sisteme inteligente hibride în diagnoza medicală hybrid intelligent systems in medical diagnosis

79 Pages·2006·0.76 MB·Romanian

UNIVERSITATEA POLITEHNICA DIN BUCURE(cid:1)TI
FACULTATEA DE AUTOMATIC(cid:2) (cid:1)I CALCULATOARE

REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT

SISTEME INTELIGENTE HIBRIDE
ÎN DIAGNOZA MEDICAL(cid:2)

HYBRID INTELLIGENT SYSTEMS
IN MEDICAL DIAGNOSIS

Conduc(cid:3)tor (cid:4)tiin(cid:5)ific: Prof. Dr. Ing. IOAN DUMITRACHE

Doctorand: Asist.mat.inf. SABINA MUNTEANU

2006
Mamei mele
Mul(cid:1)umiri

A(cid:1) dori s(cid:2) mul(cid:3)umesc în primul rând Lui Dumnezeu, f(cid:2)r(cid:2) de Care nimic nu este posibil, (cid:1)i
familiei mele pentru sprijinul nepre(cid:3)uit pe care mi l-a acordat.

Adresez cele mai sincere mul(cid:3)umiri domnului profesor Ioan Dumitrache, pentru
sus(cid:3)inerea, înaltul profesionalism (cid:1)i r(cid:2)bdarea de care a dat dovad(cid:2) în îndrumarea acestei
lucr(cid:2)ri, (cid:1)i medicilor Lidia Dr(cid:2)gan (cid:1)i Cristina Morar care mi-au fost de mare ajutor în
realizarea aplica(cid:3)iei medicale.

Le mul(cid:3)umesc tuturor prietenilor (cid:1)i celor care au avut încredere în mine.

Autoarea
Glosar

ALP Abductive Logic Programming: Programare Logic(cid:1) Abductiv(cid:1);

ANFIS Adaptive Neural Fuzzy Inference System: Sistem de inferen(cid:2)(cid:1) fuzzy neural
adaptiv;

(A)TMS (Assumption-based) Truth Maintenace System: Sistem de men(cid:2)inere a
consisten(cid:2)ei (bazat pe ipoteze);

BCP (Boolean Constraint Propagation) Propagarea Boolean(cid:1) a Constrângerilor;

(D)CSP (Dynamic) Constraint Satisfaction Problem: Problem(cid:1) de Satisfacere a
Constrângerilor;

KBANN Knowledge-Based Artificial Neural Network: Re(cid:2)ele neurale bazate pe
cuno(cid:3)tin(cid:2)e;

NFC Neuro-Fuzzy Classifier: Clasificator neuro-fuzzy;

RBF (network) Radial Basis Function: Re(cid:2)ea cu func(cid:2)ii baz(cid:1) radiale;

SLD (NF) Single Linear Derivation (with Negation as Failure): Derivare singular(cid:1)
linear(cid:1).
Sabina Munteanu: Sisteme inteligente hibride în diagnoza medical(cid:2)

Cuprins

I.Introducere ...........................................................................................................8

II.Specificul problemelor de diagnoz(cid:3) medical(cid:3)..................................................8
2.1.Etape ale procesului de diagnoz(cid:1)...................................................................................8
2.2.Tipuri (cid:3)i surse de erori în diagnoza medical(cid:1)................................................................9
2.3.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii.................................................................................................11

III.Starea în domeniul diagnozei asistate de calculator....................................11
3.1. Diagnoza prin metode statistice..................................................................................11
3.1.1.Diagnoza folosind cuno(cid:3)tin(cid:2)e asociative..............................................................11
3.1.1.1.Re(cid:2)elele neurale (cid:3)i clasificarea...................................................................12
3.1.1.2.Algoritmii genetici (cid:3)i diagnoza medical(cid:1)...................................................14

