5.1.1. Mục tiêu ứng dụng
Mục tiêu của ứng dụng này nhằm hỗ trợ cho các bác sĩ mới ra trƣờng chƣa có kinh nghiệm trong chẩn đoán hay bất cứ một ngƣời nào có nghi ngờ bệnh hay có triệu chứng khác thƣờng có thể dùng chƣơng trình này để phát hiện và thăm khám chữa trị kịp thời. Hệ thống cho phép ngƣời dùng nhập thông tin bệnh nhân và các triệu chứng ban đầu. Dựa vào các triệu chứng trên hệ thống sẽ đƣa ra danh sách những xét nghiệm lâm sàng yêu cầu bệnh nhân thực hiện. Sau khi có kết quả, hệ thống sẽ so sánh với tập luật do hệ chuyên gia cung cấp để đƣa ra kết luận chẩn đoán bệnh. Chƣơng trình này là ứng dụng mang tính thực tế với mong muốn mọi ngƣời phát hiện bệnh sớm nhất và chữa trị để giảm đi tình trạng tử vong do căn bệnh ung thƣ ngày càng nhiều.
5.1.2. Sơ lƣợc quy trình chẩn đoán bệnh của hệ thống
Hệ thống này bao gồm các thành phần chẩn đoán bệnh đƣợc mô phỏng nhƣ sau: - Bộ phận thu nhận thông tin bệnh nhân
- Bộ phận thu nhận các triệu chứng cơ năng và thực thể của bệnh nhân - Bộ phận thu nhận các kết quả chẫn đoán lâm sàng và cận lâm sàng - Bộ phận tạo CSTT và CSTT thu thập thông tin
- Bộ phận CSTT chẩn đoán - Bộ phận chẩn đoán
73
Hình 5.1 Quy trình chẩn đoán bệnh của hệ thống
5.1.3. Cấu trúc của hệ thống
Dựa trên kiến thức của chuyên gia, các thông tin trong quá trình bác sĩ khám bệnh để xây dựng một hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thƣ gan. Hệ thống gồm các thành phần nhƣ sau:
1. Giao diện ngƣời dùng
2. Các Control dùng để nhập thông tin ban đầu của bệnh nhân 3. Các Panel chứa các Control để nhận dữ liệu từ ngƣời dùng 4. Các Control để nhận và trả kết quả lâm sàng
5. Module xuất các xét nghiệm cận lâm sàng bệnh nhân cần thực hiện
6. Module chẩn đoán sử dụng các luật đã thu thập đƣợc từ chuyên gia và mô tơ suy diễn để thực hiện quá trình suy diễn
7. Các Module đƣa ra kết quả chẩn đoán
Chẩn đoán Thu thập thông tin bệnh nhân Thu thập các triệu chứng cơ năng và thực thể CSTT chẩn đoán bệnh Các xét nghiệm cận lâm sàng Thu thập kết quả lâm sàng và cận lâm sàng CSTT Tri thức Khám bệnh Luật suy diễn Tri thức Kết quả cận lâm sàng CSTT thu thập thông tin Bệnh Nhân Bác sĩ Luật suy diễn Tri thức Luật suy diễn
74
5.1.4. Tổ chức cơ sở tri thức
Dựa vào mô hình COKB trên ta có thể ứng dụng vào việc chẩn đoán bệnh
bằng mô hình Sub-COKB-Adapt gồm 4 thành phần: (Attr, Act, Rules, Patient)
[1]Tập tin “Attr.txt” : mô tả các thuộc tính dùng chẩn đoán bệnh [2]Tập tin “Act.txt” : mô tả các hành động về bệnh ung thƣ gan [3]Tập tin “Rules.txt”: mô tả tập các luật sử dụng trong suy diễn [4]Tập tin “Patient.txt”: mô tả bài toán cần giải quyết
Cấu trúc tập tin “Attr.txt”
Begin Attr begin variable {Danh sách các thuộc tính} end variable begin constraints end constraints End Attr Ví dụ: Attrs = { ChanAn : Boolean; MetMoi: Boolean; SuyKiet: Boolean; BuonNon: Boolean; NonOi : Boolean; SuySup: Boolean; TieuChay : Boolean; TieuSamMau: Boolean; Ho : Boolean; BangBung : Boolean; NghienRuou : Boolean; ĐauLung: Boolean; NhucVai: Boolean;
