Застосування технологій автоматичного планування для наповнення бази знань медичного профілю

Abstract

Широке впровадження інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень гальмується відсутністю методів і технологій автоматичного наповнення бази знань під час експлуатації таких систем. Особливо гостра ця проблема у медичній галузі. Її вирішення – у площині застосування технологій автоматичного планування. Напрацьовані у цій галузі методи й алгоритми обчислення оптимальної стратегії розв’язання задач, які строго сформульовані у термінах логіки предикатів, дають змогу чисельно оцінювати корисність нових повідомлень і, завдяки цьому, ранжувати інформацію за важливістю та автоматично відбирати суттєву, щоб внести її до бази знань. У роботі запропоновано архітектуру медичної ІСППР, яка реалізує цей підхід, обґрунтовано застосовність марковського наближення для формалізації задач автоматичного планування у медичній галузі, ефективність запропонованого підходу показано на прикладі поінформованого вибору сироватки для вакцинування від грипу.The widespread implementation of intelligent decision support systems (IDSS) is hampered by the lack of methods and technologies for automatically filling the knowledge base during the operation of such systems. This problem is especially acute in the medical field. Its solution lies in the application of automatic planning technologies. The methods and algorithms developed in this field for estimation the optimal strategy for solving problems, which are strictly formulated in terms of predicate logic, allow numerically evaluating the usefulness of new messages and thus ranking information by importance and automatically selecting essential information for entering it into the knowledge base. The paper proposes the architecture of a medical IDSS that implements this approach, substantiates the applicability of the Markov approximation for the formalization of automatic planning tasks in the medical field, shows the effectiveness of the proposed approach using the example of an informed choice of serum for influenza vaccination.