Đề ti xây dựng hệ chuyên gia chuẩn Đoán các covid 19 v các bệnh liên quan về hô hấp

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ HỆ CHUYÊN GIA1.1 Hệ chuyên gia là gì Hệ thống chuyên gia Expert System là một dạng của hệ thống trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence – AI được thiết kế để giả

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ HỌC PHẦN

HỆ CHUYÊN GIA

ĐỀ TI: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA CHUẨN ĐOÁN CÁC COVID-19 V CÁC BỆNH LIÊN QUAN VỀ HÔ HẤP NOTE : Có thể hỏi nhiều về lý thuyết cố gắng hiểu project mình

làm

Sinh viên thực hiện :

Giảng viên hướng dẫn : NGUYỄN THỊ THANH TÂN

Chuyên ngành : CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM

Hà Nội, tháng 12 năm 2023

PHIẾU CHẤM ĐIỂM

STT Họ và tên sinh viên Nội dung thực hiện Điểm Chữ ký

1 Khảo sát + Phân tích +code + làm báo cáo.

2 Khảo sát +Phân tích +code + làm báo cáo

Giảng viên chấm 1:

Giảng viên chấm 2:

MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU 1

1.1 Hệ chuyên gia là gì 2

1.2 Đặc trưng ưu điểm của hệ chuyên gia 2

1.2.1 Đặc trưng 2

1.2.2 Ưu điểm 3

1.3 Thuật toán suy diễn tiến 3

1.3.1Giới thiệu thuật toán 3

1.3.2 Hệ luật dẫn 4

1.3.3 Mô hình hệ dẫn luật 4

1.4 Suy diễn tiến: 4

1.4.1 Giới thiệu suy diễn tiến: 4

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH BI TOÁN 6

2.1 Đặt vấn đề 6

2.2 Nội dung thực hiện 7

2.2.1 Thu thập tri thức 7

2.2.2 Biểu diễn tri thức 9

2.2.3 Xây dựng sự kiện và luật 10

2.3 Kết luận: 12

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ V XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 13

3.1 Cài đặt 13

3.2 Một số giao diện của chương trình 13

3.2.1 Form giới thiệu 13

3.2.2 Form câu hỏi 14

3.2.3 Form kết luận 15

KẾT LUẬN 16

LỜI MỞ ĐẦU

Thế giới ngày nay phát triển mạnh mẽ với các hoạt động vô cùng đa dạng và phức tạp đòi hỏi khả năng giải quyết vấn đề ở mức độ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng cao Lĩnh vực trí tuệ nhận tạo nói chung và hệ chuyên gia nói riêng góp phần tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con người, có được tri thức tiên tiến của các hệ chuyên gia để giải quyết các vấn đề phức tạp trong cuộc sống Hệ chuyên gia được thu hút mãnh mẽ do những ưu điểm sau Các chương trình hệ chuyên gia ngày càng tỏ ra hữu hiệu và tiện lợi đáp ứng nhu cầu thực tế Các chương trình hệ chuyên gia ngày càng tỏ ra có tính khả thi cao Hệ chuyên gia không có tính đơn lẻ, phù hợp với nhiều cá nhân

Ở Việt Nam nền y học đã phát triển theo hướng hiện đại, chúng ta có khác nhiều chuyên gia giỏi đầu ngành với trình độ quốc tế Tuy nhiên còn nhiều bất cập

về trình độ của đội ngũ y sĩ, bác sĩ ở các bệnh viên, trung tâm tuyến tỉnh, huyện xã Làm thế nào để sử dụng rộng rãi tri thức y học của các chuyên gia trong tất cả các bệnh viện Nâng cao trình độ chuyên môn của đội ngũ thầy thuốc ở các tuyến tỉnh, huyện nhất là vùng sâu vùng xa Có nhiều cách giải quyết vấn đề trên Cách giải quyết nhóm em là “XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA CHUẨN ĐOÁN CÁC BỆNH VỀ ĐƯỜNG HÔ HẤP”

Cuối cùng nhóm em xin chân thành cám ơn thầy cô trong khoa đã tạo điều kiện thuận lợi và hướng dẫn chúng em hoàn thành bài tập lớn này

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ HỆ CHUYÊN GIA

1.1 Hệ chuyên gia là gì

Hệ thống chuyên gia (Expert System) là một dạng của hệ thống trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách mô phỏng khả năng suy luận và ra quyết định của một chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể Hệ thống này kết hợp kiến thức chuyên môn và tiếp cận logic để giải quyết các vấn đề, đưa ra dự đoán và đưa ra các khuyến nghị

