Tài liệu Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị bệnh đái tháo đường

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --------------------------------- NGUYỄN VĂN LÝ XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI - 2019 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --------------------------------------- NGUYỄN VĂN LÝ XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG 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 đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Tác giả luận văn Nguyễn Văn Lý ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban Giám đốc, Học viện công nghệ bưu chính viễn thông luôn tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn. Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Lê Hữu Lập, những người thầy có nhiều kiến thức, kinh nghiệm đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình học tập, thực hiện đề tài cũng như hoàn thành luận văn. Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám đốc TTYT thị xã Từ Sơn, các cán bộ của khoa Khám bệnh và khoa Nội – Truyền nhiễm cùng các cán bộ viên chức y tế chuyên khoa đã cho phép tôi được tiến hành nghiên cứu, cung cấp các thông tin đầy đủ và trung thực cho nghiên cứu này, luôn tạo điều kiện, quan tâm và động viên tôi hoàn thành luận văn này. Đặc biệt, tôi xin cảm ơn cha mẹ, vợ, con, anh chị em và những người thân trong gia đình đã hết lòng ủng hộ, động viên tôi trong suốt quá trình học tập và là động lực giúp tôi vượt qua những khó khăn để đạt được kết quả khoá học và hoàn thành luận văn. Hà Nội, ngày tháng 01 năm 2019 Tác giả luận văn Nguyễn Văn Lý iii DANH MỤC CHỮ VIÊT TẮT Viết tắt Tiếng anh Tiếng việt Bộ y tế BYT Certainty Factor Thừa số chắc chắn ESDM Expert System for diabetes mellitus Hệ chuyên gia hỗ trợ đái tháo đường HIS Hopital information systerm Hệ thống quản lý bệnh viện LIS Laboratory Information System Hệ thống quản lý xét nghiệm CF Trung tâm y tế TTYT 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 Mục lục ...................................................................................................................... iv Danh mục bảng ......................................................................................................... vi Danh mục hình vẽ....................................................................................................vii MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ HỆ CHUYÊN GIA ........................................... 5 1.1. Giới thiệu chung ............................................................................................... 5 1.2. Cấu trúc chính của một hệ chuyên gia .............................................................. 5 1.2.1. Cơ sở tri thức ............................................................................................ 6 1.2.2. Mô tơ suy luận .......................................................................................... 8 1.2.3. Hệ thống giao tiếp với người sử dụng ..................................................... 10 1.3. Hoạt động của hệ chuyên gia .......................................................................... 11 1.3.1. Nguyên tắc hoạt động .............................................................................. 11 1.3.2. Hoạt động của cơ sở tri thức .................................................................... 12 1.3.3. Kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia .................................................... 12 1.4. Một số hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh. ........................................................... 14 1.4.1. Hệ chuyên gia chẩn đoán về bệnh phổi ................................................... 14 1.4.2. Ứng dụng logic mờ xây dựng hệ trợ giúp chẩn đoán bệnh thần kinh – Tâm thần ... 