Expertní Systémy

Petr Berka

Expertní systémy

Počítačové programy simulujícírozhodovací činnost lidského experta při řešení složitých úloh a využívající vhodně zakódovaných speciálních znalostí převzatých od experta s cílem dosáhnout ve zvolené problémové oblasti kvality rozhodování na úrovni experta.

Role expertního systému

• expert

• kolega

• asistent

Charakteristické rysy expertního systému

• oddělení znalostí a mechanismu pro jejich využívání

• neurčitost v bázi znalostí• neurčitost v datech• dialogový režim• vysvětlovací činnost• modularita a transparentnost báze znalostí

Schéma expertního systému

Typy expertních systémů

• Diagnostické– diagnóza (MYCIN, INTERNIST)– interpretace (DENDRAL, PROSPECTOR)– monitorování (VM)

• Generativní

– návrh (R1/XCON)

– plánování (MOLGEN)

– predikce (GLAUKOMA)

Diagnostické úlohy

získávání a interpretace informací relevantních pro potvrzení přítomnosti nebo nepřítomnosti nějaké závady v systému

Data a znalosti v procesu rozhodování

Způsoby reprezentace znalostí

• predikátová logika• sémantické sítě• rámce• pravidla

• případy

Pravidla

• procedurální sémantika JESTLIŽE situace PAK akce

• deklarativní sémantika JESTLIŽE předpoklad PAK závěr

situace, předpoklad a závěr jsou kombinace tvrzení o stavu světa

Atributy a výroky

• výrok (auto má červenou barvu)

• atribut, hodnota (barva_auta = červená)

• objekt, atribut, hodnota (auto_25: barva = červená)

• typy atributů:– kategoriální (binární, nominální, ordinální)– numerické

Inferenční síť

• uzly = tvrzení (dotazy, cíle, mezilehlé uzly)• hrany = pravidla

Metody inference

• logické metody (dedukce, abdukce, indukce)• zpětné nebo přímé řetězení• generování a testování• využití analogií

Dedukce

• využívá implikaci ve dvojhodnotové logiceA B A => B0 0 10 1 11 0 01 1 1

• modus ponensA => B, A

B

• modus tollens A => B, B

A

Zpětné řetězení

• Vycházíme z cílů, které chceme odvodit a pokoušíme se nalézt pravidla umožňující tyto cíle potvrdit nebo vyvrátit

Přímé řetězení

• Vycházíme z faktů, které jsou splněna a a pokoušíme se nalézt aplikovatelná pravidla

Inference v diagnostických systémech

• prohledávání báze (zpětné nebo přímé řetězení)

• aplikace pravidla (dedukce)

• práce s neurčitostí

Vyjádření neurčitosti

• pseudopravděpodobnosti • pravděpodobnosti (Bayesovské sítě)• míry důvěry a nedůvěry• váhy (algebraická teorie)

• vyjímky (nemonotonní usuzování)

Algebraická teorie

pro znalosti v podobě pravidel

předpoklad závěr (váha)

• výpočet váhy předpokladu (NEG, CONJ, DISJ)• výpočet příspěvku pravidla k váze závěru (CTR)• složení dílčích příspěvků pravidel se stejným

závěrem (GLOB)

Vysvětlování

• důvody pro vysvětlování– uživatel získá větší důvěru v závěry systému– tvůrce aplikace může lépe ladit bázi znalostí

• typické možnosti vysvětlování– why (proč systém klade tento dotaz)– how (jak systém odvodil své doporučení)

Volba aplikace

• hodnocení vágnosti a komplexnosti

• pravidlo telefonního hovoru

Faktory úspěchu

• Důvody pro aplikaci– expert odchází a je třeba zaškolit zástupce– snaha zajistit standardizaci způsobu

rozhodování

• Zkušenosti z úspěšných projektů– získejte experta pro spolupráci– zaměřte se na koncového uživatele– použijte inkrementální způsob vývoje

