận trái ứ nước: có hay không có

- Thận phải ứ nước: có hay không có

Profile của bệnh nhân trong hệ chẩn đoán suy thận ESKF có tổng cộng 84 đặctrưng Phần lớn các đặc trưng được xét độc lập với nhau nhưng trong đó có một sốđặc trưng phụ thuộc đặc trưng khác chẳng hạn như: thời gian tăng huyết áp và mức

độ tăng huyết áp phụ thuộc vào đặc trưng tiền căn tăng huyết áp

3.2.1.2 Khởi tạo hồ sơ bệnh nhân

Đối với một số hệ thống như các hệ thống tư vấn, thương mại điện tử … thìvấn đề khởi tạo rất quan trọng vì những người sử dụng mới thường không có nhiềuthông tin nên hệ thống không thể tư vấn cho người sử dụng Các hệ thống này sửdụng một số phương pháp (được giới thiệu trong phần 2.2.3) để khởi tạo profilenhằm cung cấp một số thông tin cần thiết để có thể tư vấn Với hệ chẩn đoán suythận ESKF thì vấn đề khởi tạo profile không quan trọng như các hệ thống trên vìkhi chẩn đoán bệnh mà chưa biết thông tin gì về bệnh nhân thì hệ thống hỏi tất cảcác thông tin cần thiết để chẩn đoán

Profile của mỗi bệnh nhân được khởi tạo trong lần chẩn đoán đầu tiên Khikhởi tạo, profile chỉ có tên, năm sinh và giới tính của bệnh nhân Sau mỗi lần chẩnđoán, hệ thống sẽ cập nhật lại các thông tin có trong profile của bệnh nhân

3.2.1.3 Cập nhật hồ sơ bệnh nhân

Tình trạng sức khỏe của con người thay đổi theo thời gian, đặc biệt đối vớinhững người lớn tuổi nên bác sĩ khuyên cần đi khám định kỳ để có thể phát hiệnbệnh sớm và điều trị kịp thời Do đó hệ thống cần phải cập nhật lại profile của bệnhnhân mỗi khi bệnh nhân sử dụng hệ thống

Một số đặc trưng trong profile được cập nhật từ các thông tin do bệnh nhânhay bác sĩ cung cấp Ví dụ bệnh nhân cho biết đã có tiền căn bị bệnh suy tim Một

số đặc trưng khác cần phải được suy diễn từ một hay nhiều thông tin được cung cấp

Ví dụ độ thanh lọc creatinin được suy ra từ: giá trị Creatinin trong xét nghiệm sinhhóa máu, tuổi, giới tính Ngoài ra trong profile của bệnh nhân còn có các đặc trưng

có thể được cập nhật từ thông tin được cung cấp hay được suy ra từ thông tin khácchẳng hạn như bệnh tăng huyết áp có thể do bệnh nhân cho biết hay được suy ra từ