đồ án môn học hệ cơ sở tri thức công nghệ thông tin đề tài áp dụng tri thức xây dựng bộ máy dự đoán khoa khám chữa bệnh

Hiểu rõ vấn đề đó, nhóm chúng em quyết định ứng dụng kiến thức môn học Hệ cơ sở tri thức đề thực hiện đồ án “4p dụng trì thức xây dựng bộ máy dw đoán khoa khám chữa bệnh” nhằm kiểm tra,

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRUONG DAI HOC NGUYEN TAT THANH

ae

NGUYEN TAT THANH

ĐỎ AN MON HOC: HE CO SO TRI THUC KHOA: CONG NGHE THONG TIN

TEN DE TAI: AP DUNG TRI THUC XAY DUNG BO MAY DU DOAN

KHOA KHAM CHUA BENH

GVHD: Th.S V6 Minh Quan NHOM: 04

TP Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2022

ĐỎ AN MON HOC: HE CO SO TRI THUC KHOA: CONG NGHE THONG TIN

TEN DE TAI: AP DUNG TRI THUC XAY DUNG BO MAY DU POAN

KHOA KHAM CHUA BENH

GVHD: Th.S V6 Minh Quan

Danh sách sinh viên thực hiện:

1 Tran Cao Minh - 2000004265 2 Mai Tan Dat -

3 Nguyén Hoang Vuong -

4 Lê Tuần Kiệt - 5 Nguyễn Đình Vũ -

BẢNG ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ HOÀN THÀNH CÔNG VIỆC

Nguyên Hoàng 5 2000001674 100% | Da ky

Vuong

Kết quả được đánh giá và thống nhất bởi các thành viên trong nhóm

Nhóm trưởng (Ky và ghi rõ họ tên)

Minh Trần Cao Minh

MỤC LỤC

CHUONG 1: TONG QUAN DE TAI

1 Thực trạng và sự cấp thiết của đề tài 2 Mục đích của đề tài

3 Đối tượng của đề tài 4 Phạm vi của đề tài

5 Các phương pháp thực hiện đề tài

CHUONG 2: CO SO LY THUYET

1 Khái quát trị thức

2 Khai quát hệ cơ sở tri thức

3 Khái quát hệ chuyên gia 4 Mô hình COKB

CHƯƠNG 3: THIẾT KE CO SO TRI THUC

1 Thiết kế mô hình tri thức

2 Tổ chức lưu trữ tri thức trên máy tính

CHUONG 4: THIET KE BO SUY DIEN

1 Suy dién tién 2 Suy diễn lùi

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

LỜI CẢM ƠN

Nhóm em chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Võ Minh Quân đã tận tình giúp đỡ

tụi em trong môn học Hệ cơ sở tri thức Nhờ sự hướng dẫn nhiệt tỉnh của thầy ma em

cũng như cả lớp hiểu biết nhiều hơn về khối kiến thức mới này Trong thời gian học tập

và làm việc cùng thầy, nhóm không ngừng tiếp thu được những điều bổ ích khác từ chuyên ngành Công nghệ thông tin Bởi thế trong quá trình thực hiện đồ án môn học Hệ

cơ sở tri thức, cả nhóm đã đạt được kết quả cần thiết Tuy nhiên vẫn sẽ không tránh khỏi

những sai sót trong việc nghiên cứu đề tài nhưng nhóm mong thầy sẽ chỉ rõ và nhận xét

một cách thăng thắn nhất đề tụi em có thê hoàn thiện cho những đồ án sau này Nhóm 4

xin chân thành cảm ơn thầy và chúc thầy công tác thật tốt!

LỜI MỞ ĐẦU

Ở thời đại công nghệ 4.0 như hiện nay thì việc số hoá các dữ liệu càng nhanh càng tốt là

điều cần thiết Khi quá trình đó diễn ra thì sẽ đạt được hiệu quả toi ưu với mọi ngành, mọi

nghề Đề làm được điều này đòi hỏi phải có sự can thiệp của ngành công nghệ thông tin, các kỹ thuật tiên tiễn nhất Việc ứng dụng khoa học công nghệ này, ngành y tế thực hiện

