Hệ chuyên gia mờ cho chẩn đoá ny học CADIAG-2

Một phần của tài liệu Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu phát triển hệ chuyên gia mờ trong chẩn đoán rối loạn trầm cảm (Trang 54 - 59)

1.3. Hệ chuyên gia

1.3.7. Hệ chuyên gia mờ cho chẩn đoá ny học CADIAG-2

Từ lý thuyết tập mờ [138] do Zadeh đưa ra năm 1965, đã có nhiều nghiên cứu về ứng dụng tập mờ trong chẩn đoán y khoa. Đặc biệt, nhiều nhà khoa học chú ý ứng dụng logic mờ để phát triển các hệ mờ giúp chẩn đoán bệnh [110], [148]. Lý do chính là khả năng kết hợp suy luận mờ nhạt trong xử lý thông tin không chắc chắn. Giáo sư Adlassnig tại khoa Khoa học máy tính y học thuộc trường Đại học Viên, Áo đã phát triển một hệ chuyên gia mờ có tên là CADIAG-2 [28-31], [34]. CADIAG-2 được biết đến là một trong các hệ chuyên gia mờ thành công nhất trong y học. CADIAG-2 là hệ chuyên gia chẩn đoán dành cho y học nội khoa sử dụng lý thuyết tập mờ [28-30], [49], [110], [124], [131].

CADIAG-2 dựa trên mối quan hệ giữa các triệu chứng hoặc tổ hợp triệu chứng với hai tham số đó là [28], [110]: (i) tần suất xuất hiện của triệu chứng S đối với bệnh D; và (ii) mức độ xác định của triệu chứng S đối với bệnh D. Dựa trên các mối quan hệ mờ này, suy luận MaxMin được sử dụng để suy luận ra giá trị mờ xác định mức độ bệnh D của bệnh nhân P từ các triệu chứng quan sát được. Tổ hợp các triệu chứng và quan hệ giữa chúng đối với bệnh là một phần của cơ sở tri thức. Kết quả chẩn đốn được giải thích chi tiết và chỉ định các xét nghiệm cận lâm sàng tiếp theo.

1.3.7.1. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia CADIAG-2

Dữ liệu của CADIAG-2 được biểu diễn như sau [28-31], [34], [45], [112]: Gọi Si là triệu chứng thứ i, SC là tổ hợp của các triệu chứng, Dj là bệnh thứ j, Pq là người bệnh thứ q, trong đó Pq ∈ [P1, . . . , Pk], Si ∈ [S1, … , Sn], Dj ∈ [D1, … , Dm].

Giá trị triệu chứng Si được biểu diễn qua giá trị μSi, μSi chỉ ra mức độ hay còn gọi là trọng số của triệu chứng Si, μSi  [0,1].

gọi là trọng số của bệnh Dj, μDj [0,1].

Gọi RPS là quan hệ người bệnh và triệu chứng, RPS(Pq, Si) là quan hệ người bệnh Pq và triệu chứng Si; giá trị của quan hệ người bệnh Pq và triệu chứng Si được biểu diễn qua μRPS(Pq, Si), μRPS(Pq, Si) thể hiện mức độ triệu chứng Si mà người bệnh Pq mắc phải,

Gọi RSD là quan hệ giữa triệu chứng và bệnh. RSD(Si, Dj) là quan hệ giữa triệu chứng Si và bệnh DJ, giá trị của quan hệ triệu chứng Si và bệnh Dj được biểu diễn qua μRSD(Si, DJ), μRSD(Si, DJ) thể hiện mức độ mắc bệnh Dj khi xuất hiện một triệu chứng Si, μRSD(Si, Dj) [0, 1].

Gọi RPD là quan hệ giữa người bệnh và bệnh. RPD(Pq, Dj) là quan hệ giữa người bệnh Pq và bệnh Dj, giá trị của quan hệ người bệnh Pq và bệnh Dj được biểu diễn qua μRPD(Pq, Dj), μRPD(Pq, Dj) thể hiện mức độ bệnh Dj của người bệnh Pq, μRPD(Pq, Dj) ∈ [0, 1].

Gọi SC là tổ hợp của các triệu chứng, ta có: SC = S1  S2 ... Si...  Sm, với mỗi i, i=[1..m] thì giá trị của một tổ hợp SC của các triệu chứng là:

μRPSC(Pq, SC) = minSi∈SC{μRPS(Pq, Si)} (1.2)

Trong đó, μRPSC(Pq, SC) là giá trị của tổ hợp hợp triệu chứng SC = S1  S2 ... Si...  Sm; μRPS(Pq, Si) là giá trị của triệu chứng Si của bệnh nhân Pq [28], [110].