Vývoj znalostního systému

softwarový projekt, klíčovou roli hrají znalosti

Podpora vývoje

• Softwarový projekt– „klasické“ metodiky (spirála, vodopád, V)– metodika KADS

• Získávání znalostí– techniky elicitace znalostí– znalostní modelování– znalostní ontologie

Výhody použití expertních systémů

• zvýšená dostupnost expertízy • snížené náklady na provedení expertízy • trvalost expertízy • opakovatelnost expertízy • rychlá odezva

Limitující faktory

• chybějí efektivnější techniky získávání znalostí• chybějí přesné testovací procedury

• nedostatečné integrování do používaných technologií• znalostní inženýři kladou malý důraz na aplikační oblast

Příklad - expertní systém pro hodnocení rizika výskytu

aterosklerózy

komplikované onemocnění, které probíhá mnoho let bez příznaků. Manifestace aterosklerózy – postižení funkce životně důležitých orgánů (srdce, mozek, ledviny) má dalekosáhlé důsledky nejen zdravotní, ale i ekonomické, sociální, etické. Více než polovina úmrtí osob středního a vyššího věku je u nás stále způsobena aterosklerotickými onemocněními.

Rizikové faktory aterosklerózy

• neovlivnitelné: – pohlaví, věk, osobní anamnéza

• ovlivnitelné: – krevní tlak, hladina cholesterolu, kouření,

způsob života • stravovací návyky (obezita) • tělesná aktivita• reakce na stres

Výpočet rizika kardiovaskulární choroby (CVD)

systém otázky vhodný pro výsledky

NCEP ATP III 11 + 2 všechny pacienty riziko CVD do 10 let

Risk assessment tool

4 + 2 všechny pacienty riziko IM do 10 let

Framingham Risk Assessment

5 + 2 všechny pacienty riziko IM do 10 let

PROCAM Risk Calculator

6 + 3 muže středního věku riziko IM do 10 let

PROCAM Risk Score

7 + 4 muže středního věku riziko IM nebo úmrtí na CVD do 10 let

PROCAM Neural Net

11 + 5 muže středního věku riziko IM do 10 let

Heart Score 4 + 2 pacienty středního věku úmrtí na CVD do 10 let

Kalkulátory Expertní systémy

• kalkulátory– vyhodnocují riziko jako vážený součet všech

faktorů– uživatel musí zadat přesné odpovědi na

všechny otázky

• expertní systémy– vyhodnocují riziko odvozováním v bázi znalostí– mohou zpracovávat nejistou nebo chybějící

informaci

Expertní systém NEST (1/2)

• reprezentace znalostí– atributy (binární, nominální, numerické) a výroky– pravidla: předpoklad závěr (váha), akce

• kompozicionální - každý literál v závěru má váhu• apriorní - kompozicionální pravidla bez předpokladu • logická - nekompozicionální pravidla bez vah

• inference jako kombinace zpětného a přímého řetězení– kompozicionální inference pro kompozicionální a

apriorní pravidla (kombinování příspěvků pravidel)

– nekompozicionální inference pro logická pravidla (modus ponens + disjunkce)

Expertní systém NEST (2/2)

• zpracování neurčitosti– neurčitost se může vyskytovat ve znalostech experta i v

odpovědích uživatele během konzultace, – kompozicionální (kombinování příspěvků všech

aplikovatelných pravidel) založeno na algebraické teorii P. Hájka

• různé sady kombinačních funkcí (MYCIN + PROSPECTOR, Lukasiewiczova vícehodnotová logika, neuronové sítě)

• dva základní režimy konzultace: dialogový a pomocí dotazníku,

• implementováno jako stand-alone nebo client-server verze.

http://lisp.vse.cz/NEST

Systém NEST – typy odpovědí

• binární atribut - váha

• jednoduchý nominální atribut – hodnota a váha

• množinový nominální atribut – seznam hodnot a jejich vah

• numerický atribut - hodnota

Dotazy nezodpovězené v průběhu konzultace získávají automaticky implicitní váhu „neznámá“ [-1,1] nebo “irelevantní“ [0,0], odpovědi lze rovněž odkládat a po skončení konzultace se k nim vrátit

