Xây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạch (Luận văn thạc sĩ)

Xây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạchXây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạch

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - HOÀNG TRƯỜNG GIANG XÂY DỰNG CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ CÁC BỆNH LÝ TIM MẠCH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI – 2019 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - HOÀNG TRƯỜNG GIANG XÂY DỰNG CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ CÁC BỆNH LÝ TIM MẠCH Chuyên ngành : Hệ thống thông tin Mã số : 8.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Hữu Lập HÀ NỘI – 2019 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng năm 2018 Tác giả luận văn Hoàng Trường Giang ii LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban Giám đốc, Học viện công nghệ bưu viễn thơng ln tạo điều kiện cho tơi suốt q trình học tập hồn thành luận văn Tơi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Lê Hữu Lập, người thầy có nhiều kiến thức, kinh nghiệm tận tình giảng dạy hướng dẫn tơi suốt q trình học tập, thực đề tài hoàn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám đốc Bệnh viện Bạch Mai, cho phép tiến hành nghiên cứu, cung cấp thông tin đầy đủ trung thực cho nghiên cứu này, tạo điều kiện, quan tâm động viên tơi hồn thành luận văn Hà Nội, ngày 14 tháng 11 năm 2018 Tác giả luận văn Hoàng Trường Giang iii DANH MỤC CHỮ VIÊT TẮT Viết tắt Tiếng anh Bộ y tế BYT CF Tiếng việt Certainty Factor Thừa số chắn Hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch HCGTM HIS Hopital information systerm Hệ thống quản lý bệnh viện LIS Laboratory Information System Hệ thống quản lý xét nghiệm Huyết áp HA HATT Huyết áp tâm thu HATTr Huyết áp tâm trương Tăng huyết áp THA User profile Hồ sơ đặc trưng người dùng Patient profile Hồ sơ bệnh nhân iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CHỮ VIÊT TẮT iii DANH MỤC HÌNH vi DANH MỤC BẢNG vii MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài: Mục đích nghiên cứu: Đối tượng phạm vi nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu: Nội dung luận văn trình bày chương CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ TRONG Y KHOA 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Định nghĩa hệ chuyên gia 1.3 Cấu trúc hệ chuyên gia .6 1.3.1 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) 1.3.2 Mô tơ suy luận 1.4 Hoạt động hệ chuyên gia 10 1.4.1.Nguyên tắc hoạt động 11 1.4.2 Mô tơ suy luận (Máy suy diễn) 12 1.4.3 Hệ thống giao tiếp với người sử dụng 17 1.5 Đặc tính hệ chuyên gia 18 1.6 Một số hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh .19 1.6.1 Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh phổi 19 1.6.2 Ứng dụng logic mờ xây dựng hệ trợ giúp chẩn đoán bệnh thần kinh – Tâm thần 19 Kết luận chương 19 CHƯƠNG - HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN, 21 ĐIỀU TRỊ BỆNH TIM MẠCH 21 v 2.1 Dữ liệu y khoa bệnh tim mạch 21 2.1.1 Sơ lược bệnh tim mạch 21 2.1.2 Nguyên nhân triệu chứng 22 2.1.3 Các bệnh tim mạch thường gặp 23 2.2 Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ bệnh tim mạch 34 2.2.1 