đạt kết quả rõ rệt đáng kê

Như mọi người cũng biết, ngành y tế là một ngành hết sức phức tạp, yêu cầu kỹ năng

chuyên môn cao và máy móc thiết bị hiện đại để phục vụ nhu cầu khám chữa bệnh của

con người Bên cạnh đó, trong đại dịch Covid — 19 vừa qua, việc hạn chê tiếp xúc giữa

nguoi vGi ngudi và người với sự vật được đây mạnh nhằm báo vệ sức khoẻ, tránh lây lan

“cơn dịch” này Hiểu rõ vấn đề đó, nhóm chúng em quyết định ứng dụng kiến thức môn học Hệ cơ sở tri thức đề thực hiện đồ án “4p dụng trì thức xây dựng bộ máy dw đoán khoa khám chữa bệnh” nhằm kiểm tra, đánh giá tình trạng người bệnh như thế nào và tiền thành đưa ra gợi ý về việc đến khoa nào phù hợp nhất cho người khám nhằm day

nhanh quá trình khám chữa bệnh cho mọi người

CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TAI

1 Thực trạng và sự cấp thiết của đề tài Ở mọi giai đoạn, sức khoẻ luôn được quan tâm nhiều nhất Chính vì thế mà ngành dịch vụ khám chữa bệnh, y tế sức khoẻ con người cần được cải tiền qua từng ngày Tuy nhiên,

hiện nay, tình trạng quá tải khám, chữa bệnh là phô biến tại hầu hết các bệnh viện ở các

tuyến, đặc biệt quá tải trầm trọng ở tuyến Trung ương và tuyến tỉnh Tỷ lệ sử dụng

giường nội trú thường xuyên trên 100% và đao động từ 120% đến 150% ở một số bệnh

viện lớn, như Bệnh viện Bạch Mai, Bệnh viện K Hà Nội, Bệnh viện Ung bướu Thành phố

Hồ Chí Minh, Bệnh viện Nhi đồng 1 (Thành phố Hồ Chí Minh),

Một số nguyên nhân trọng điểm dẫn tới tinh trạng quá tải tại các bệnh viện: Một là, nhu cầu khám, chữa bệnh của người dân ngày càng tăng trong khi chỉ tiêu giường bệnh thấp và tăng không tương xứng với nhu cầu khám, chữa bệnh

Hai là, chính sách viện phí và bảo hiểm y tế, trong đó giá và cơ chế chỉ trả chưa phù hợp Các quy định của bảo hiểm trong việc chỉ chỉ trả các loại vật tư kỹ thuật cao, đắt

tiền với bệnh nhân nội trú Để được thanh toán những loại vật tư kỹ thuật cao này

buộc phải cho bệnh nhân nằm nội trú, trong khi tình trạng của bệnh nhân chưa đến mức lưu viện, từ đó dẫn đến quá tải

Từ đó kéo đến hệ luy gần mọi người có những dấu hiệu, triệu chứng chưa được cụ thê lại

đến nhầm khoa khám chữa bệnh làm cho việc “ùn tắc” càng thêm tram trong Bén canh

đó, trước tình hình Covid — 19, việc tránh tiếp xúc với nhiều người, giảm thiêu ở nơi công

cộng là điều cần thiết Hiểu được tình hình này mà đồ án môn học Hệ cơ sở tri thức lay

chi dé “Ap dung tri thức dự đoán khoa khám chữa bệnh” để thực hiện với mong muôn

giải quyết một phần khó khăn cho ngành y tế

Đây nhanh quá trình khám chữa bệnh cho mọi người, hạn chế việc mắt thời gian và tiền

bạc khi đến nhằm khoa

Làm bước đệm cho việc số liệu hoá dữ liệu, nâng cao trang thiết bị trong ngành y tế 3 Đối tượng của đề tài

Mọi người nếu họ có các triệu chứng không tốt về sức khoẻ như: ho, đau đầu, đau

họng mà còn phân vân đó là những biểu hiện liên quan đến khoa bệnh nào thì có thể sử

dụng Có thê sử dụng trước hoặc khi đã đến cơ sở khám chữa bệnh

CHUONG 2: CO SO LY THUYET

1 Khái niệm về Tri thức

Tri Thức: hay còn gọi là kién thus (tiéng anh: knowledge) bao gém nhimg kién thus, thông tin, sự hiểu biết, hay kỹ năng có được nhờ trải nghiệm, thông qua giáo dục hay tự học hỏi Trong tiếng Việt, cả "trị" lẫn "thức" đều có nghĩa là biết Tri thức có thê chỉ sự

hiểu biết về một đối tượng, về mặt lý thuyết hay thực hành

2 Khái quát Hệ cơ sở tri thức

Hệ cơ sở tri thức là chương trình máy tính được thiết kế để mô hình hoá khả năng giải

quyết vấn đề của chuyên gia con người Hệ cơ sở tri thức là hệ thống dựa trên tri thức, cho phép mô hình hoá các tri thức của chuyên gia, dùng tri thức này đề giải quyết vấn đề phức tạp thuộc lĩnh vực cụ thé