14 Kết luận chương 1 ................................................................................................... 14 CHƯƠNG 2 - HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN, ĐIỀU TRỊ BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG .............................................................................................. 15 2.1. Dữ liệu y khoa về bệnh đái tháo đường .......................................................... 15 2.1.1. Sơ lược về bệnh đái tháo đường .............................................................. 15 2.1.2. Phân loại bệnh diễn biến lâm sàng của bệnh ........................................... 15 2.1.3. Phân biêt loại đái tháo đường .................................................................. 18 2.1.4. Đặc trưng cần thiết thuộc nhóm cận lâm sàng:........................................ 21 v 2.2. Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán đái tháo đường ............................ 22 2.2.1. Tổng quan ................................................................................................ 22 2.2.2. Cơ sở tri thức về bệnh đái tháo đường ..................................................... 23 2.2.3. Mô tả quá trình chẩn đoán bệnh đái tháo đường ..................................... 28 2.2.4. Module quản lý Profile bệnh nhân- ESDM ............................................. 31 2.2.5. Mô tơ suy luận ......................................................................................... 39 2.2.6. Module giải thích ..................................................................................... 40 Kết luận chương 2 ................................................................................................... 40 CHƯƠNG 3 - THỬ NGHIỆM HỆ CHUYÊN GIA VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .. 42 3.1. Giới thiêu chung ............................................................................................. 42 3.2.Thử nghiệm chẩn đoán và điều trị ................................................................... 42 3.2.1. Quá trình Chẩn đoán ................................................................................ 42 3.2.2. Đánh giá ý nghĩa profile .......................................................................... 44 3.3. Đánh giá kết quả chẩn đoán ............................................................................ 46 3.4. Điều trị ............................................................................................................ 47 KẾT LUẬN .............................................................................................................. 50 HƯỚNG PHÁT TRIỂN.......................................................................................... 51 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................... 52 PHỤ LỤC vi DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Phân biệt đái tháo đường type 1, type 2 và đái tháo đường thể đặc biệt .. 18 Bảng 2.2: Bảng mục tiêu điều trị .............................................................................. 22 Bảng 2.3: Bảng ánh xạ mức độ đánh giá của bác sĩ sang CF ................................... 26 Bảng 3.1: Bảng kết quả đánh giá chức năng hỏi bệnh bổ sung trên nhiều nhóm bệnh án . 45 Bảng 3.2: Bảng kết quả đánh giá chức năng hỏi bệnh bổ sung trên một nhóm bệnh án ........................................................................................... 46 Bảng 3.3: Điều trị bệnh đái tháo đường .................................................................... 47 vii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia ........................................... 5 Hình 1.2: Hệ giao tiếp giữa người sử dụng với máy ................................................. 10 Hình 1.3: Hoạt động hệ chuyên gia ........................................................................... 