Tổng quan 34 2.2.2 Cơ sở tri thức bệnh tim mạch 35 2.2.3 Mô tả q trình chẩn đốn bệnh lý tim mạch 39 2.2.3 Cơ sở tri thức 41 2.2.4 Mô tơ suy luận 42 2.2.5 Module giải thích 44 2.2.6 Module quản lý Profile bệnh nhân 44 Kết luận chương 48 CHƯƠNG - THỬ NGHIỆM HỆ CHUYÊN GIA VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 50 3.1 Giới thiệu chung .50 3.2.Thử nghiệm chẩn đoán điều trị 50 3.2.1 Quá trình Chẩn đốn 50 3.2.2 Đánh giá ý nghĩa profile 51 3.3 Đánh giá kết chẩn đoán 54 Kết luận chương 55 KẾT LUẬN 56 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 57 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 vi DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Cấu trúc hệ chuyên gia Hình 1.2 Cấu trúc hệ chuyên gia 11 Hình 1.3 Quá trình suy luận máy suy diễn 12 Hình 1.4 Giao tiếp người sử dụng máy 17 Hình 2.1 Sơ đồ tổng quát hệ chuyên gia bệnh tim mạch 35 Hình 2.2 Các bước xây dựng tri thức HCGTM 38 Hình 2.3 Sơ đồ trình chẩn đoán tổng quát 40 Hình 2.4 Sơ đồ trình thu thập thông tin 40 Hình 2.5 Sơ đồ trình chẩn đoán 41 Hình 2.6 Khởi tạp profile 46 Hình 2.7 Lịch sử điều trị 47 Hình 2.8 Thơng tin Profile bệnh nhân đái tháo đường điều trị 47 Hình Hồ sơ tóm tắt q trình điều trị 48 Hình 2.10 Chi tiết đợt điều trị 48 Hình 3.1 Dữ liệu tri thức tháng 1/2017 51 Hình Dữ liệu tri thức 07/2018 51 Hình 3.3 Thử nghiệm HCGTM 55 vii DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Các ngưỡng huyết áp dùng để chẩn đoán theo cách đo 27 Bảng 2.2 Các ngưỡng HA áp dụng để chẩn đoán THA theo cách đo 28 Bảng 2.3 Tăng huyết áp phòng khám đơn độc (Tăng huyết áp áo choàng trắng) 29 Bảng 2.4 Phân độ tăng huyết áp 29 Bảng 2.5 Đánh giá ban đầu bệnh nhân tăng huyết áp 30 Bảng 2.6 Đánh giá nguy cơ, tổn thương quan đích tình trạng lâm sáng kết hợp bệnh nhân tăng huyết áp 31 Bảng 2.7 Xử trí THA theo phân độ nguy tim mạch 32 Bảng 2.8 Thuốc liều lượng điều trị huyết áp 33 Bảng 3.1 Bảng kết đánh giá chức hỏi bệnh 53 Bảng 3.2 Bảng kết đánh giá chức hỏi bệnh 53 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài: Theo số liệu thống kê Tổ chức y tế giới, hàng năm có khoảng 17,5 triệu người tử vong bệnh có liên quan đến tim mạch Tại Việt Nam, theo dự báo hội Tim mạch Việt Nam, khoảng 20% dân số nước ta mắc bệnh tim mạch tăng huyết áp Ngồi ra, tính chất bệnh lý tim mạch tiến triển âm thầm, có triệu chứng đặc trưng giai đoạn đầu nên muốn chẩn đoán bệnh tim mạch sớm cần phải theo dõi bệnh sử bệnh nhân Hơn nữa, biết bệnh sử bác sĩ tiên đốn trạng bệnh nhân, từ bác sĩ cần kiểm tra vài triệu chứng hay dấu hiệu bất thường chẩn đốn bệnh Như tùy vào bệnh sử bệnh nhân mà bác sĩ có cách hỏi bệnh khác Mặt khác, phần lớn bệnh viện nước ta khơng có khoa tim mạch, chưa có hệ thống đào tạo chuyên sâu ngành tim mạch, thiếu bác sĩ chuyên khoa tim mạch bệnh viện lớn Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh Thống kê cho thấy năm Bệnh viện Bạch Mai phải khám điều trị nội trú cho khoảng 270000 người bị mắc bệnh liên quan đến tim mạch số lượng bệnh nhân hàng năm tăng từ đến 10% Do vậy, từ khó khăn thực tế đơn vị, học viên xin chọn đề tài luận văn cao học “ Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán điều trị bệnh lý tim mạch” Khi hệ thống