1.3.7.2. Suy luậnlogic mờtrong hệ chuyên gia CADIAG-2

Mục tiêu của quá trình suy luận [28-31], [34], [45], [110] là tìm ra các chẩn đốn bệnh khác nhau như chẩn đoán xác định, chẩn đoán phủ định hoặc chẩn đốn có thể (chẩn đốn với một mức độ nào đó). Một cơ chế suy luận có thể thực hiện trên giá trị mờ của các triệu chứng và của các bệnh bởi ý nghĩa biểu diễn quan hệ mờ đã được đề cập tại mục 1.3.4. CADIAG-2 sử dụng suy luận Max-Min trong cơ chế suy luận.

Quan hệ giữa người bệnh và bệnh RPD là tổ hợp từ hai quan hệ thành phần RPS và RSD: RPD= RPS o RSD. Trường hợp SC = {S1  S2  S3  ...  Sn} thì RPD= RPSC o RSCD. μRPD(Pq, Dj) = max min { μRPS(Pq, Si); μRSD(Si, Dj)} Suy ra: μRPD(Pq, Dj) = max min { μRPSC(Pq, SCi); μRSD(SCi, Dj)} (1.3) Trong đó: i = [1,n], SCi là triệu chứng thứ i của tổ hợp triệu chứng SC, μRPD(Pq, Dj) là giá trị bệnh nhân Pq mắc bệnh Dj; μRPSC(Pq, SCi) là giá trị của tổ hợp triệu chứng của bệnh nhân Pq; μRSD(SCi, Dj) là giá trị bệnh Dj khi có tổ

hợp triệu chứng SCi , μRSD(SCi, Dj) [28], [110].

Ví dụ: Có 3 luật R1, R2, R3 đối với bệnh D

Luật R1: μRSDluật1(S1, D) = 0.7 nghĩa là S1 xác định bệnh D với trọng số là 0.7.

Luật R2: μRSDluật2(S2, D) = 0.7 nghĩa là S2 xác định bệnh D với trọng số là 0.7.

Luật R3: μRSDluật3(S1 S2, D) = 0.5 nghĩa là S1 kết hợp với S2 xác định bệnh D với trọng số là 0.5.

Khi đó RPD = RPS o RSD

Suy ra μRPD(Pq, Dj) = max min { μRPS(Pq, Si); μRSD(Si, Dj)}, sử dụng trọng số của triệu chứng μRPS(Pq, Si) và trọng số xác định bệnh μRSD(Si, Dj) đối với luật R1, R2, ta có:

Bước 1: Tính μRPD(Pq, D) theo phép toán min đối với từng luật R1, R2 Nếu người bệnh Pq có triệu chứng S1 với giá trị là 1, μRPS(Pq, S1) = 1, thì sử dụng R1, ta có μRPDluật1(Pq, D) = min {1,0.7} = 0.7

thì sử dụng R2, ta có μRPDluật2(Pq, D) = min {1,0.7} = 0.7

Nếu người bệnh Pq có triệu chứng S1 với giá trị là 1và có triệu chứng S2 với giá trị là 1 thì μRPS(Pq, S1) = 1; μRPS(Pq, S2) = 1, sử dụng luật R3, ta có: μRPDluật3(Pq, D) = min {1,1, 0.5} = 0.5

Bước 2: Tính giá trị μRPD(Pq, D) theo phép tốn Max đối với luật R1, luật R2 và luật R3, ta có:

μRPD(Pq, D) = max {μRPDluật1(Pq, D), μRPDluật2(Pq, D), μRPDluật3(Pq, D)} = max {0.7, 0.7, 0.5} = 0.7

1.3.7.3. Chẩn đốntrong hệ chun gia CADIAG-2

Một q trình chẩn đốn của CADIAG2 bao gồm các bước sau [28-31], [34], [45], [110]:

Bước 1. Thu thập triệu chứng: thu thập triệu chứng của người bệnh. Bước 2. Chẩn đoán:

Bước 2.1. Chẩn đoán xác định Khi μDj = 1 chẩn đoán xác định người bệnh Pq mắc bệnh Dj, μDj = 1 nếu μRPD(Pq, Dj) = 1;

Bước 2.2. Chẩn đoán phủ định. Khi μDj = 0 phủ định người bệnh Pq mắc bệnh Dj, μDj = 0 nếu μRPD(Pq, Dj) = 0;

Bước 2.3. Chẩn đốn có thể. Với mỗi giá trị μDj sao cho ε < μDj < 1, μDj chỉ ra rằng người bệnh Pq mắc bệnh Dj ở một mức độ nào đó, ta sử dụng công thức dưới đây μRPD(Pq, Dj) = maxSimin { μRPS(Pq, Si); μRSD(Si, Dj)}; trong đó: ε là một giá trị kinh nghiệm;

Bước 2.4. Giải thích kết quả chẩn đốn: để dễ hiểu hơn về q trình suy luận và kết quả chẩn đốn, cần có giải thích cách thức và lý do đưa ra kết quả chẩn đoán.