11 Hình 1.4: Quá trình xử lý của máy suy diễn ............................................................. 12 Hình 2.1: Kiến trúc của hệ chẩn đoán đái tháo đường– ESDM ................................ 23 Hình 2.2: Các bước xây dựng tri thức ESDM ........................................................... 27 Hình 2.3: Sơ đồ quá trình chẩn đoán tổng quát......................................................... 29 Hình 2.4: Sơ đồ quá trình thu thập thông tin............................................................. 29 Hình 2.5: Sơ đồ quá trình chẩn đoán......................................................................... 31 Hình 2.6: Khởi tạo Profile bệnh nhân ....................................................................... 34 Hình 2.7: Quản lý Profile bệnh nhân ........................................................................ 34 Hình 2.8: Chi tiết Profile quản lý bệnh án ................................................................ 35 Hình 2.9: Thông tin Profile bệnh nhân đái tháo đường được điều trị ....................... 36 Hình 2.10: Lịch sử sử dụng dịch vụ điều trị đái tháo đường .................................... 36 Hình 3.1: Bệnh nhân kết luận bị đái tháo đường tháng 07-2018 .............................. 43 Hình 3.2: Bệnh nhân kết luận bị đái tháo đường tháng 08-2018 .............................. 43 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài: Hệ chuyên gia là một chương trình thông minh nhằm dạy cho máy tính biết các hoạt động của một chuyên gia thực thụ. Hệ chuyên gia đầu tiên là DENDRAL, xuất hiện vào giữa thập niên 70, sau đó vào năm 1975 hệ chuyên gia MYCIN ra đời đã thành công trong việc áp dụng khoa học trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực Y học, cụ thể là lĩnh vực chẩn đoán và điều trị bệnh nhiễm trùng máu. Đây là hệ chuyên gia tương đối lớn, thực hiện ở mức chuyên gia con người, bên cạnh đó còn cung cấp cơ chế giải thích các bước suy luận. Vào cuối năm 80, tại Viện Công nghệ Thông tin đã bước đầu xây dựng hệ trợ giúp khám chữa bệnh nội khoa, châm cứu và chẩn trị đông y, đã có tiếp cận ra quyết định trong việc chẩn đoán lâm sàng,… Với mục đích đưa những tiến bộ công nghệ vào phục vụ cho cuộc sống, cũng như tại đơn vị đang công tác trung tâm y tế thị xã Từ Sơn, địa chỉ : Phố mới Đồng Nguyên – Thị xã – Từ Sơn- Bắc Ninh. Hiện tại bệnh đái tháo đường theo thống kế tại bệnh viện mỗi năm 2017 có 2500 người/1 năm người bị mắc và điều trị tại cơ sở, tăng mỗi năm 10%. Đặc biệt tại tuyến huyện, bệnh viện hạng II có nhiều khó khắn về số lượng Bác sĩ tham gia điều trị, cơ sở vật chất eo hẹp, áp lực công việc cho bác sĩ về thời gian khám chữa bệnh. Do vậy, từ khó khăn thực tế tại đơn vị học viên xin chọn đề tài nghiên cứu “Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chấn đoán và điều trị bệnh đái tháo đường” tại trung tâm y tế thị xã Từ Sơn 2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu Trong những năm 1970, một nhóm các nhà nghiên cứu khoa học tại trường Đại học Tổng hợp Stanford, Hoa Kỳ, làm việc dưới sự chủ trì của giáo sư Ed Feigenbaum, đã xây dựng giả thuyết rằng sự thông minh (intelligence) được căn cứ trên sự lưu trữ những khối lượng lớn về tri thức. Họ đã tìm ra kỹ thuật “biểu diễn tri thức” và tiến hành thực hiện dự án lập trình nghiệm suy (HPP: Heuristic Programming Project). Xã hội con người càng phát triển, y học càng phát triển, kiến thức y khoa là một khối kiến thức khổng lồ mà khó ai có thể hoàn toàn nắm vững, bên cạnh yêu 2 cầu về khám chữa bệnh của con người ngày một tăng cao, tuy nhiên số lượng các y bác sĩ có kinh nghiệm cao và uyên thâm về kiến thức chuyên môn thật sự còn khiêm tốn so với con số cần thiết hiện nay. Xuất phát từ yêu cầu đó, việc xây dựng một hệ chuyên gia có đầy đủ các