3.2. Modele intermediare de diagnoz(cid:1)...............................................................................15
3.2.1.Modele probabiliste structurate. Re(cid:2)ele bayesiene...............................................15
3.2.1.1.Inferen(cid:2)(cid:1) probabilist(cid:1) în re(cid:2)ele bayesiene...................................................15
3.2.1.2.Bayesianism (cid:3)i cauzalitate.........................................................................17
3.2.1.3.Sistemul de diagnoz(cid:1) medical(cid:1) CASNET.................................................18
3.2.2. Sisteme de inferen(cid:2)(cid:1) fuzzy...................................................................................19
3.2.3.Modele simbolice..................................................................................................20

3.3. Diagnoza pe baz(cid:1) de model........................................................................................22
3.3.1.Abduc(cid:2)ia (cid:3)i tehnicile bazate pe consisten(cid:2)(cid:1) ..................................................22
3.3.2.Metode de diagnoz(cid:1) specifice sistemelor dinamice .....................................23

3.4.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii.................................................................................................25

IV.Sisteme inteligente hibride de diagnoz(cid:3) medical(cid:3)........................................25
4.1.Tehnici inteligente hibride...........................................................................................25

4.2.Tehnici inteligente hibride în diagnoza medical(cid:1)........................................................27
4.2.1.Hibridizare neuro-simbolic(cid:1) ........................................................................27
4.2.1.1.Re(cid:2)ele neurale bazate pe cuno(cid:3)tin(cid:2)e...............................................27
4.2.1.2.Re(cid:2)ele neurale comitet....................................................................28
4.2.2.Hibridizare neuro-fuzzy ...............................................................................29
4.2.2.1.ANFIS (Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems).....................29
4.2.2.2.Clasificatorul neuro-fuzzy NFC.....................................................29
4.2.2.3.Perceptronul Fuzzy Multistrat ......................................................29
4.2.2.4.Neuroni fuzzy logici ......................................................................30

4.3.Un exemplu de hibridizare combinativ(cid:1) în diagnoza medical(cid:1)..................................30
4.3.1.Sistemul CHECK..........................................................................................30
4.3.2.Compara(cid:2)ie între sistemele CHECK (cid:3)i CASNET.........................................32
4.4.Sistemul hibrid DiaMed...............................................................................................32

6
Sabina Munteanu: Sisteme inteligente hibride în diagnoza medical(cid:2)

4.5.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii.................................................................................................33

V.Selectarea ipotezelor de diagnostic prin decizie fuzzy în DiaMed................33
5.1.Sisteme de inferen(cid:2)(cid:1) fuzzy în diagnoza medical(cid:1)........................................................34
5.2.Decizie fuzzy în diagnoza medical(cid:1)............................................................................35
5.3.Evaluarea capacit(cid:1)(cid:2)ii de discriminare a unui test de diagnoz(cid:1)....................................39
5.4.Clasificare prin decizie fuzzy......................................................................................39
5.5.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii...............................................................................................40

VI.Sisteme de argumentare direct(cid:3) (cid:4)i algoritmi de satisfacere a
constrângerilor în modelarea ra(cid:5)ionamentului nemonoton..............................41
6.1.Sisteme de argumentare direct(cid:1)...................................................................................42

6.2.Algoritmi DCSP...........................................................................................................46
6.2.1.Backtracking dinamic pentru CSP.........................................................................46
6.2.2.CSP pentru sisteme de argumentare.......................................................................47
6.2.3.Algoritmi de satisfacere a constrângerilor dinamici..............................................48

6.3.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii.................................................................................................49

VII.Rela(cid:5)ia abduc(cid:5)iei cu sistemele de argumentare, tehnicile de satisfacere a
constrângerilor (cid:4)i sistemele de men(cid:5)inere a consisten(cid:5)ei
(TMS).....................................................................................................................49
7.1. Calculul abduc(cid:2)iei folosind TMS. Leg(cid:1)tura între CSP (cid:3)i abduc(cid:2)ie.............................50
7.2.CSP în calculul semanticii admisibile din argumenta(cid:2)ie..............................................51
7.3.Avantaje ale argumentelor asupra TMS.......................................................................52
7.4.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii.................................................................................................53