1.3.7.4. Một số hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh dựa trên CADIAG-2

nghiên cứu để hỗ trợ q trình chẩn đốn phân biệt: (i) bằng cách chỉ ra tất cả các bệnh có thể có mà cũng có thể là nguyên nhân của các dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân, đặc biệt chú trọng đến các bệnh hiếm gặp; (ii) bằng cách cung cấp thêm các xét nghiệm hữu ích để xác nhận hoặc loại trừ các giả thuyết chẩn đoán; và (iii) bằng cách chỉ ra các dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân chưa được kể đến trong các đề xuất chẩn đoán của chuyên gia.

Hệ thống này áp dụng lý thuyết tập mờ để mơ hình hóa tính mơ hồ vốn có của các khái niệm y học và logic mờ để suy ra các kết luận chẩn đoán. Cơ sở tri thức của hệ CADIAG-2 bao gồm hồ sơ bệnh tật và các luật của khoảng 295 bệnh, trong số đó có 185 bệnh thấp khớp (69 bệnh khớp, 12 bệnh cột sống, 38 bệnh mô mềm và hệ thống mô liên kết, 45 bệnh sụn và xương, 21 hội chứng đau vùng) và 110 bệnh tiêu hóa (35 bệnh túi mật và ống mật, 10 bệnh tuyến tụy, 37 bệnh ruột kết, 28 bệnh phúc mạc).

CADIAG-2 đã được tích hợp vào hệ thống thơng tin y tế WAMIS của

Bệnh viện đa khoa Viên, Áo. Sự tích hợp này cho phép thu thập các dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng của bệnh nhân cho hệ CADIAG-2 thông qua hệ thống phịng thí nghiệm và tài liệu y tế thơng thường của WAMIS. Thơng qua quy trình tổng hợp và trừu tượng hóa dữ liệu, dữ liệu bệnh nhân được cung cấp cho hệ CADIAG-2, hệ thống sẽ đưa ra kết quả chẩn đoán từ những dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng. Hệ thống đã thu thập khoảng 700 trường hợp lâm sàng.

Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh tuyến tụy [32-33]: dựa trên hệ CADIAG- 2 được phát triển, thử nghiệm chẩn đốn bệnh tuyến tụy có tên là CADIAG- 2/PANCREAS. CADIAG-2/PANCREAS chứa hồ sơ của 10 bệnh tuyến tụy: ung thư tuyến tụy, viêm tụy cấp tính, viêm tụy mãn tính, xơ nang tuyến tụy, nang giả tuyến tụy, u tuyến, glucagonoma, hội chứng Zollinger-Ellison, hội chứng Verner-Morrison và tuyến tụy hình khuyên. Các luật phức tạp không

được xác định cho các bệnh tuyến tụy. CADIAG-2/PANCREAS có 327 dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng (135 bệnh sử, 57 dấu hiệu khám lâm sàng, 67 kết quả xét nghiệm, 54 US, 6 X quang, 6 CT-scan, 1 ECG và 1 chỉ số sinh thiết). Tổng cộng, đã nhập 560 tần suất xuất hiện của dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng và 438 mức độ xác nhận bệnh. Một số thông tin như giới tính, tuổi của bệnh nhân được đưa vào hồ sơ bệnh tương ứng nhưng chỉ với tần suất xuất hiện ở một mức độ. Trung bình, khoảng 56 dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng được chứa trong mỗi hồ sơ (tối thiểu 15 dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng, tối đa 120 dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng/cận lâm sàng).

CADIAG-2/PANCREAS được thực nghiệm trên 47 hồ sơ bệnh nhân gồm: 22 trường hợp bị ung thư tuyến tụy; 11 trường hợp bị viêm tụy mãn tính; 6 trường hợp bị viêm tụy cấp; 2 trường hợp có nang giả tụy và trùng hợp viêm tụy mãn tính; 2 trường hợp có nang giả tụy và trùng hợp viêm tụy cấp; 3 trường hợp mắc hội chứng Zollinger-Ellison; 01 trường hợp mắc bệnh insulinoma từ Khoa tiêu hóa và gan mật số 2 của Trường Đại học Y Viên, Áo. Tổng cộng, những bệnh nhân này cho 51 chẩn đoán tuyến tụy. Trên cơ sở tiền sử của bệnh nhân, kết quả khám lâm sàng và kết quả từ các xét nghiệm cơ bản, CADIAG- 2/PANCREAS đạt độ chính xác chẩn đốn ít nhất là 62,8%. Nếu thêm kết quả từ các cuộc điều tra chẩn đoán sâu hơn vào danh sách triệu chứng có sẵn của bệnh nhân, kết quả chẩn đoán được cải thiện đáng kể, đạt ít nhất là 86,3%.

1.4. Tình hình nghiên cu v h chuyên gia chẩn đoán ri lon trm cm trên thế gii và ti Vit Nam

Một phần của tài liệu Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu phát triển hệ chuyên gia mờ trong chẩn đoán rối loạn trầm cảm (Trang 54 - 59)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(171 trang)