hồn chỉnh khơng công cụ trợ giúp đắc lực cho y bác sỹ bệnh viện nói chung bệnh viện Bạch Mai nói riêng (đặc biệt bác sỹ trường) việc chuẩn đoán điều trị bệnh tim mạch, đồng thời giúp bệnh nhân tìm hiểu thực trạng bệnh tình Tổng quan vấn đề nghiên cứu: Trong thập niên kỷ trước, nhóm nhà nghiên cứu khoa học trường Đại học Tổng hợp Stanford, Hoa Kỳ, làm việc chủ trì giáo sư Ed Feigenbaum, xây dựng giả thuyết thông minh (intelligence) lưu trữ khối lượng lớn tri thức Họ tìm kỹ thuật “biểu diễn tri thức” tiến hành thực dự án lập trình nghiệm suy (HPP: Heuristic Programming Project) 48 Hình Hồ sơ tóm tắt trình điều trị Hình 2.10 Chi tiết đợt điều trị Kết luận chương Từ liệu y khoa bệnh lý tim mạch Patient Profile cho phép xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đốn bệnh lý tim mạch (HCGTM), bác sĩ nhanh chóng phát điều trị bệnh Thành phần hệ chuyên gia HCGTM gồm có: Cơ sở tri thức bệnh tăng huyết áp, mô tơ suy luận, mô tơ giải thích… Các Profile hỗ trợ bác sĩ chuyên khoa Nội chẩn đoán, kết luận đưa quy trình chữa trị bệnh 49 Trong chương luận văn trình bày : Thử nghiệm, đánh giá kết hệ chuyên gia 50 CHƯƠNG - THỬ NGHIỆM HỆ CHUYÊN GIA VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Trong chương này, luận văn trình bày trình thử nghiệm đánh giá kết Bác sĩ tiến hành chạy chương trình cập nhật thơng tin người bệnh thu nhận kết từ hệ chuyên gia HCGTM 3.1 Giới thiệu chung Từ liệu Profile Bệnh viện Bạch Mai gồm 150 Bệnh nhân tăng huyết áp tháng 7, tháng năm 2018 đơn vị Khoa khám bệnh Lần lấy 1374 Profile tháng 7/2018 làm liệu sở tri thức Lần lấy 1398 Porfile tháng 8/2018 để chỉnh sửa cập nhật sở tri thức Bài toán yêu cầu đánh giá hệ chuyên gia HCGTM 3.2.Thử nghiệm chẩn đoán điều trị 3.2.1 Q trình Chẩn đốn Dữ liệu dùng để thử nghiệm đánh giá HCGTM bệnh án ngoại trú thu thập khoa khám bệnh, Bệnh viện Bạch Mai tháng 7/2017 tháng 7/2018 Một bệnh án có nhiều loại thơng tin, phần lớn thông tin dùng để điều trị theo dõi bệnh Khi nhập viện điều trị ngoại trú bác sĩ cần loại thơng tin sau để chẩn đốn: Thơng tin bệnh nhân, bệnh sử bệnh nhân gia đình, thơng tin khám bệnh bác sĩ số kết cận lâm sàng kết chẩn đốn Nhiều trường hợp bệnh án khơng có đầy đủ thơng tin Ví dụ bệnh nhân bác sĩ hỏi đầy đủ thơng tin, bệnh nhân chẩn đốn tăng huyết áp (Tái khám định kỳ ) bệnh án chứa thơng tin, chủ yếu xét nghiệm dùng để đánh giá tình trạng bệnh Tổng số bệnh án mẫu qua lần thu thập Khoa khám bệnh, Bệnh viện Bạch Mai 2772 bệnh án, đó: Lần tháng 7- Năm 2017 thu thập 1374 bệnh án ngoại trú có đăng ký khám ngoại trú 01/07/2017 đến 31/07/2017 Các bệnh án dùng làm sở tri thức 51 Hình 3.1 Dữ liệu tri thức tháng 7/2017 Lần tháng 07 - Năm 2018 thu thập 1398 bệnh án ngoại trú có ngày điều trị ngoại trú từ 01/08/2018 đến 31/08/2018 Các bệnh án dùng để chỉnh sửa cập nhật sở tri thức Hình Dữ liệu tri thức 07/2018 3.2.2 Đánh giá ý nghĩa profile Khi theo dõi tình trạng bệnh nhân qua lần chẩn đốn, bác sĩ tiên 52 đốn bệnh nhân có nguy tăng huyết áp cao hay không cao để khuyên bệnh nhân tái khám theo định kỳ cho phù hợp HCGTM thực tương tự, sau lần chẩn đoán hệ thống cập nhật lại profile bệnh nhân suy diễn để xác định nguy tăng huyết áp bệnh nhân Kết