VIII.Argumentarea deciziei de diagnostic în DiaMed.......................................53
8.1.Reprezentarea cuno(cid:3)tin(cid:2)elor.........................................................................................53
8.2.Modelarea problemei în cadrul DCSP.........................................................................56
8.3.Algoritm.......................................................................................................................59
8.4.Exemplu.......................................................................................................................61
8.5.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii.................................................................................................64

IX.Aplica(cid:5)ii ale algoritmului DiaMed în diagnoza sistemelor dinamice .........65
9.1.Decizie fuzzy sau sisteme de inferen(cid:2)(cid:1) fuzzy..............................................................65
9.2.Studiu comparativ a dou(cid:1) abord(cid:1)ri pentru sistemele complexe..................................67
9.3.Concluzii (cid:3)i contribu(cid:2)ii................................................................................................68

X.Concluzii (cid:4)i direc(cid:5)ii de dezvoltare...................................................................68
Bibliografie selectiv(cid:3)............................................................................................70
Anexa 1. Modelul medical ...............................................................................................77

7
Sabina Munteanu: Sisteme inteligente hibride în diagnoza medical(cid:2)

I.Introducere

Diagnoza este unul dintre aspectele cele mai importante ale problemelor complexe ale
lumii reale. Începând cu diagnoza tehnic(cid:1), ce trebuie s(cid:1) asigure productivitatea (cid:3)i
siguran(cid:2)a oamenilor în mediile în care omul interac(cid:2)ioneaz(cid:1) cu ma(cid:3)ina, (cid:3)i continuând cu
diagnoza medical(cid:1) pentru identificarea (cid:3)i tratarea bolilor, avem o multitudine de situa(cid:2)ii
ce relev(cid:1) utilitatea problemei pe care dorim s(cid:1) o abord(cid:1)m în cadrul acestei lucr(cid:1)ri.
Siguran(cid:2)a centralelor nucleare, pilotarea de avioane în medii dificile, sistemele de
produc(cid:2)ie ((cid:3)i lista poate continua pe câteva pagini) sunt de neconceput f(cid:1)r(cid:1) un sistem de
monitorizare care s(cid:1) depisteze rapid (cid:3)i precis dac(cid:1) sistemul sub observa(cid:2)ie începe s(cid:1) se
îndep(cid:1)rteze de comportamentul normal.
Formularea unei probleme de diagnoz(cid:3). Un diagnostic este, informal, ''cea mai
plauzibil(cid:1) combina(cid:2)ie de ipoteze care explic(cid:1) toate datele prezente'' (defini(cid:2)ia abduc(cid:2)iei
din [Byl91]). Aceast(cid:1) defini(cid:2)ie are nevoie de trei elemente de baz(cid:1): o no(cid:2)iune de
''explica(cid:2)ie'', un mecanism de generare a ipotezelor de diagnostic, (cid:3)i un algoritm de
discriminare pe baz(cid:1) de testare. O caracteristic(cid:1) a ra(cid:2)ionamentului de diagnoz(cid:1) este c(cid:1)
porne(cid:3)te cu un set incomplet de date ini(cid:2)iale, pe baza c(cid:1)rora elaboreaz(cid:1) tentativ direc(cid:2)ii de
investigare, care sunt focalizate cu ajutorul unui plan de testare (completarea
informa(cid:2)iilor ini(cid:2)iale pân(cid:1) când ajung la un profil recognoscibil dintr-un set de
prototipuri). Pe parcursul algoritmului, o parte din ipotezele generate pot fi infirmate de
noile eviden(cid:2)e, (cid:3)i pot apare ipoteze noi.
Defini(cid:2)ia dat(cid:1) mai sus face problema, în cazul general, intratabil(cid:1) (NP-dificil(cid:1)) ([Byl91]),
sursa principal(cid:1) a acestei intratabilit(cid:1)(cid:2)i fiind interac(cid:2)iunile semnificative care pot s(cid:1) apar(cid:1)
între elementele unor ipoteze compuse (cum este cazul (cid:3)i în diagnoza medical(cid:1)). De
exemplu, în medicin(cid:1), prezen(cid:2)a simultan(cid:1) a dou(cid:1) boli poate s(cid:1) mascheze prezen(cid:2)a unor
simptome altfel manifeste (cid:3)i semnificative pentru fiecare boal(cid:1) în parte (cid:3)i s(cid:1) introduc(cid:1)
simptome specifice doar apari(cid:2)iei combinate; o alt(cid:1) situa(cid:2)ie dificil de formalizat este cea a
diagnosticului diferen(cid:2)ial, în care prezen(cid:2)a unor anumite simptome/combina(cid:2)ii de
simptome într-un context dat poate s(cid:1) anuleze o ipotez(cid:1) plauzibil(cid:1), discriminând între ea
(cid:3)i un diagnostic alternativ, (cid:3)i invalidând ra(cid:2)ionamentul ipotetic dezvoltat pân(cid:1) în punctul
respectiv. Intratabilitatea problemei este dep(cid:1)(cid:3)it(cid:1) cel mai adesea prin folosirea unor
euristici. Acestea fie simplific(cid:1) spa(cid:2)iul problemei c(cid:1)utând o solu(cid:2)ie exact(cid:1) pentru spa(cid:2)iul
simplificat, fie se mul(cid:2)umesc s(cid:1) ofere o solu(cid:2)ie aproximativ(cid:1) pentru problema ini(cid:2)ial(cid:1),
dup(cid:1) cum se va vedea (cid:3)i în cadrul lucr(cid:1)rii de fa(cid:2)(cid:1).