Hình 1 : Hệ chuyên gia

1.2 Đặc trưng ưu điểm của hệ chuyên gia

1.2.1 Đặc trưng

 Hiệu quả cao

 Thời gian trả lời thoả đáng

 Độ tin cậy cao

 Dễ hiểu

1.2.2 Ưu điểm

 Phổ cập

 Giảm giá thành

 Giảm rủi ro

 Tính thường trực

 Đa lĩnh vực

 Độ tin cậy

 Khả năng giảng giải

 Khả năng trả lời

 Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi

 Trợ giúp thông minh như một người hướng dẫn

 Có thể truy cập như là một cơ sở dữ liệu thông minh

1.3 Thuật toán suy diễn tiến

1.3.1Giới thiệu thuật toán

Suy diễn tiến (forward charning) Là quá trình suy diễn bắt đầu từ tập sự kiện đã biết, rút ra những sự kiện mới và cứ như vậy cho đến khi có được sự kiện cần chứng minh hoặc không có luật nào sinh ra các sự kiện mới (tập sự kiện đúng là cực đại)

VD: Nếu thấy trời mưa trước khi ra khỏi nhà (sự kiện) thì phải lấy áo mưa (kết luận)

Trong phương pháp này, người sử dụng cung cấp các sự kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn) tìm cách rút ra các kết luận có thể Kết luận được xem là những thuộc tính có thể được gán giá trị Trong số những kết luận này, có thể có những kết luận làm người sử dụng quan tâm, một số khác không nói lên điều gì, một số khác có thể vắng mặt

Các sự kiện thường có dạng: Atribute = Value

Lần lượt các sự kiện trong cơ sở tri thức được chọn và hệ thống xem xét tất cả các luật mà các sự kiện này xuất hiện như là tiền đề Theo nguyên tắc lập luận trên, hệ thống sẽ lấy ra những luật thỏa mãn Sau khi gán giá trị cho các thuộc tính thuộc kết luận tương ứng, người ta nói rằng các sự kiện đã được thoã mãn Các thuộc tính được gán giá trị sẽ là một phần củakết quả chuyên gia Sau khi mọi sự kiện đã được xem xét, kết quả được xuất ra cho người sử dụng

1.3.2 Hệ luật dẫn

Hệ luật dẫn – là luật phát biểu dưới dạng:

If p1, p2, …, pn then q1, q2, …, qn

Trong đó, các ký hiệu pi, qj là các sự kiện nào đó VD:

If a>b, b>c then a>c If a=b then b=a

1.3.3 Mô hình hệ dẫn luật

Gồm 2 thành phần cơ bản là (F, R) : Trong đó:

 F là tập sự kiện

 R là tập luật dẫn, mỗi luật có dạng: A >B (A là giả thiết, B là kết luận của luật)

VD: Các liên hệ suy dẫn trên các yếu tố của một tam giác theo hệ luật

dẫn:

(1) Tập sự kiện:

F={a,b,c,A,B,C,R,S,p,ha,hb,hc,…}

Trong đó: sự kiện a tương đương với ″biết cạnh a″ sự kiện b tương đương với ″biết cạnh b″ …

(2) Tập luật dẫn: R={ r1 : A,B-> C, r2: a,b,c->S, … }

1.4 Suy diễn tiến:

1.4.1 Giới thiệu suy diễn tiến:

Là quá trình suy ra các sự kiện mới từ những sự kiện đang có dự trên sự

áp dụng của các luật dẫn, tập sự kiện xuất phát là các sự kiện trong giả thiết Quá trình suy diễn kết thúc khi đạt được các sự kiện mục tiêu hoặc khi không suy diễn thêm được sự kiện gì mới dựa trên các luật dẫn

VD:

GT={a,b,A} G={S}

Quá trình suy diễn:

a,b,A -> B (luật a,b,A -> B dựa trên định lý hàm số Sin)

GT1={a,b,A,B}

A,B-> C (luật A,B->C dựa trên định lý tổng các góc trong tam giác ) C,a,b->S (luật C,a,b->S dựa theo công thức S=1/2abSinC)