chẩn đoán nguy tăng huyết áp HCGTM đánh giá cách so sánh với kết chẩn đoán nguy bác sĩ 80 bệnh án 40 bệnh nhân tạo ngẫu nhiên Trong tổng số 40 trường hợp, HCGTM cho kết 28 trường hợp (70%) so với ý kiến đánh giá bác sĩ Trong trường hợp hệ thống chẩn đốn có khả tăng huyết áp ta lý mà người sử dụng cung cấp không đầy đủ, thông tin hay bác sĩ khám lâm sàng bị thiếu sót Để đảm bảo nhận đầy đủ từ người dùng cung cấp triệu chứng, dấu hiệu bất thường, tiền căn,… hệ thống dựa vào thông tin bệnh nhân khác để suy thông tin cần hỏi lại Để đánh giá thông tin suy diễn hệ thống dùng để hỏi lại bệnh nhân có hợp lý hay khơng, tiến hành sau: Chọn ngẫu nhiên bệnh án HCGTM chẩn đốn có khả tăng huyết áp (trong trường hợp thử nghiệm chọn CF >= 0.7) có kết chẩn đốn cuối tăng huyết áp tổng số 2772 bệnh án mẫu Kiểm tra xem thông tin xác HCGTM định cần hỏi lại có kiện bị loại bỏ hay khơng Ví dụ bệnh án có mã số HNBM.15020084 có thơng tin sau dùng để chẩn đốn khả năng: Bệnh thận , chóng mặt, ngủ Thực kiểm tra với trường hợp chọn thơng tin có bệnh án khác nhiều Đầu tiên giả sử bệnh án khơng bệnh thận hệ thống suy diễn hỏi lại thơng tin (hay chảy máu cam, chóng mặt, hút thuốc) Khi loại bỏ chóng mặt hệ thống hỏi đau ngực hút thuốc không Cũng kiểm tra với bệnh án lần hỏi tất thông tin suy diễn Kết sau: Khi bỏ tăng liên quan bệnh thận hệ thống hỏi lại thông tin sau: Tiểu đêm, buốt, tức, phù bàn, cổ chân khuỷu tay, ngứa phát ban khơng Khi bỏ chóng mặt hệ thống hỏi lại thông tin sau: đau ngực, hút thuốc, khó thở, ngủ khơng Khi chọn tất thơng tin suy diễn dùng để hỏi có khác biệt trường hợp loại bỏ thơng tin nơn Như hệ thống hỏi lại nhiều khả 53 phục hồi thơng tin bị thiếu cao Sau bảng kết thực kiểm tra 10 nhóm bệnh án, nhóm chọn ngẫu nhiên 20 bệnh án Mỗi lần kiểm tra tương ứng với thông tin bệnh án bị loại bỏ Trong lần kiểm tra chọn bệnh án có độ tương tự cao (i=1) thông tin xuất bệnh án tương tự n bậc cao (thực bước theo mục 2.2.4.4 ) Bảng 3.1 Bảng kết đánh giá chức hỏi bệnh bổ sung nhiều nhóm bệnh án Nhóm Số lần kiểm tra n Kết 120 67.7% 96 76.2% 86 80.2% 83 83.1% 92 83.4% 91 63.7% 86 77.9% 85 78.8% 90 77.8% 10 88 80.7% Sau bảng kết kiểm tra khác nhóm 20 bệnh án với giá trị n khác để thấy ảnh hưởng n với khả có thơng tin cần hỏi số thông tin dùng để hỏi Bảng 3.2 Bảng kết đánh giá chức hỏi bệnh bổ sung nhóm bệnh án Lần test Số lần kiểm tra n Kết 91 63.7% 91 73.6% 91 76.9% 91 76.9% 91 76.9% 54 Nhận xét: Hơn 63% số lần hỏi bổ sung có chứa thơng tin bị cung cấp thiếu số lượng thông tin dùng để hỏi lại ảnh hưởng đến khả chứa thơng tin bị thiếu sót n i lớn hệ thống hỏi nhiều khả có hỏi thơng tin cần cao 3.3 Đánh giá kết chẩn đoán Để đánh giá kết chẩn đốn, hệ thống sử dụng thơng tin có 96 bệnh án thu thập lần Kết hệ thống so sánh với kết chẩn đoán bệnh án Nhưng phần lớn bệnh án khơng có chẩn đốn ngun nhân nên kết chẩn đoán nguyên nhân so sánh với chẩn đoán bác sĩ Sau kết thực nghiệm với 120 bệnh án, có bệnh án chẩn đoán tăng huyết áp trước Đối với bệnh án này, hệ thống kiểm tra lại bệnh nhân có bị tăng huyết áp hay không phân loại tăng huyết áp Trong trường hợp hệ thống cho kết 100% Theo kết chẩn đốn 120 bệnh án lại có 109 bệnh án có kết luận tăng huyết