II.Specificul problemelor de diagnoz(cid:3) medical(cid:3)

“Nu putem pretinde unui domeniu mai mult(cid:2)
exactitate decât cuprinde natura sa”
(Aristotel)
2.1.Etape ale procesului de diagnoz(cid:3)
În diagnoza medical(cid:1) nu exist(cid:1) reguli clare (cid:3)i precise dup(cid:1) care exper(cid:2)ii se ghideaz(cid:1), (cid:3)i
care s(cid:1) poat(cid:1) fi traduse u(cid:3)or algoritmic: ra(cid:2)ionamentul depinde în cea mai mare m(cid:1)sur(cid:1) de
experien(cid:2)a, cuno(cid:3)tin(cid:2)ele (cid:3)i intui(cid:2)ia expertului. Plecând de la un set de simptome ini(cid:2)iale,

8
Sabina Munteanu: Sisteme inteligente hibride în diagnoza medical(cid:2)

medicul încearc(cid:1), dup(cid:1) clarificarea simptomelor, reducerea bolilor la un set restrâns de
posibilit(cid:1)(cid:2)i (i.e. diagnosticul clinic). Aceasta este o opera(cid:2)ie de clasificare în care medicul
trebuie s(cid:1) completeze petele albe sau s(cid:1) ignore unele simptome particulare, -adic(cid:1)
recunoa(cid:3)terea unei forme puternic afectat(cid:1) de zgomot, în limbajul inteligen(cid:2)ei artificiale.
Rolul diagnosticului clinic este de a indica medicului ce investiga(cid:2)ii paraclinice trebuie s(cid:1)
efectueze, pentru decizia final(cid:1). Desigur, pot exista mai multe etape de testare. Logica ce
st(cid:1) la baza acestui proces este o combina(cid:2)ie între logica formal(cid:1) nemonoton(cid:1), (cid:3)i logica
intern(cid:1) a fenomenelor (ce modeleaz(cid:1) domeniul). O etap(cid:1) foarte important(cid:1) în
diagnosticare const(cid:1) în argumentarea diagnosticului. În abordarea prezent(cid:1), am apelat
la elemente de teoria argumenta(cid:2)iei pentru a modela aceast(cid:1) etap(cid:1).
Întrucât domeniul abordat este o lume dinamic(cid:1) inaccesibil(cid:1) de o complexitate înc(cid:1)
departe de a fi în(cid:2)eleas(cid:1) de c(cid:1)tre noi, incertitudinea este inevitabil(cid:1), ca (cid:3)i erorile pe care le
determin(cid:1) ([RusNor02]). A(cid:3)a cum observa autorul în [Res88], fenomenele din patologia
uman(cid:1) sunt complexe, neliniare, discontinue (cid:3)i variabile, astfel c(cid:1) diagnosticul este cea
mai dificil(cid:1) problem(cid:1) în practica medical(cid:1).