=> từ a,b,A ta suy được S

- Ý tưởng thuật toán suy diễn tiến

Trong mỗi bước của thủ tục lập luận tiến, xét một luật trong cơ sở luật Đối sánh mỗi điều kiện của luật với các sự kiện trong cơ sở sự kiện, nếu tất cả các điều kiện của luật đều được thoả mãn thì sự kiện trong phần kết luận của luật được xem là sự kiện được suy ra

Nếu sự kiện này là sự kiện mới (không có trong bộ nhớ làm việc), thì nó được đặt vào bộ nhớ làm việc Quá trình trên được lặp lại cho tới khi nào không có luật nào sinh ra các sự kiện mới

- Các bước của suy diễn tiến

Bước 1: Trong mỗi bước, xét một luật trong cơ sở luật

Bước 2: Đối sánh mỗi điều kiện của luật đang xét với các sự kiện trong cơ

sở sự kiện:

Bước 2.1: Nếu tất cả các điều kiện của luật đang xét đều được thỏa mãn thì

sự kiện trong phần kết luận của luật đang xét là sự kiện được suy ra

Bước 2.2: Nếu sự kiện suy ra trong Bước 2.1 là mới (không có trong bộ nhớ làm

việc) thì được đặt vào bộ nhớ làm việc

Bước 3: Lặp quá trình trên cho đến khi không có luật nào (trong cơ sở luật) sinh ra các sự kiện mới

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH BI TOÁN

2.1 Đặt vấn đề

Trong những năm gần đây, trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là sau đại dịch Covid-19 đã tạo ra một loạt các ảnh hưởng đối với các bệnh liên quan đến đường hô hấp Bệnh lý liên quan đến đường hô hấp ngày càng trở thành một thách thức lớn đối với sức khỏe cộng đồng Hiện nay, tình hình về các bệnh như viêm phổi, hen suyễn, bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính,… đang gia tăng đáng

kể, tạo nên một gánh nặng đặc biệt cho các hệ thống y tế trên toàn cầu Nguyên nhân chính của sự gia tăng này bao gồm như ô nhiễm không khí, hút thuốc lá, thuốc lá điện tử, cùng với ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, các bệnh lý liên quan đến hậu Covid-19 Chất lượng không khí đặc biệt là Hà Nội luôn ở mức gây hại cho sức khỏe con người cùng với các hạt bụi, khí thải từ các phương tiện giao thông, nhà máy đã góp phần làm tổn thương đường hô hấp, từ đó tỉ lệ mắc và tử vong do các bệnh liên quan đến đường hô hấp đang tăng hơn bao giờ hết

Xu hướng tương lai dự kiến sẽ đối mặt với sự gia tăng của các bệnh liên quan đến đường hô hấp, đặc biệt là hậu quả của COVID-19 Nguy cơ xuất hiện của các bệnh như hội chứng hậu COVID-19 và tổn thương đường hô hấp vẫn là mối quan tâm Để đối phó với thách thức này, hệ chuyên gia chuẩn đoán đường

hô hấp trở nên cực kỳ cần thiết

Hệ chuyên gia có khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lâm sàng để cung cấp chuẩn đoán chính xác và nhanh chóng Tích hợp hệ chuyên gia vào quy trình y tế có thể nâng cao khả năng dự đoán và quản lý bệnh liên quan đến đường hô hấp Hệ chuyên gia cũng có thể hỗ trợ quyết định lâm sàng, giúp bác

sĩ và nhân viên y tế đưa ra những quyết định chính xác về chẩn đoán và điều trị Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực hệ chuyên gia chuẩn đoán đường

hô hấp sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm các phương pháp chẩn đoán mới và hiệu quả Đầu tư vào nghiên cứu sẽ giúp hiểu rõ hơn về biến động của các bệnh liên quan đến đường hô hấp và đề xuất các giải pháp đối phó một cách toàn diện Điều này sẽ giúp chúng ta không chỉ đối mặt với thách thức ngày càng phức tạp mà còn xây dựng một hệ thống y tế mạnh mẽ và hiệu quả hơn

2.2 Nội dung thực hiện

Nội dung thực hiện đề tài:

 Thu thập tri thức liên quan, chuẩn bị cho quá trình xây dựng cơ sở luật của

hệ chuyên gia, bao gồm kiến thức về căn bệnh và các triệu chứng gặp phải

 Phân tích các tri thức thu thập được, sau đó phân loại và biểu diễn thành các phát biểu Sử dụng logic vị từ để xây dựng các tập luận, sự kiện

