HEPATOSELLÜLYAR KARSİNOMANIN DİAQNOSTİKASI ÜÇÜN HƏKİM QƏRARLARININ DƏSTƏKLƏNMƏSİ SİSTEMİ
Authors: Məmmədova M.H. , Bayramov N.Y. , Cəbrayılova Z.G. , Manaflı M.İ. , Hüseynova M.R. 
Published: January 2025

Məqalədə hepatosellülyar karsinomanın (HSK) mərhələsinin təyini üçün ekspert sistemin arxitekturası və reallaşdırılması prinsipləri haqqında məlumat verilmişdir. HSK-nın vəziyyəti ona xas olan klinik əlamətlərin mümkün qiymətlərinin müxtəlif kombinasiyaları ilə ifadə olunur və bu kombinasiyaların verilmiş siniflər üzrə təsnifləndirilməsi əsasında HSK-nın mərhələsi təyin edilir. İstinad edilən parametrlərin və onların əlamətlərinin çoxluğu, mürəkkəbliyi, həm kəmiyyət, həm də keyfiyyət xarakterli olması səbəbindən yarana biləcək həkim səhvlərinin qarşısının alınması zərurəti HSK-nın diaqnostikası sisteminin işlənilməsini aktuallaşdırmışdır. Tədqiqatda sistemin arxitekturası, onu təşkil edən bilik bazası, verilənlər bazası, məntiqi nəticəçıxarma və interfeys bloklarının iş prinsipi, onların qarşılıqlı funksional əlaqəsi göstərilmişdir. Biliklərin təsvirinin produksiya modeli əsasında həkim-ekspertlərin biliklərinin qaydalara transformasiyası və bilik bazasının formalaşması, giriş verilənlərinin müxtəlif kombinasiyalarına uyğun olaraq bilik bazasından müvafiq qaydanın işə düşməsi, diaqnostik qərarın qəbulu və istifadəçiyə çatdırılması mexanizmini reallaşdıran proqram təminatı işlənilmişdir. Visual Study 2019 platformasında C# proqramlaşdırma dilində reallaşdırılan diaqnostik sistemin veb texnologiyalarla inteqrasiyası problemləri həll edilmişdir. HSK-nın mərhələsinin təyini sistemi sınaqdan keçirilmiş və onlayn mühitdə istismara qəbul edilmişdir.

В статье представлены сведения об архитектуре и принципах реализации экспертной системы диагностики гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК). Состояние ГЦК определяется множеством различных комбинаций возможных значений, характерных для него клинических признаков, на основе группировки которых по заданным классам иденцифицируется стадия ГЦК. Необходимость предотвращения врачебных ошибок, которые могут возникнуть из-за большого количества клинических признаков и их значений, количественного и качественного характера этих показателей актуализировали проблему разработки системы диагностики ГЦК. В исследовании представлены архитектура системы, принципы работы и функциональная взаимосвязь его структурных компонентов – базы знаний и базы данных, механизма логического вывода и интерфейсного блока. На основе продукционной модели представления знаний разработано программное обеспечение, реализующее механизмы трансформации знаний врачей-экспертов в правила и формирование базы знаний, активации из базы знаний правил, соответствующих различным комбинациям входных данных, принятие диагностических решений и их предоставление пользователям. Реализация системы диагностики ГЦК с использованием языка программирования C# на платформе Visual Study 2019 позволила решить проблему ее интеграции с веб-технологиями. Система диагностки стадий ГЦК протестирована и принята к эксплуатацию онлайн среде.

This article provides information on the architecture and implementation principles of the expert system for the diagnosis of hepatocellular carcinoma (HCC). The state of HCC is expressed by various combinations of possible values of its clinical signs, and the HCC staging is determined based on the classification of these combinations by given classes. The need to prevent medical errors due to large number, complexity, and quantitative and qualitative character of parameters referred to has made the development of the HCC diagnosis system urgent. This article presents an architecture of the system and its constituent knowledgebase, database, working principle of logical reasoning and interface blocks, and their mutual functional relationship. Based on the knowledge description production model, this study develops software realizing the mechanism of transforming the knowledge of doctors-experts into rules and forming a knowledge base, activating the appropriate rule from the knowledge base according to various combinations of input data, making a diagnostic decision and delivering it to a user. The diagnostic system implemented in C# programming language with web technologies is integrated on Visual Study 2019 platform. HCC staging system is tested and run online.