kiến thức chuyên môn và có khả năng hỗ trợ khám chữa bệnh dựa trên kiến thức tổng hợp từ nhiều chuyên ngành của y học, từ nhiều nguồn và từ nhiều kinh nghiệm của các chuyên gia khác nhau là hoàn toàn cần thiết. Hệ thống có thể hỗ trợ các y bác sĩ trong việc chữa bệnh nhanh chóng và chính xác, đáp ứng tốt yêu cầu khám chữa bệnh hiện nay. 3. Mục đích nghiên cứu Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân chẩn đoán và theo dõi bệnh đái tháo đường để hạn chế tình trạng chấn đoán thiếu chính xác. Giảm tải thời gian khám chữa bệnh của bác sĩ và hài lòng người bệnh. Theo dõi diễn biến của bệnh nhân theo từng tháng năm. Chẩn đoán bệnh thuận tiện hơn vì dựa trên bệnh sử của bệnh nhân. Ví dụ lần chẩn đoán trước bệnh nhân cho biết là đã bị bệnh tăng huyết áp thì lần sau không hỏi bệnh nhân có tăng huyết áp nữa. Đặc biệt, trong trường hợp cấp cứu cần phải có các thông tin của bệnh nhân nhanh, hơn thế nữa bệnh nhân có thể không cung cấp vì bị hôn mê thì hồ sơ bệnh nhân sẽ rất có ý nghĩa. Từ các thông tin có trong Patient profile, hệ thống suy diễn ra hiện trạng của bệnh nhân, từ đó sẽ xác định các thông tin cần hỏi cho lần chẩn đoán hiện tại. Sử dụng profile của các bệnh nhân từng chẩn đoán trước đây để hỗ trợ quá trình hỏi bệnh cho bệnh nhân hiện tại nhằm hạn chế tình trạng cung cấp thiếu thông tin. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: Để đạt được các mục tiêu trên đề tài nghiên cứu các vấn đề sau: Bệnh đái tháo đường và các bệnh có liên quan, cách chẩn đoán bệnh đái tháo đường, biểu hiện của bệnh và bệnh đái tháo đường mạn tính, nguyên nhân dẫn đến bệnh đái tháo đường . 3 Tìm hiểu các vấn đề liên quan đến User profile trong các hệ thống thích nghi cá nhân để từ đó xây dựng profile cho bệnh nhân: + Cấu trúc profile. + Khởi tạo profile. + Cập nhật profile. Tìm hiểu hệ chuyên gia và các kỹ thuật sử dụng trong các hệ chuyên gia, đặc biệt là các hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh: + Phương pháp biểu diễn tri thức. + Phương pháp biểu diễn thông tin. + Phương pháp suy diễn ra kết luận dựa vào tập tri thức đã có. Hiện thực những mục tiêu được đặt ra cho đề tài, luận văn tập trung nghiên cứu trong phạm vi sau: Chỉ xây dựng một số lượng nhỏ các tập được rút trích từ các kiến thức y khoa căn bản. Hệ thống đáp ứng bước đầu khả năng chẩn đoán và chữa trị ở mức độ cơ bản nhất. Xây dựng một phần mềm với các tập luật với giao diện thân thiện và phù hợp với người dùng 5. Phương pháp nghiên cứu: Tìm hiểu cơ sở lý thuyết hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh y khoa. Phát triển thử nghiệm hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh đái tháo đường dựa trên một tập dữ liệu hiện có sẵn. 6. Nội dung luận văn được trình bày ở 3 chương chính Chương 1: Tổng quan về hệ chuyên gia, trình bày cấu trúc chính và nguyên tắc hoạt động của hệ chuyên gia Chương 2: Hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh đái tháo đường. Chương này trình bày về dữ liệu y khoa của bệnh đái tháo đường và xây dựng thử nghiệm hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh đái tháo đường 4 Chương 3: Thử nghiệm hệ chuyên gia và đánh giá kết quả. Mặc dù có nhiều cố gắng nhưng thời gian và năng lực còn hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những khiếm khuyết. Kính mong thầy cô và đồng nghiệp thông cảm, cho ý kiến đóng góp. Trân trọng cảm ơn ! Học viên Nguyễn Văn Lý 5 CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ HỆ CHUYÊN GIA 1.1. Giới thiệu chung Hệ chuyên gia là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo ra đời từ giữa thập niên 60. Ngay từ khi ra đời, hệ chuyên gia đã được sự quan tâm và phát triển mạnh mẽ, trở thành lĩnh vực đầu tiên của trí tuệ nhân tạo có ứng dụng thương mại [15]. Trong đó y khoa là một trong những lĩnh vực đươc áp dụng từ những năm đầu phát triển, đặc