Systém NEST - příklad dotazu

Systém NEST - výsledek konzultace

Základní informce o systému AtherEx

• báze znalostí vytvořena ve dvou krocích – aplikace metod strojového učení na data shromážděná v

epidemiologické studii rizika aterosklerózy

– získaná pravidla upravena a zpřesněna expertem • systém pracuje s rizikovými faktory (otázkami)

srozumitelnými laikům (20 faktorů + 1 lab. test)• výsledkem konzultace je klasifikace pacienta do

jedné ze čtyř skupin z hlediska rizika aterosklerózy

http://j116h01.vse.cz

Studie primární prevence aterosklerózy

Dlouhodobá (1975-2000) studie rizikových faktorů aterosklerózy v populaci mužů středního věku rozdělených do tří skupin (normal, risk, pathological).

• zjistit prevalenci rizikových faktorů aterosklerózy u mužů středního věku,

• sledovat vývoj rizikových faktorů a jejich vlivu na zdravotní stav, zejména s ohledem na výskyt aterosklerotických CVD,

• sledovat vliv komplexní intervence rizikových faktorů na jejich vývoj a na kardiovaskulární morbiditu a mortalitu,

• po 10–12 letech trvání studie porovnat profil rizikových faktorů a zdravotní stav mužů v jednotlivých skupinách.

Data STULONG

Entry

1417x64

Control

10572x66

Letter

403x62

Death

389x5

Algoritmus KEX pro tvorbu pravidel

• Rozhodovací pravidla tvaru Ant Class (w)

• Kompozicionální algoritmus– Vytváření pravidel jako proces zpřesňování

znalostí (přidej nové - speciálnější - pravidlo jenom pokud se zpřesní schopnost klasifikace)

– Aplikace pravidel jako kombinace jejich příspěvků založená na pseudo-bayesovském přístupu:

)1()1( 2121

2121 wwww

wwww

http://lispminer.vse.cz

Analýza tabulky ENTRY (1/2)

• klasifikace založená jen na dosud známých rizikových faktorech,

• klasifikace založená na atributech týkajících se způsobu života, osobní a rodinné anamnézy (bez speciálních laboratorních vyšetření),

• klasifikace založená na atributech týkajících se způsobu života a rodinné anamnézy,

• klasifikace založená pouze na atributech týkajících se způsobu života.

Analýza tabulky ENTRY (2/2)

Báze počet pravidel

celková správnost

správnost pro „nerizikové“

správnost pro „ostatní“

1 19 87% 83% 88%

2 39 84% 74% 87%

3 32 77% 63% 83%

4 27 73% 48% 83%

Modifikace navržené expertem

• vytvoření nových cílů „žádné riziko“, „nízké riziko“, „střední riziko“ a „vysoké riziko“ místo původních rizikových skupin,

• doplnění pravidel ke všem hodnotám atributu v případě, že alespoň jedna hodnota tohoto atributu se objevila v pravidlech generovaných z dat,

• přidání atributu „cholesterol“.

Implementace

• použita klient-server verze NESTu (tenký klient = webový prohlížeč)

• uživatelské rozhranní skrývá detaily o inferenci a zpracování neurčitosti (tvůrce aplikace může měnit podobu dialogu pro jednotlivé báze znalostí)

• dialogový režim konzultace (s možností změnit odpovědi po skončení konzultace pomocí dotazníku)

Práce se systémem AtherEx (1/2)

Práce se systémem AtherEx (2/2)

Expertní systémy v medicině

• Generování poplachů a upozornění • Diagnostická asistence• Kontrola a plánování terapie• Vyhledávání informací • Rozpoznávání a interpretace snímků

(Coiera, 2003)

Info o systémech např. nawww.computer.privateweb.at/judith

www.openclinical.org/

DiagnosisPro - www.diagnosispro.com

DXplain – www.lcs.mgh.havard. edu/projects/dxplain.html

Gideon – www.gideononline.com

Hepaxpert - http://medexpert. imc.akh-wien.ac.at/hepax/

Děkuji za pozornost