2.2.Tipuri (cid:4)i surse de erori în diagnoza medical(cid:3)
O problem(cid:1) ce poate apare în practic(cid:1) este diagnosticarea gre(cid:3)it(cid:1) (cu o frecven(cid:2)(cid:1) ce
variaz(cid:1) între 8% (cid:3)i 40 %. Cauzele erorilor pot proveni din trei direc(cid:2)ii principale: erorile
pacientului, (erori de comunicare - unele simptome nu sunt raportate din jen(cid:1)/fric(cid:1) sau
fiind considerate nerelevante, sau sunt raportate simptome false cu un anumit interes),
erorile testelor de laborator (testele sunt supuse unor limit(cid:1)ri din cauza c(cid:1)rora pot ob(cid:2)ine
un fals negativ sau un fals pozitiv; în plus, unele teste e(cid:3)ueaz(cid:1) la pacien(cid:2)ii care sufer(cid:1) de o
boal(cid:1) suplimentar(cid:1), într-un proces nedorit de mascare a simptomelor întâlnit când este
prezent(cid:1) o anumit(cid:1) combina(cid:2)ie de boli), (cid:3)i, în fine, erorile medicului, unde sistemele
expert pot fi de ajutor întrucât aceste erori provin (dincolo de unele limit(cid:1)ri umane cum ar
fi oboseala etc.) din neluarea în considerare la timp a unor alternative de diagnostic mai
rare (cid:3)i deci mai pu(cid:2)in cunoscute.
Tipurile de diagnostic gre(cid:3)it întâlnite în practic(cid:1) variaz(cid:1) de la diagnosticarea gre(cid:1)it(cid:2) a
subtipului (spre exemplu, în diabet), boal(cid:2) cauzatoare ignorat(cid:2), ignorarea
complica(cid:3)iilor sau a cauzelor medicamentoase, pân(cid:1) la situa(cid:2)ii mai dificile, în care se
ignor(cid:2) st(cid:2)rile înrudite (unele boli tind s(cid:1) apar(cid:1) grupat, chiar dac(cid:1) nu se cauzeaz(cid:1) între
ele; este vorba probabil de o cauz(cid:1) comun(cid:1) declan(cid:3)atoare pentru toate, nu întotdeauna
clar(cid:1), întrucât informa(cid:2)ia medical(cid:1) are înc(cid:1) multe lacune). În fine, unul dintre cele mai
dificile cazuri este cel în care se ignor(cid:2) o boal(cid:2) nerela(cid:3)ionat(cid:2) (cel mai probabil din
pricina masc(cid:1)rii unor simptome). În aceste condi(cid:2)ii, rolul calculatorului poate fi definit de
dou(cid:1) componente: 1)ajut(cid:1) medicul s(cid:1) î(cid:3)i reaminteasc(cid:1) rapid st(cid:1)ri patologice neobi(cid:3)nuite
(cid:3)i 2)sugereaz(cid:1) ipoteze alternative (cid:3)i îngusteaz(cid:1) spa(cid:2)iul de c(cid:1)utare mai repede (cid:3)i mai bine
decât expertul uman.
Exist(cid:1) boli mai dificil de diagnosticat decât altele. Astfel, unele boli sunt supra-
diagnosticate, în timp ce altele sunt sub-diagnosticate (neglijate): spre exemplu,
sindromul colonului iritabil este deseori diagnosticat în locul unor boli cum ar fi boala
Chron sau boala Celiac, - mai rare (cid:3)i mai u(cid:3)or neglijate. Un rol important în sub-
diagnosticare îl au simptomele nespecifice, vagi, lipsa testelor definitive (care s(cid:1) tran(cid:3)eze