biệt vào những năm 80. Khảo sát của Waterman (1986) cho thấy số lượng hệ chuyên gia dùng trong y khoa chiếm hơn 30% trong tổng số các hệ chuyên gia được tạo ra. Một số ví dụ về hệ chuyên gia dùng trong y khoa là: MYCIN (1973) một hệ chuyên gia nổi tiếng để chẩn đoán nhiễm trùng máu [7], PUFF (1982) dùng để phân tích kết quả xét nghiệm chức năng phổi [5], PSG-Expert (2000) chẩn đoán bệnh mất ngũ [8], BI-RADS(2007) chẩn đoán ung thư vú [24], Naser xây dựng một hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh về da (2008) [23]. Tóm lại, hệ chuyên gia có thể được định nghĩa như sau: Hệ chuyên gia là một chương trình máy tính mô hình hoá khả năng giải quyết của chuyên gia 1.2. Cấu trúc chính của một hệ chuyên gia Một hệ chuyên gia cổ điển có hai thành phần chính: Thành phần thứ nhất chứa tri thức để giải quyết vấn đề được gọi là cơ sở tri thức và thành phần thứ hai sử dụng tri thức đó để suy luận ra kết quả được gọi là mô tơ suy luận[11]. Cơ sở tri thức Mô tơ suy luận Hình 1.1: Các thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia Ngoài hai thành phần chính trên thì trong một hệ chuyên gia có thể có thêm các thành phần phụ khác như: Tiện ích giải thích dùng để giải thích kết quả suy 6 luận, giao diện để tương tác với người sử dụng, bộ nhớ làm việc dùng để chứa thông tin do người sử dụng cung cấp hay thông tin mới được hệ thống suy luận ra. Đặc biệt trong các hệ chuyên gia dựa trên luật còn có thêm một thành phần có tên gọi là agenda chứa các luật được sắp xếp theo độ ưu tiên mà có phần giả thiết khớp (Match) với thông tin có trong bộ nhớ làm việc. Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho người sử dụng thông qua hệ thống giao tiếp. 1.2.1. Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Tri thức là sự hiểu biết về lĩnh vực cần biểu diễn nghiên cứu. Để giải quyết một vấn đề thì con người cần phải có tri thức về vấn đề đó nên tri thức rất quan trọng và được xem là sức mạnh của một người. Hệ chuyên gia mô hình hóa khả năng giải quyết vấn đề của con người nên phải có được tri thức về lĩnh vực đang xét như một người chuyên gia. Do đó tri thức cũng là thành phần quan trọng nhất trong một hệ chuyên gia. Dù là một người hay một chương trình thì tri thức cũng quyết định nên giá trị của người đó hay của chương trình đó. Các chuyên gia có được tri thức nhờ vào quá trình học hỏi, trau dồi kinh nghiệm. Tri thức trong các hệ chuyên gia được thu thập từ sách, tri thức thuộc về kinh nghiệm, phán đoán của các chuyên gia hay được rút ra thông qua quá trình học. Các tri thức này được lưu vào một bộ phận của hệ chuyên gia thông qua một số kỹ thuật thể hiện tri thức. Như vậy cơ sở tri thức của một hệ chuyên gia chứa tri thức chuyên sâu về lĩnh vực mà hệ chuyên gia này đang thực hiện. Biểu diễn tri thức là phương pháp sử dụng thuật toán và mã hoá tri thức về đối tượng cần nghiên cứu vào cơ sở tri thức của hệ thống. Có nhiều phương pháp dùng để biểu diễn tri thức như: Luật dẫn, mạng ngữ nghĩa, khung (Frame), logic mệnh đề, bộ ba đối Tượng – Thuộc tính – Giá trị (O-A-V), Mỗi phương pháp chỉ nhấn mạnh vào một khía cạnh nào đó của vấn đề nên mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm đối với một loại tri thức cụ thể. Phương pháp thể hiện tri bằng luật dẫn là phổ biến nhất [29] thường được áp dụng trong các hệ chuyên gia vì phương pháp này có các ưu điểm sau: - Biểu diễn tri thức một cách tự nhiên, dễ hiểu. 7 - Cơ sở tri thức có thể tách rời với phần suy diễn. - Tri thức là các luật có tính độc lập cao nên dễ dàng cập nhật và bổ sung tri thức. - Dễ dàng thể hiện và suy luận với tri thức không chắc chắn. - Có thể thêm tri thức heuristic. - Dễ dàng giải thích kết quả đạt được. Bên cạnh các ưu điểm nêu trên thì phương pháp này cũng có khuyết điểm như: khó bảo trì tri thức đối với các hệ thống lớn có quá nhiều luật. Luật là một cấu