75 OnLanh: Boolean; ÐauBung : Boolean; ÐauVungThuongVi: Boolean; ÐauHaSuonPhai: Boolean; ChuongBung : Boolean; ...(xem thêm ở phần phụ lục) }
Cấu trúc tập tin “Act.txt”
Begin actions Begin action Kind_action=”” Hypothesis_part: {các hành động phần giả thiết} End_hypothesis_part Goal_part: {các hành động phần kết luận} End_goal_part: End action End actions Ví dụ: begin_action kind_action = "SieuAmBungTongQuat"; hypothesis_part: {"PhieuSieuAm"} end_hypothesis_part goal_part: {"KetQuaSieuAm"} end_goal_part end_action
76 begin_action kind_action = "XetNghiemHoaSinh"; hypothesis_part: {"PhieuXetNghiem"} end_hypothesis_part goal_part: {"NongDoAFP"} end_goal_part end_action ...(xem thêm ở phần phụ lục)
Cấu trúc tập tin “Rules.txt”
Begin rules begin rule
hypothesis_part:
{Các sự kiện phần giả thiết} end_hypothesis_part goal_part {Các sự kiện phần kết luận} end_goal_part end rule End rules Ví dụ: begin_rule hypothesis_part:
{chanan = true, metmoi = true, tieuchay = true} end_hypothesis_part
goal_part:
{chandoan = "roiloantieuhoa"} end_goal_part
77
begin_rule
hypothesis_part:
{buonnon = true, non oi = true, chuongbung = true, dayhoi = true} end_hypothesis_part goal_part: {chandoan = "roiloantieuhoa"} end_goal_part end_rule begin_rule hypothesis_part:
{tieuchay = true, daubung = true, dayhoi = true} end_hypothesis_part goal_part: {chandoan = "roiloantieuhoa"} end_goal_part end_rule begin_rule hypothesis_part:
{metmoi = true, suykiet = true, sutcan = true, sotcao = true} end_hypothesis_part
goal_part:
{chandoan = "suykiettoanthan"} end_goal_part
end_rule
Cấu trúc tập tin “Patient.txt ”
Begin Objects
begin variable
{Thuộc tính nền [đối tượng, tên đối tượng]} end variable end Objects Ví dụ: begin Patients begin variable {
78 HoTen : string; NamSinh : integer; DiaChi : string; SoBenhNhan : integer; TienSuUTG : boolean; TienSuBN : Boolean; UngThuTeBaoGan : boolean; ViemGan : boolean; RoiLoanTieuHoa : boolean; SuyKietToanThan : boolean; BinhThuong : boolean; } end variable end Patients 5.2. CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 5.2.1. Nền tảng công nghệ
– Chƣơng trình sử dụng phần mềm Visual Studio 2010 và ngôn ngữ đƣợc chọn để xây dựng ứng dụng là C# trên nền DotNetFrameWork 4.0.
– Ứng dụng đƣợc chạy trên môi trƣờng Window.
– Hệ thống dữ liệu đƣợc lƣu trữ trên phần mềm Microsoft SQL Server 2008.
5.2.2. Tổ chức các giao diện
Giao diện màn hình chính gồm hai bảng:
– Bảng 1: Thông tin đề tài
79
Hình 5.2 Giao diện màn hình chính
80
Khi ta đăng nhập vào hệ thống, hệ thống sẽ hiển thị danh sách các bệnh nhân đã thu thập đƣợc (vì đây là dữ liệu thực tế). Khi cho một bệnh nhân nào đó thì sẽ liên kết đến giao diện màn hình chẩn đoán:
Hình 5.4 Giao diện màn hình chẩn đoán bệnh
Khi bệnh nhân nhập thông tin chƣa đủ điều kiện để kết luận bệnh thì hệ thống đƣa ra Màn hình thông báo yêu cầu bệnh nhân thực hiện thêm các siêu âm xét nghiệm hay tƣ vấn thêm thông tin để ra kết luận chẩn đoán cuối cùng.