9
Sabina Munteanu: Sisteme inteligente hibride în diagnoza medical(cid:2)

foarte clar în favoarea unui anumit diagnostic), lipsa unor cuno(cid:3)tin(cid:2)e temeinice asupra
bolii (cid:3)i a mecanismelor sale, sau apari(cid:2)ia simptomelor abia în stadii foarte avansate ale
bolii (cazul “uciga(cid:3)ilor t(cid:1)cu(cid:2)i”, cum ar fi glaucomul, hipotiroidismul, hipertensiunea,
osteoporoza, cancerul de pl(cid:1)mâni, atacul de cord (cid:3). a.) Între bolile dificil de diagnosticat
se deosebesc câteva grupe cunoscute: bolile mintale, emo(cid:3)ionale (cid:1)i de comportament (aici
dificultatea provine din lipsa unor criterii foarte clare (cid:3)i universal valabile), bolile
digestive: simptomele sunt vagi (cid:3)i accesul în diferite puncte ale tractului digestiv este
anevoios, bolile cu simptome vagi ca: stare de r(cid:1)u, oboseal(cid:1) (de exemplu: fibromialgia,
lupusul, boala Lyme, scleroza multipl(cid:1) etc.) (cid:3)i bolile rare (cu care medicii nu sunt
familiariza(cid:2)i).
Am men(cid:2)ionat mai sus ca surs(cid:1) de dificultate a diagnosticului faptul c(cid:1) este o problem(cid:1)
dinamic(cid:1): acesta se construie(cid:3)te treptat, pe m(cid:1)sura descoperirii (cid:3)i prelucr(cid:1)rii informa(cid:2)iilor
descoperite. Cauzele principale pentru care informa(cid:2)iile nu duc automat la diagnostic ar fi
[Res88]:
• Exist(cid:1) pu(cid:2)ine semne patognomonice (semne evidente care s(cid:1) sugereze în special o
anumit(cid:1) boal(cid:1)), (cid:3)i “diagnosticul rezult(cid:1) din modul în care se combin(cid:3) diferitele
semne (cid:4)i simptome mai pu(cid:2)in patognomonice” [Rîm83] (discontinuitatea este o
consecin(cid:2)(cid:1) a acestei situa(cid:2)ii; diferen(cid:2)e mici în mul(cid:2)imea de simptome pot duce la
diferen(cid:2)e semnificative de diagnostic- adic(cid:1) boli neînrudite);
• Majoritatea semnelor (cid:3)i simptomelor pot apare în foarte multe boli (idem nota
precedent(cid:1));
• Bolnavul nu expune spontan toate semnele, acestea fiind descoperite treptat de
medic (dinamism);
• Una (cid:3)i aceea(cid:3)i boal(cid:1) se prezint(cid:1) individualizat la fiecare pacient, în func(cid:2)ie de
terenul întâlnit (variabilitate).
Prezent(cid:1)m în continuare, mai în detaliu, câteva exemple clasificate de situa(cid:2)ii dificile.
Boli mascate. În aceast(cid:1) situa(cid:2)ie, manifest(cid:1)rile clinice ale unor boli pot s(cid:1) fie atât de
atipice încât s(cid:1) se confunde cu tabloul clinic al altor boli. Spre exemplu, în unele cazuri,
infarctul miocardic poate evolua sub forma unor dispepsii (grea(cid:2)(cid:1), balonare, diarie), din
cauza deregl(cid:1)rilor circulatorii ce produc congestii asupra unor organe din cavitatea
abdominal(cid:1). De asemenea, ulcerul gastro-duodenal poate evolua sub forma unei
pancreatite cronice, iar cancerul bronho-pulmonar sub masca unei pneumonii, sau a unei
hipertiroidii, datorit(cid:1) secre(cid:2)iei de hormon tireo-stimulant de c(cid:1)tre celulele canceroase.
Unele forme de cancer bronho-pulmonar pot evolua ca sindroame nefrotice, iar cancerul
pancreatic poate evolua sub masca unei litiaze biliare sau a unui diabet, (cid:3)i acestea sunt
doar câteva exemple. Solu(cid:2)ia în acest caz st(cid:1) în g(cid:1)sirea corect(cid:1) a cauzei bolii.
Boli asociate. Este situa(cid:2)ia în care o boal(cid:1) apare înso(cid:2)it(cid:1) de complica(cid:2)iile sale. Multe din
“m(cid:1)(cid:3)tile” men(cid:2)ionate mai sus, sunt, de fapt, boli autentice, spre exemplu: astmul înso(cid:2)it
de consecin(cid:2)a sa -emfizemul, retinopatia (cid:3)i glomeruloscleroza ce complic(cid:1) diabetul,
infec(cid:2)ia urinar(cid:1) (cid:3)i insuficien(cid:2)a renal(cid:1) ce pot apare în litiaza renal(cid:1), sau pancreatita acut(cid:1)
din cadrul litiazei biliare.