Hai yếu tô quan trọng trong Hệ cơ sở tri thức là: tri thức chuyên gia và lập luận, tương ứng với hai khối chính là: cơ sở tri thức và động cơ suy diễn

3 Khái quát Hệ chuyên gia Hệ chuyên gia là một hệ thống tin học có thê mô phỏng (emulates) năng lực quyết đoán (decision) và hành động (making abilily) của một chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực ứng dụng của #í fuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) như hình dưới đây:

Một số lĩnh vực ung dung của trí tuệ nhân tạo

Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của những chuyên gia đề giải quyết các vẫn đề (bài

toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực

Tri thirc (knowledge) trong hé chuyên gia phản ánh sự tĩnh thông được tích tụ từ sách vở, tạp chỉ, từ các chuyên gia hay các nhà bác học Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thong dua trén ¢ri thitc (knowledge - based system) hay hé chuyén gia dựa trén tri thirc (knowledge - based expert system) thường có cùng nghĩa Một hệ chuyên gia gồm ba thành phân chính la: co’ sé tri thitc (knowledge base), may suy dién hay méto suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp với n„gười sứ dựng (user interface) Cơ sở tri thức chứa các tri thức đề từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho ngườisử dụng qua hệ thống giao tiếp

Người sử dụng (user) cung cấp sự &iện (facts) là những gì đã biết, đã có thật hay

những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là

những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (expertise)

Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức được mình họa như sau:

Em Hê Cơ Sở Tri Thức

` (Knowledge Base)

Thông Người dùng Giao

5 aw May Suy Dién

Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một linh vue van dé (problem domain) nao a6, nhu y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v mà không phải cho bất cứ một lĩnh vực van dé nao Tri thức chuyên gia dé giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức (knowledge domam)

Linh vue van dé (Problem Domain)

Lĩnh vực tm thức | (Knowledge Domam) )

Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực trì thức

4 Mô Hình COKB

Khái Niệm: Mô hình COKB là mô hình có thê sử dụng rất hiệu quá trong việc thiết kế

các hệ cơ sở tri thus phức tạp, như các miền tri thus về Hình học, Giải tích, Vật lý

Giới thiệu sơ nét về mô hình COKB:

Trong nhiều vẫn đề giải toán dựa trên tri thức ta thường đề cập đến các đối tượng khác nhau và mỗi đồi tượng có cầu trúc bao gồm một số những quan hệ nhất định

giúp ta thực hiện sự suy diễn, tính toán thuộc tính với cầu trúc đối tượng trên một số

hành vi giải toán nhất định đề tạo ra một đôi tượng

Nhiều bài toán khác nhau có thê được biểu diễn dưới dạng mạng các đối tượng Cách biểu diễn ny có thê được áp dụng một cách có hiệu quả trong các hệ giải toán, chẳng

hạn như các hệ giải các bài toán hình học

Định Nghĩa: Một đối tượng tính toán là đôi tượng O có cầu trúc gồm: Một danh sách các thuộc tính Attr(O) = x1, x2 , xn trong đó mỗi thuộc tính lay

gia tri trong một mién xac dinh nhat dinh, va giữa các thuộc tính ta có các quan hệ thê hiện qua các sự kiện, các luật suy diễn hay các công thức tính toán

Các hành vi liên quan đến sự Suy diễn và tính toán trên các thuộc tính của đối tượng hay trên các sự kiện như:

Xác định bao đóng của một tập hợp thuộc tính A Attr(O) Xác định tính giải được của bài toán suy diễn tính toán có dạng A Attr(O) và B Attr(O)

Thực hiện các tính toán B với A Xem xét tính xác định của đổi tượng, hay của một sự kiện

Ví dụ: Cấu trúc tam giác gồm các yếu tô như : 3 cạnh a, b, c; 3 góc tương ứng với 3 cạnh :,, ; 3 đường cao tương ứng : ha, hb, hc; diện tích Š của tam giác, v.v cùng với các công thức liên hệ giữa chúng sẽ trở thành một đối tượng tính toán khi ta tích hợp cầu

trúc ny với các hành vi xử lý liên quan đến việc giải bài toán tam giác cũng như các hành vi xem xét một sự kiện nao đó liên quan đến các thuộc tính hay chính bản thân đồi tượng.