81
Hình 5.5 Giao diện màn hình yêu cầu thực hiện thêm Sau khi chẩn đoán xong thì sẽ hiển thị màn hình kết quả chẩn đoán:
82
5.3. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM
Hệ chuyên này đƣợc cung cấp bởi Bác sĩ chuyên khoa 2 Võ Hồng Minh Công - Trƣởng khoa Nội tiêu hóa – Gan mật của bệnh viện Nhân Dân Gia Định. Bác sĩ đã có hơn 22 năm kinh nghiệm trong công tác khám và điều trị bệnh gan mật.
Hệ thống đƣợc Bác sĩ Võ Hồng Minh Công đánh giá tốt, các tri thức sử dụng trong hệ thống đúng với chuyên môn trong lĩnh vực y khoa và khá đầy đủ. Và tập các luật đƣợc mô tả trong hệ thống chính xác với tri thức chuyên gia cung cấp, vì vậy hệ thống chẩn đoán tƣơng đối chính xác các trƣờng hợp bệnh.
Kết quả chẩn đoán của hệ thống dựa trên dữ liệu bệnh nhân tại bệnh viện Nhân Dân Gia Định với trên 40 mẫu bệnh và 68 mẫu bệnh tại bệnh viện Đại học Y Dƣợc.
Bảng 5.1 Thống kê kết quả thử nghiệm:
Chẩn đoán đúng Chẩn đoán sai
Số mẫu có bệnh 107 0
Số mẫu không có bệnh 1 0
Tổng số mẫu 108 0
Nhƣ vậy kết quả chạy chƣơng trình thử nghiệm chẩn đoán đúng là 100%. Đây là dữ liệu thực tế với kết quả chẩn đoán của chuyên gia về bệnh gan. Kết quả này cho thấy hệ hỗ trợ chẩn đoán mà đề tài đã sử dụng mang tính ứng dụng rất cao. Hệ chuyên gia ESLCD này đƣợc ứng dụng thực tế và mang lại kết quả rất cao so với khi chẩn đoán không có hệ thống. Do vậy hệ thống này đã sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu có hiệu quả và đạt đƣợc mục tiêu đã đề ra.
83
CHƢƠNG 6
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Trong luận văn này trình bày ứng dựng của mô hình Sub-COKB-Adapt vào lĩnh vực Y khoa và đặc biệt là xây dựng hệ chẩn đoán bệnh ung thƣ gan. Ứng dụng này mang tính thực tế rất cao và đƣợc nhiều ngƣời sử dụng, giúp cho mọi ngƣời phát hiện đƣợc bệnh kịp thời và chữa trị. Ngƣời dùng có thể đăng nhập vào hệ thống và làm theo hƣớng dẫn mà hệ chuyên gia yêu cầu. Từ đó họ có thể biết mình mắc bệnh hay không để đƣa ra hƣớng điều trị hợp lý giúp ích cho sức khỏe con ngƣời.
6.1. KẾT LUẬN
Kết quả của công trình nghiên cứu là xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thƣ gan. Hệ thống đã đƣợc xây dựng dựa trên mô hình Sub-COKB và dựa vào dữ liệu thực tế tại bệnh viện Nhân Dân Gia Định và bệnh viện Đại học Y Dƣợc Thành phố Hồ Chí Minh. Hệ thống đã đáp ứng nhu cầu thực tế về khám chữa bệnh và giúp ích đƣợc cho các bác sĩ trẻ mới ra trƣờng hay bác sĩ vùng tuyến huyện chƣa có kinh nghiệm trong chẩn đoán bệnh ung thƣ gan.
Hệ thống có chức năng nhập thông tin ban đầu của bệnh nhân, chức năng xuất ra các xét nghiệm yêu cầu bệnh nhân thực hiện. Hệ thống hoạt động dựa vào máy suy diễn và tập luật đã đƣợc thu thập từ tri thức chuyên gia để đƣa ra kết quả chẩn đoán. Tri thức của chuyên gia đã trãi qua nhiều năm kinh nghiệm nghiên cứu và thực hành lâm sàng chẩn đoán. Tất cả các tri thức thu thập đƣợc là hoàn toàn chính xác, đáng tin cậy và đang đƣợc sử dụng trong thực tế lâm sàng khám chữa bệnh hiện nay. Do vậy chƣơng trình ứng dụng này thực hiện việc hỗ trợ quyết định nhƣ một chuyên gia thực sự. Hệ thống đã mô phỏng đƣợc quy trình chẩn đoán các triệu chứng bệnh ung thƣ gan giống nhƣ trên thực tế lâm sàng tại các bệnh viện hay phòng khám chuyên khoa.
Xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thƣ gan đƣợc gọi tắt là ESLCD. Đây là kết quả của một công trình nghiên cứu về bệnh ung thƣ gan cũng nhƣ các triệu
84
chứng lâm sàng và cận lâm sàng của bệnh. Chƣơng trình đƣợc chuyên gia đánh giá có tính ứng dụng cao, đem lại nhiều lợi ích cho các bác sĩ chƣa có nhiều kinh nghiệm thực tế lâm sàng và những bác sĩ chăm sóc sức khỏe ban đầu nhằm nâng cao công tác chẩn đoán.
Luận văn đã đƣa ra đƣợc mô hình biểu diễn tri thức thực hiện việc cải tiến mô hình COKB thu hẹp gọi là Sub-COKB-Adapt. Mô hình này đã mô tả một cách đầy đủ và rõ ràng các tri thức phức tạp trong lĩnh vực Y khoa về bệnh ung thƣ gan. Đây là quá trình tìm hiểu và nghiên cứu các mô hình biểu diễn trƣớc đây từ rất nhiều tài liệu và luận văn của nhiều tác giả. Kết quả này đáp ứng đƣợc nhu cầu thực tế về chẩn đoán bệnh ung thƣ gan đƣợc thực hiện bằng việc so sánh chẩn đoán của hệ chuyên gia ESLCD với chẩn đoán của bác sĩ chuyên khoa nội tiêu hóa gan mật . Các chuyên gia trong lĩnh vực Gan mật đã cho ý kiến rất tích cực khi sử dụng chƣơng trình này. Bác sĩ chuyên gia Võ Hồng Minh Công - Trƣởng khoa Nội tiêu hóa – Gan mật bệnh viện Nhân dân Gia Định đã đánh giá hệ thống: “Xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư gan đã mô phỏng được quy trình khám và chẩn đoán các triệu chứng của bệnh ung thư gan trong thực tế lâm sàng và cận lâm sàng. Hệ thống đã thu thập được những tri thức từ đó tạo ra được những tập luật chính xác phù hợp với thực hành lâm sàng. Hệ thống này mang tính ứng dụng cao đem lại nhiều lợi ích cho các bác sĩ chăm sóc ban đầu, tiện lợi tiết kiệm thời gian và chi phí. Hệ thống được đánh giá đạt kết quả rất tốt.”.
Về mặt khoa học, luận văn này đã có đóng góp nhất định trong lĩnh vực biểu diễn tri thức nói chung và trong biểu diễn tri thức về các triệu chứng chẩn đoán bệnh ung thƣ gan nói riêng. Kết quả nghiên cứu này có ý nghĩa rất lớn trong lĩnh vực Y khoa cũng nhƣ việc xây dựng những hệ chuyên gia hỗ trợ cho việc chẩn đoán các bệnh khác trong thực tế đời sống.
6.2. HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 6.2.1. Hạn chế của đề tài 6.2.1. Hạn chế của đề tài
Ngoài những mặt tích cực đề tài thu đƣợc nhƣ trên, đề tài vẫn còn tồn đọng những hạn chế nhƣ sau:
85
– Tri thức và dữ liệu bệnh nhân chỉ thu thập đƣợc 108 trƣờng hợp tại bệnh viện nên chắc chắn chƣa đầy đủ vì vậy hệ thống cần cập nhật thƣờng xuyên. – Hệ thống chƣa có modul cập nhật tri thức cho ngƣời dùng nhập vào. – Hệ thống rất dễ sử dụng nhƣng còn thiếu nhiều hình ảnh minh họa
6.2.2. Hƣớng phát triển của đề tài
– Đề tài cần cập nhật tri thức thƣờng xuyên
– Xây dựng modul cập nhật tri thức thƣờng xuyên và chính xác để chƣơng trình ngày càng hoàn thiện hơn
– Xây dựng trang web chuyên khoa về bệnh Gan
86
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tham khảo tiếng Việt
1. Bùi Thanh An (2007). Giá trị của AFP trong chẩn đoán ung thư gan tái phát sau mổ, Luận văn Thạc sỹ Y Học, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM.