10
Sabina Munteanu: Sisteme inteligente hibride în diagnoza medical(cid:2)

Boli concomitente. Acestea sunt boli simultane ce pot evolua independent, f(cid:1)r(cid:1) leg(cid:1)turi
patogenice importante, (cid:3)i situa(cid:2)ia este una dintre cele mai confuze.

2.3.Concluzii (cid:4)i contribu(cid:5)ii
Capitolul propune o imagine de ansamblu a procesului de diagnoz(cid:1) medical(cid:1). Principala
sa contribu(cid:2)ie st(cid:1) în faptul c(cid:1), relevând o parte din dificult(cid:1)(cid:2)ile acestei diagnoze, ofer(cid:1) o
justificare teoretic(cid:1) a necesit(cid:1)(cid:2)ii (cid:3)i adecv(cid:1)rii abord(cid:1)rilor pe care le vom folosi pentru
aceast(cid:1) problem(cid:1) în cadrul lucr(cid:1)rii de fa(cid:2)(cid:1).

III.Starea în domeniul diagnozei asistate de calculator

3.1. Diagnoza prin metode statistice
Metodele statistice aproximeaz(cid:1) inferen(cid:2)a logic(cid:1) pe cuno(cid:3)tin(cid:2)e formale, prin asocieri
superficiale cauze-efecte, furnizând solu(cid:2)ii aproximative. În general sunt eficiente, dar au
slabe capacit(cid:1)(cid:2)i de explicare a concluziilor.

3.1.1.Diagnoza folosind cuno(cid:4)tin(cid:5)e asociative
Diagnoza poate fi privit(cid:1) în termenii clasific(cid:1)rii de forme (clasificarea este opera(cid:2)ia
elementar(cid:1) care st(cid:1) la baza diagnozei). Clasificarea prin metode metrice presupune
construirea unei mul(cid:2)imi de func(cid:3)ii de discriminare [DudHarSto00]: g(x), i=1,…,c, iar
i
clasificatorul atribuie vectorul de caracteristici x clasei (cid:4) dac(cid:1) g(x)> g(x) pentru to(cid:2)i
i i j
j „i. De obicei aceste func(cid:2)ii sunt construite pe baz(cid:1) de probabilit(cid:1)(cid:2)i condi(cid:2)ionale sau
m(cid:1)suri fuzzy- (cid:2)inând cont de incertitudinile ce apar frecvent într-o problem(cid:1) de
clasificare. Func(cid:2)iile de discriminare definesc regiunile de decizie (grani(cid:2)ele de decizie)
asociate diferitelor categorii.

Ac(cid:2)iune (ex:
clasificare) Costuri
Func(cid:2)ii
discriminante …
g (x) g (x) g (x)
1 2 n

Intr(cid:1)ri x 1 x 2 x 3 … xd

Fig. 3.1. Schema general(cid:1) a unei clasific(cid:1)ri
Abord(cid:1)rile statistice care urmeaz(cid:1) pot fi toate privite din acest punct de vedere. De(cid:3)i
diagnoza pe baz(cid:1) de model logico-simbolic (Sec(cid:2)iunea 3.3.) poate trata probleme
complexe, nelineare, variabile în timp, nu exist(cid:1) înc(cid:1) o abordare unificat(cid:1) satisf(cid:1)c(cid:1)toare.
S-a ajuns astfel la tehnicile inteligente: acestea cuprind modele conexioniste structurate
(re(cid:2)elele bayesiene sau re(cid:2)elele neurale fuzzy) sau nestructurate (re(cid:2)elele neurale

11