áp trùng với đánh giá bác sĩ xây dựng HCGTM Nếu so sánh với chẩn đoán bác sĩ thực 91% Phần lớn bệnh án không ghi nguyên nhân tăng huyết áp nên kết chẩn đoán hệ thống so sánh với ý kiến bác sĩ đạt 89.47% 55 Hình 3.3 Thử nghiệm HCGTM Kết luận chương Hệ chuyên gia HCGTM thực nghiệm từ liệu tri thức Profile tăng huyết áp Bệnh viện Bạch Mai Sau thực nghiệm 120 Profile, nhận biết ưu điểm sau: - Hạn chế tình trạng bác sĩ hỏi bệnh, chẩn đoán thiếu khám chữa bệnh - Quản lý Profile, giúp bác sĩ có phác đồ điều trị sử dụng đơn thuốc, tránh bị lạm dụng sử dụng thuốc liều - Có liệu tổng quan cho sinh viên y khoa có nhìn tổng quát bệnh Hạn chế mức độ tham gia đóng góp bác sĩ chuyên ngành hạn chế, hệ chuyên gia HCGTM bổ sung nâng cấp luật đảm bảo kết xác 56 KẾT LUẬN Việc ứng dụng công nghệ thông tin Y khoa nhà khoa học đặc biệt quan tâm năm gần Các hệ chuyên gia nhằm hỗ trợ việc chẩn đoán điều trị loại bệnh khác ứng dụng nhiều sở y tế, với mục đích đưa tiến cơng nghệ vào phục vụ công tác khám chữa bệnh Bệnh viện Bạch Mai, nơi học viện công tác Học viên thực đề tài “Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán điều trị bệnh lý tim mạch” Với việc thực luận văn, học viên có hội tìm hiểu phát triển hệ chuyên gia cụ thể nhằm hỗ trợ chẩn đoán điều trị loại bệnh y khoa, đáp ứng nhu cầu ứng dụng công nghệ thông tin khám chữa bệnh đơn vị tiếp tục hồn thiện hệ thống để mở rộng sử dụng cho đơn vị ngành Để thực mục tiêu học viên sâu nghiên cứu tìm hiểu cấu trúc nguyên lý hoạt động hệ chuyên gia nói chung đặc điểm hệ chuyên gia trợ giúp chẩn đốn bệnh y khoa nói riêng Trên sở tận dụng sở liệu y khoa có phát triển hệ chuyên gia HCGTM phù hợp với yêu cầu chẩn đoán bệnh bệnh lý tim mạch với nguyên bệnh khác Nhìn chung HCGTM bước đầu thực cho việc chẩn đoán bệnh theo dõi diễn biến bệnh Do thời gian có hạn, nên tới học viên phải tiếp tục để hoàn thiện hệ thống sở cập nhật đầy đủ sở tri thức hệ thống cách tự động giao diện thân thiện với người sử dụng 57 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Chúng tơi muốn phát triển hệ thống để cập nhật sở tri thức lần chẩn đoán sai Khi phát triển hệ thống, sở tri thức bổ sung thêm phương pháp điều trị để tư vấn cho bác sĩ điều trị cho phù hợp với trạng bệnh nhân Hệ chuyên gia mô lý thuyết, chưa hồn tồn tích hợp, trích xuất liệu sở liệu HIS & LIS liên quan đến quyển, tính tích hợp nhà cung cấp Do thời gian làm luận văn có hạn, để tìm hiểu sau tri thức bệnh lý tim mạch làm sở xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán đoán bệnh lý tim mạch chưa chuyên sâu, mức am hiểu bệnh hạn chế cần tìm hiểu giúp đỡ chuyên gia điều trị bệnh lý tim mạch 58 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt: [1] Đỗ Trung Tuấn (1999), Hệ chuyên gia, Nxb Giáo Dục [2] Thận học tập 1, Tài liệu giảng dạy trường Đại học Y Dược TP.HCM, 2002 [3] Bệnh học nội khoa, Tài liệu giảng dạy trường ĐH Y Dược TP.HCM, Nxb Mũi Cà Mau [4] Sách khuyến cáo bệnh lý tim mạch 2008, Tài liệu Viện tim mạch Quốc gia Tài liệu tiếng Anh: [5] Aikins J S., Kunz J C., Shortliffc E H., and Fallat K J (1983), “PUFF: An Expert System for Interpretation of Pulmonary Function Data”, Comput Biomed 16, pp 199-208 [6] Basu