 Chuyển các tập luận và sự kiện thành dữ liệu

 Sử dụng ngôn ngữ Node.JS để xây dựng frontend và backend cho hệ chuyên gia

2.2.1 Thu thập tri thức

Thu thập tri thức là bước quan trọng mở đầu cho mỗi bài toán, đặc biệt đối với bài toán tư vấn ra quyết định

Cách thức thu thập thông tin:

 Dựa trên tìm kiếm thông tin

 Dựa trên chuyên ngành y tế

 Dựa trên thống kê để đưa ra các tri thức

Các tri thức thu thập về bài toán

Viêm phế quản cấp: Viêm phế quản cấp tính là tình trạng viêm của cây khí-phế quản, thường xảy ra sau nhiễm trùng đường hô hấp trên mà không có bệnh phổi mạn tính

Suyễn: Hen suyễn (hen phế quản) là bệnh viêm mãn tính của đường hô hấp

Giãn phế quản: Giãn phế quản là sự giãn đường kính và phá hủy các phế quản lớn do nhiễm trùng và viêm mạn tính

Viêm tiểu phế quản: Viêm tiểu phế quản là một bệnh lý nhiễm virut cấp tính của đường hô hấp dưới ở trẻ < 24 tháng và đặc trưng bởi suy hô hấp, khò khè và/hoặc ran nổ

Bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính: Bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD) là một bệnh viêm phổi mãn tính được gây ra luồng khí bị tắc nghẽn từ phổi Các triệu chứng bao gồm khó thở, ho, tiết chất nhầy (đờm) và thở khò khè Cảm lạnh: Cảm lạnh là một trong những căn bệnh về đường hô hấp thường gặp phải ở trẻ em và người lớn

COVID 19: COVID-19 (từ tiếng Anh: coronavirus disease 2019 nghĩa

là bệnh virus corona 2019)[10] là một bệnh đường hô hấp cấp tính truyền nhiễm gây ra bởi chủng virus corona SARS-CoV-2 và các biến thể của nó Viêm thanh khí phế quản: Viêm thanh khí phế quản cấp (gọi chung là croup) là nguyên nhân phổ biến nhất gây tình trạng tắc nghẽn đường hô hấp dưới ở trẻ nhỏ

Xơ nang: Xơ nang là một bệnh di truyền của các tuyến ngoại tiết ảnh hưởng chủ yếu đến hệ thống hô hấp và hệ tiêu hóa

Bệnh cúm: Cúm là một dạng bệnh nhiễm vi rút cấp tính Bệnh phát triển khi vi rút cúm lây nhiễm và tấn công vào hệ hô hấp đường mũi, cổ họng, các ống phế quản và có thể bao gồm cả phổi

Ung thư phổi: Bệnh ung thư hay gặp, khó phát hiện nhất và kết quả điều trị hiệu quả thấp, gây tử vong nhiều nhất hiện nay là ung thư phổi

Bệnh phổi nghề nghiệp: Bệnh phổi nghề nghiệp là các tình trạng bệnh phổi liên quan đến nghề nghiệp, hoặc liên quan đến công việc

Bệnh ho gà (Vi khuẩn Bordetella pertussis): Bordetella pertussis là một loại coccobacillus vi khuẩn gram âm, hiếu khí, gây bệnh, thuộc chi Bordetella

và là tác nhân gây bệnh ho gà hoặc ho gà

Viêm phổi: Viêm phổi là hiện tượng viêm nhiễm của nhu mô phổi bao gồm viêm phế nang, túi phế nang, ống phế nang, tổ chức liên kết khe kẽ và viêm tiểu phế quản tận cùng

Viêm xoang: Bệnh viêm xoang được gọi chung là viêm mũi xoang, xảy ra khi có sự xâm nhập của các tác nhân gây hại mà chủ yếu là vi khuẩn, khiến lớp niêm mạc hô hấp lót trong các xoang cạnh mũi bị viêm

Bệnh lao phổi: Bệnh lao phổi được định nghĩa là bệnh truyền nhiễm do vi khuẩn Mycobacterium gây nên Người bệnh bị phơi nhiễm với bệnh khi bị nhiễm trùng, hoặc tiếp xúc với người mắc bệnh

2.2.2 Biểu diễn tri thức

Trong bài toán cụ thể chuẩn đoán các bệnh hô hấp liên quan đến các triệu chứng theo phương pháp biểu diễn tri thức bằng luật là một phương pháp biểu diễn hợp lý