trúc tri thức dùng để liên kết thông tin đã biết với các thông tin khác, các thông tin có thể được suy luận để người ta hiểu biết thêm [1] Các chuyên gia thường phát biểu tri thức dưới dạng “Nếu…thì…” nên luật là tri thức thường được sử dụng nhất để biểu diễn tri thức trong các hệ chuyên gia. Cấu trúc của một luật gồm một hay nhiều giả thiết trong phần IF với một hay nhiều kết luận trong phần THEN. Cấu trúc một luật có dạng: IF….. THEN….. Hay IF….. THEN…..ELSE…. Phần giả thiết của một luật có thể gồm nhiều giả thiết nhỏ kết hợp với nhau thông qua phép logic AND hay OR hay cả hai. Ví dụ: IF Giảm cân nhanh không có lý do AND đi tiểu nhiều AND đau nhức chân tay THEN bệnh nhân bị bệnh đái tháo đường. Cấu trúc thứ hai ít được sử dụng hơn vì các lý do: Khó kiểm tra, luôn đưa ra kết luận nên có thể cho ra kết quả không như mong đợi. Hơn thế nữa, cấu trúc luật có phần ELSE có thể dễ dàng tách làm 2 luật không có ELSE. Đối với các hệ thống dựa trên luật, các tri thức về lĩnh vực được thu thập và thể hiện duới dạng các luật. Các luật này được lưu trong cơ sở tri thức của hệ thống. Hệ thống dùng các luật này cùng với các thông tin có được trong bộ nhớ để giải bài toán. Một luật có phần IF khớp (Match) với thông tin có trong bộ nhớ sẽ được kích hoạt (Fire) và các thủ tục trong phần THEN được thực hiện hay thông tin mới được sinh ra được bổ sung vào bộ nhớ. Thông tin mới này có thể làm cho các luật khác được kích hoạt. Các loại tri thức thường gặp trong thực tế 8 Tri thức thủ tục: Diễn tả cách giải quyết vấn đề. Loại tri thức thủ tục phương hướng thực hiện các hoạt động. Các luật, các chiến lược các lich và các thủ tục là các dạng đặc trưng của tri thức thủ tục. Tri thức mô tả: Cho biết vấn đề giải quyết như thế nào. Tri thức mô tả bao gồm các khẳng định đơn giản, nhận giá trị chân lý đúng hay sai. Tri thức Meta: Là tri thức của tri thức, dùng mô tả rõ hơn cho tri thức đã có. Tri thức may rủi: Diễn tả luật may rủi hay cung cách may rủi để dẫn dắt quá trình lập luận. Tri thức may rủi không đảm bảo tính khoa học, tính chính xác. Tri thức may rủi xuất phát từ kinh nghiệm, từ tri thức giải quyết các vấn đề trong quá khứ. Tri thức cấu trúc: Diễn tả các cấu trúc của tri thức. Tri thức cấu trúc trong hệ chuyên gia là thể hiện cách tổ chức tri thức, mô hình về các tri thức. Cơ sở tri thức trong hệ chuyên gia là tri thức về một lĩnh vực cụ thể nào đó. Là tập hợp các cơ sở lập luận, các qui trình thủ tục được tổ chức thành các lược đồ nhằm cung cấp để giải vấn đề thuộc lĩnh vực đó. Cơ sở tri thức bao gồm tri thức tổng quát (General Knowledge) cũng như thông tin của một tình huống cụ thể (Case specific ). Cơ sở tri thức thường được biểu diễn dưới dạng luật IF-THEN. 1.2.2. Mô tơ suy luận (Inference Engine) Mô tơ suy luận làm việc dựa trên các sự kiện trong bộ nhớ làm việc và tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra thông tin mới. Một cách cụ thể hơn, mô tơ suy diễn áp dụng tri thức cho việc giải quyết các bài toán thực tế. Về căn bản nó là trình thông dịch cho cơ sở tri thức . Con người giải quyết bài toán bằng cách kết hợp các sự kiện của bài toán với tri thức để rút ra kết luận. Quá trình này được gọi là lập luận. Lập luận có thể được phát biểu lại như sau: Lập luận là quá trình làm việc với tri thức, sự kiện và các chiến lược giải bài toán để rút ra kết luận [1]. Có nhiều kỹ thuật lập luận: Lập luận theo cách suy diễn, lập luận quy nạp, lập luận phỏng đoán, lập luận tương tự…Trong các kỹ thuật lập luận đó thì kỹ thuật lập luận suy diễn là kỹ thuật được dùng phổ biến nhất. Hệ chuyên gia sử dụng kỹ thuật 9 này để mô hình hóa quá trình lập luận của con người gọi là suy luận. Suy luận là quá trình rút ra thông tin mới từ thông tin đã có. Mô tơ suy luận là bộ phận xử lý của hệ chuyên gia. Bộ phận này sử dụng các thông tin thu thập từ người dùng kết hợp với cơ sở tri thức đã có để rút ra kết luận về vấn đề [1]. Hai loại suy luận thường được áp dụng trong hệ chuyên gia là suy luận tiến và suy luận lùi: - Suy luận tiến (Forward chaining): Là quá trình bắt đầu bằng tập sự kiện đã biết, rút ra các sự kiện mới nhờ vào các luật có phần giả thiết khớp với cá sự kiện đã biết. Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thấy trạng thái đích hay không còn luật nào có giả thiết khớp với các sự kiện đã biết [1]. Suy luận lùi (Backward chaining ): Suy luận lùi dùng để chứng minh một giả thiết là đúng hay sai bằng cách thu thập thông tin trong quá trình suy luận [1] Quá trình suy luận lùi như sau: Đầu tiên bộ nhớ làm việc được kiểm tra để xem đích cần chứng minh đã có hay chưa. Nếu chưa có thì mô tơ suy luận tìm xem luật nào có phần THEN chứa đích Mô tơ suy luận xem phần giả thiết của luật này có trong bộ nhớ làm việc không. Các giả thiết không có trong bộ nhớ làm việc gọi là các đích mới hay đích con cần được chứng minh. Các đích con được cung cấp hay được chứng minh nhờ vào các luật khác Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thấy một giả thiết không được luật nào cung cấp thì hệ thống sẽ yêu cầu người sử dụng cung cấp thông tin. Hệ thống dùng các thông tin này để giải đích con và đích ban đầu. Các chuyên gia thường đánh giá suy xét khi giải vấn đề. Thông tin về vấn đề có thể không đầy đủ và không chính xác. Các chuyên gia cần phải thích nghi với trình trạng này và tiếp tục suy luận. Lý thuyết xác suất có thể áp dụng trong trường hợp này. Dù kỹ thuật này chặt chẽ về mặt toán học nhưng đòi hỏi phải có cơ sở thống kê mà ít bài toán đáp ứng được nên kỹ thuật này được sử dụng rất hạn chế trong các hệ chuyên gia. Để khắc phục tình trạng này, một kỹ thuật khác thường 10 được sử dụng là thêm một thừa số chắc chắn CF để thể hiện thông tin không chắc chắn [1] [7]. Ngoài ra, các chuyên gia còn sử dụng lẽ thông thường để giải vấn đề khi họ gặp các bài toán với thuật ngữ mơ hồ. Ví dụ “ Nhiệt độ cơ thể bệnh nhân cao trên 37◦C thì bật quạt nhanh”. Để xử xý dạng thông tin không rõ ràng như trong trường hợp này thì lý thuyết logic mờ được áp dụng [1]. 1.2.3. Hệ thống giao tiếp với người sử dụng Người sử dụng cung cấp sự kiện (Fact ) là những gì đã biết, đã có thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (Expertise ). Hình 1.2: Hệ giao tiếp giữa người sử dụng với máy Giao diện người máy (User interface ): Thực hiện giao tiếp giữa hệ chuyên gia và user, nhận thông tin từ user và đưa ra các câu trả lời, các lời khuyên, các giải thích về lĩnh vực nào đó. Giao diện người - Máy bao gồm: Menu, bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các hệ thống tương tác khác. Bộ giải thích (Explanation system ): Giải thích các hoạt động khi có yêu cầu của user. Động cơ suy diễn (Inference engine ): Quá trình hệ chuyên gia cho phép khớp các sự kiện trong vùng nhớ làm việc với các tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra các kết luận về vấn đề đang giải quyết. 11 1.3. Hoạt động của hệ chuyên gia 1.3.1. Nguyên tắc hoạt động Hình 1.3: Hoạt động hệ chuyên gia - Cơ sở tri thức (Knowledge base): Gồm các phần tử (hay đơn vị ) tri thức thông thường được gọi là luật (Rule ), được tổ chức như một cơ sở dữ liệu. - Máy suy diễn (Inference Egine): Công cụ (Chương trình, hay bộ xử lý ) tạo ra sự suy luận bằng cách sẽ quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa mãn các sự kiện, các đối tượng, chọn ưu tiên các luật có tính ưu tiên cao nhất. - Lịch công việc (Agenda ): Danh sách các luật ưu tiên do máy suy diễn tạo ra thỏa mãn các sự kiện, các đối tượng có mặt trong bộ nhớ làm việc. - Bộ nhớ làm việc (Working memory ): Cơ sở dữ liệu toàn cục chứa các sự kiện phục vụ cho các luật. - Khả năng giải thích (Explaination facility ): Giải nghĩa cách lập luận của hệ thống cho người sử dụng.