C., Hirsh H., Cohen W (1998), “Recommendation as Classification: Using Social and Content-Based Information in Recommendation”, In Proceedings of AAAI, USA, pp 714–720 [7] Buchanan B.G (1984), Shortliffe E.H, Rule Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project, AddisonWesley, pp 209-232 [8] Fred A., Filipe J., Partinen M., Paiva T (2000), "PSG-Expert: An Expert System for the Diagnosis of Sleep Disorders", IOS Press 78, pp 127-147 [9] Friedman-Hill E.J (2003), Jess in Action - Rule-Based Systems in Java, Manning Publications, USA [10] Gauch S., Speretta M (2007), “User Profiles for Personalized Information Access”, Springer-Verlag , Berlin [11] Giarratano J.C., Riley G.D (1998), Expert Systems – Principles and Programming Third Edition, PWS, Boston [12] Hatzilygeroudis I., Karatrantou A., Pierrakeas C (2004), “PASS: An Expert System with Certainty Factors for Predicting Student Success”, Springer, Berlin 59 [13] Hill W., Stead L., Rosenstein M., Furnas G (1995), “Recommending and Evaluatin Choices in a Virtual Community of Use”, In Proceedings of SIGCHI, Denver, pp 194–201 [14] Kim J., Lee B., Shaw M (2001), “Application of Decision-Tree Induction Techniques to Personalized Advertisements on Internet Storefronts”, International Journal of Electronic Commerce [15] Krishnamoorthy C.S., Rajeev S (1996), Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers, CRC Press [16] Krulwich B., “LifeStyle Finder: Intelligent User Profiling Using Large-Scale Demographic Data”, AI Magazine 18(2), pp 37–45 [17] Kusrini (2007), “Question Quantification to Obtain User Certainty Factor in Expert System”, Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering and Informatics, Indonesia [18] Liebowitz J (1997), The Handbook of Applied Expert Systems, CRC Press, Boca Raton, FL [19] Linden G., Smith B., York J (2003), “Amazon.com Recommendations Item-toItem Collaborative Filtering”, IEEE [20] Marakakis E., Vassilakis K.(2005), “Expert System for Epilepsy with Uncertainty”, AIML 05, Egypt [21] Montaner M., López B., Rosa D.L (2003), “A Taxonomy of Recommender Agents on the Internet”, Artificia Intelligence Review 19, Kluwer, pp 285-330 [22] Moukas A (1997), “Amalthaea: Information Filtering and Discovery Using a Multiagent Evolving System”, Journal of Applied AI 11(5), Ireland, pp 437–457 60 PHỤ LỤC BẢNG CÁC LUẬT VỀ BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG Luật IF THEN HUYETAP < (HHTT1) 62 12 HUYETAP < (160120, Canxi>2.1, CF(1000) Kali>4.5, Renin >1) ... Mai 21 CHƯƠNG - HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN, ĐIỀU TRỊ BỆNH TIM MẠCH Hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán, điều trị bệnh tim mạch thiết kế dựa phác đồ điều trị chuyên gia đầu ngành Bộ y tế đề xuất,... văn trình bày chương Chương 1: Cơ sở lý thuyết hệ chuyên gia hỗ trợ y khoa Chương 2: Hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán điều trị bệnh lý tim mạch Chương trình bày liệu y khoa bệnh bệnh tim mạch xây. .. vấn đề : Dữ liệu y khoa bệnh tim mạch phương pháp xây dựng hệ chuyên gia để hỗ trợ chẩn đoán bệnh 2.1 Dữ liệu y khoa bệnh tim mạch 2.1.1 Sơ lược bệnh tim mạch Tim mạch bệnh lý xuất âm thầm để lại