Tập sự kiện:

F1: Không

F2: Có

F3: Có (Ho có đờm)

F4: Có (Ho không có đờm)

F5: Chưa tới 1 tuần

F6: Hơn 1 tuần nhưng không tới 1 tháng

F7: 1 vài tháng

F8: 1 vài năm

F9: Thực hiện lại

2.2.3 Xây dựng sự kiện và luật

Chú thích:

Wheezing: Thở khò khè

Cough: Ho

Cough (dry): Ho không có đờm

Cough (Productive): Ho có đờm

CoughingBlood: Ho ra máu

ChestPain: Tức ngực

RapidBreathing: Thở dốc

RapidHeartbeat: Tim đập nhanh

KL 1: Wheezing == N IF AND Cough == “dry” AND CoughingBlood ==

N AND ChestPain == N AND RapidBreathing == N AND RapidHeartbeat

==N

THEN Bệnh ho gà và cúm

KL 2: Wheezing == N IF AND Cough == “dry” AND CoughingBlood ==

N AND ChestPain == N AND RapidBreathing == N AND RapidHeartbeat

==Y

THEN Cúm

KL 3: Wheezing == N IF AND Cough == “dry” AND CoughingBlood ==

N AND ChestPain == N AND RapidBreathing == Y THEN Cúm

KL 4: Wheezing == N IF AND Cough == “dry” AND CoughingBlood ==

N AND ChestPain == Y

THEN Cúm

KL 5: Wheezing == N IF AND Cough == “dry” AND CoughingBlood ==

Y

THEN COVID-19

KL 6: Wheezing == N IF AND Cough == “productive” AND

SmokeHistory == N AND ChestPain == N

THEN Viêm thanh khí phế quản cấp

KL 7: Wheezing == N IF AND Cough == “productive” AND

SmokeHistory == N AND ChestPain == Y

THEN Bệnh lao

KL 8: Wheezing == N IF AND Cough == “productive” AND

SmokeHistory == Y

THEN Viêm xoang

KL 9: Wheezing == Y IF AND SmokeHistory == N AND ChestPain ==

N AND RapidBreathing == N

THEN Cảm cúm

KL 10: Wheezing == Y IF AND SmokeHistory == N AND ChestPain ==

Y AND RapidBreathing == N AND CoughingBlood == N

THEN Viêm phế quản cấp

KL 11: Wheezing == Y IF AND SmokeHistory == N AND ChestPain ==

Y AND RapidBreathing == N AND CoughingBlood == Y

THEN Giãn phế quản

KL 12: Wheezing == Y IF AND SmokeHistory == N AND

RapidBreathing == N AND cough == “dry”

THEN Suyễn

KL 13: IF wheezing == Y AND smokingHistory == N AND

rapidBreathing == Y AND cough == “productive” AND fever == N

Then Hen suyễn và xơ nang

KL 14: IF wheezing == Y AND smokingHistory == Y AND chestPain ==

N AND cough == “dry”

Then Viêm tiểu phế quản

RapidBreathing == Y AND cough == “productive” AND fever == Y

Then Xơ nang

KL 16: Wheezing == Y IF AND smokingHistory == Y AND chestPain

== Y AND coughingupBlood == N AND Cough == “dry”

Then Bệnh phổi nghề nghiệp

KL 17: wheezing == Y IF AND smokingHistory == Y AND chestPain ==

N AND Cough == ‘productive’

Then Bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính

KL 18: wheezing == y IF AND SmokingHistory == Y AND chestPain ==

Y AND CoughingupBlood == N AND cough == “Productive”

Then Viêm phổi

KL 19: wheezing == Y IF AND smokingHistory == Y AND ChestPain

== Y AND coughingupBlood == Y

Then Ung thư phổi

2.3 Kết luận:

KL1: Bệnh ho gà và cúm

KL2: Cúm

KL3: Cúm

KL4: Cúm

KL5: COVID-19

KL6: Viêm thanh khí quản phế cấp

KL7: Bệnh lao

KL8: Viêm xoang

KL9: Cảm cúm

KL10: Viêm quản phế cấp

KL11: Giãn phế quản

KL12: Suyễn

KL13: Hen suyễn và xơ nang

KL14: Viêm tiểu phế quản

KL15: Xơ nang

KL16: Bệnh phổi nghề nghiệp