CHUONG 3: THIET KE TRI THUC

khoTho suy lim

benhVanTim roiLoanNhip Tim

hoiChungRuotKichThich

viemDai Trang suy [im tangHuyetAp roiLoanNhip Tim

neu sot va nhucDau va dauTai thi bi viemTaiGiua neu sot va nhucDau va dauHong thi bi viemHong neu sot va ho va ngatMui thi bi viemXoang net sot va ho va dauHong thi bi viemAmidan neu khoTho va metMoi va uTai thi bi tangHuyetAp neu khoTho va metMoi va roiLoanTieuHoa thi bi roiLoanNhip Tim neu khoTho va metMoi va nhipTim Tang thi bi suyTim

neu buonNon va oHoi va oChua thi bi traoNguocDaDay ThucQuan neu buonNon va oHoi va khoTieu thi bi viemLoetDaDay ThucQuan neu dauBung va metMoi va khoTieu thi bi hoiChungRuotKichThich neu dauBung va metMoi va sot thi bi viemDailrang

CHUONG 4: THIET KE BO SUY DIEN

Bao gồm 2 loại: suy diễn tiến và suy diễn lùi Suy diễn tiến (forward chaining hoặc forward reasoning): Xuất phát từ các mệnh

đề/vị từ đã cho ban đầu, sử dụng các luật cho đến khi đưa ra kết luận mong muốn

® YÝ tưởng: Áp dụng các luật có về trái nằm trong CSTT Bồ sung về phải của các luật áp dụng vào CSTT đến khi tìm thấy kết luật

{ Tgian = GR; Thoa = Loc(Tgian, R) while Thoa <> 0 and KL Tgian do

{ r-> get(Thoa); /* r: left -> q */ R=R\ {r}; Vet = Vet {r};

Suy diễn lùi (backward chaining hoặc backward reason): Xuất phát từ các kết luận mong muốn, xem những luật có khả năng suy ra chúng, them các tiền đề vào danh

sách các KL cần CM và cứ như vậy tiếp tục đến khi danh sách KL cần CM rỗng

® YÝ tưởng:

-_ Suy diễn lùi từ kết luật KL

- _ Kiếm tra xem KL đã được biết chưa, nếu không

- _ Chứng minh bằng quay lui sử dụng các luật dẫn đến q

® - Tránh lặp vô tận:

- _ Trước khi chứng minh kiểm tra xem đích cần chúng minh đã có trong goal stack chưa?

® - Tránh lặp lại công việc: kiểm tra xem KL mới

-_ Đã ở trong tập đã được chứng minh chưa

© Goal = tap cac sự kiện can CM=KL

o Goal = {f] fcan CM cho dén thời điểm hiện tai}

o Vet = {(£j)| dé CM fthì dung luật j: left ->f} o Co back = true khi quay lui flase khong quay lui

= Tìm được ~ d |Vet = Vet U{(f,j)}

Goal = Goal \2 left\GT

s (g,k) < Vet: <F ext? Tim (g,k) ¢ VET đôi với f thử dùng r;

r„: left, > g; f € left,

ae đ Goal = Goal\left,

[f=g -—— — Tim aug > Goal = Goal u left,\GT Vet = Vet U{(g,1)}

® - Quá trình suy diễn lùi tương tự quá trình tìm cây/đồ thị lời giải trong đồ thị V/H

- _ Tập Sai chứa các sự kiện đã được khẳng định là sai (không thể xác định)

* So sánh giữa suy diễn tiến và suy diễn lùi:

- Suy diễn tiến hướng dữ liệu, tự động, không định hướng Ví dụ: nhận dạng đối

tượng, xác định hành trình

- Co thê làm rất nhiều việc không liên quan đến KL

-_ Suy diễn lùi hướng KL, thích hợp cho các bài toán giải quyết van dé Ví dụ: tìm chìa khoá, lap ké hoach thi TOEFL

- D6 phic tao cua suy dién lui thuong nhỏ hơn rất nhiều so với kích thước của

CSTT.