2. Trần Thanh Hiền (2013). Giá trị của Alpha – Fetoprotein trong chẩn đoán, chọn lựa phương pháp điều trị và tiên lượng sau phẩu thuật ung thư gan nguyên phát, Luận văn Thạc sỹ Y Học, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM. 3. Nguyễn Chấn Hùng và CS (1986). Diễn biến tự nhiên của bệnh ung thư, trong
ung thư học lâm sàng, tập I, tái bản lần thứ nhất, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM, trang 79-112.
4. Nguyễn Chấn Hùng (2005), Hiểu biết hiện nay về bệnh ung thư, Tạp chí Y học TP.HCM, tập 9(1), tr.115-122.
5. Hoàng Kiếm, Đỗ Văn Nhơn, Đỗ Phúc (2007). Giáo trình Các hệ cơ sở tri thức. Đại học Công Nghệ Thông tin - Đại Học Quốc Gia TP.HCM.
6. Hoàng Kiếm, Đinh Nguyễn Anh Dũng (2007). Giáo trình Trí tuệ nhân tạo, Đại học Công Nghệ Thông tin - Đại Học Quốc Gia TP.HCM.
7. Hoàng Kiếm (2013). Slide bài giảng Môn học Công nghệ tri thức và Ứng dụng, Đại học Công Nghệ Thông tin - Đại Học Quốc Gia TP.HCM.
8. Trần Thị Nhƣ Lê (2012). Khảo sát Genotype HBV ở bệnh nhân viêm gan B mạn tính, xơ gan và ung thư gan do HBV tại bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ, Luận văn Thạc sỹ, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM.
9. Phạm Nhật Linh (2012). Ung thư gan – phổi, Nhà xuất bản Hồng Đức.
10. Nguyễn Thị Trúc Ly (2012). Xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh Đái tháo đường, Luận văn Thạc sỹ, Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin TP.HCM. 11. Đỗ Văn Nhơn (2013), Slide bài giảng Môn học Biểu diễn tri thức và Ứng dụng,
Đại học Công Nghệ Thông tin - Đại Học Quốc Gia TP.HCM.
12. Vƣơng Nhất Phƣơng (2007). Phẩu trị ung thư gan, Luận văn Thạc sỹ Y Học, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM.
87
13. Đỗ Phúc (2007). Giáo trình Khai thác dữ liệu, Đại học Công Nghệ Thông tin - Đại Học Quốc Gia TP.HCM.
14. Lê Đình Sáng (2010). Ung thư gan nguyên phát - Bệnh học ung thư, Đại học Y khoa Hà Nội.
15. Đinh Tấn Tài (2012). Đánh giá kết quả sớm của phẩu thuật điều trị ung thư tế bào gan, Luận văn Thạc sỹ Y Học, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM.
16. Nguyễn Thiện Thành (2009), Trí Tuệ Nhân Tạo và Hệ Chuyên gia, Đại học Bách Khoa, NXBĐHQG TP.HCM.
17. Văn Thế Thành, Trần Minh Bảo (2012), Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán bệnh, Tạp chí khoa học, Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, 129-139.
18. Huỳnh Văn Thừa (2012). Khảo sát đặc điểm di căn hạch cuống gan của ung thư biểu mô tế bào gan, Luận văn Thạc sỹ Y Học, Trƣờng Đại học Y Dƣợc TP.HCM.
19. Thái Uyên, Đinh Công Bảy (2011). Bệnh Ung thư, Nhà xuất bản tổng hợp Đồng Nai.
20. Học viện Quân Y - Bộ môn Nội tiêu hóa (2007). Giáo trình Bệnh học tiêu hóa, NXB Y khoa Hà Nội.
Tài liệu tham khảo tiếng Anh
21. Bosetti C., Levi F., Boffeta P., Lucchini F., et al (2008). Trends in motality from hepatocellular carcinoma in Europe. 48, pp. 137-145.
22. Brain I. Carr (2010), Resection of Hepatocellular Carcinoma, Diagnosic and