Определение психического состояния человека на основе применения экспертных систем

НАУКОВ1 ДОСЛ1ДЖЕННЯ

УДК 159.9159.9

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПСИХИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

В. И. Большаков,д. т. н., проф., Ю. И. Дубров, д. т. н.,проф., А. Н. Ткаченко, к. т. н, доц., Ю. Н. Завалко, А. В. Шеламов

В психиатрии накопился ряд задач, формализация которых с помощью традиционного математического аппарата представляется затруднительной, а иногда и невозможной. К этому добавляется необходимость учета изменений симптомов пациентов с течением времени.

В этой связи напрашивается вывод, аналогичный известной гипотезе С. Уолфрема [1], согласно которой, некоторые процессы, при моделировании которых наблюдаются трудности в их идентификации (хаотические турбулентные течения, вихри в атмосфере, экономические системы, биологическая эволюция, психические состояния человека), описываются только неприводимыми алгоритмами, результаты которых невозможно предсказать, не выполнив их полностью.

Задачи, решаемые только с помощью неприводимых алгоритмов, естественно называть численно неприводимыми. Гипотезу о численной неприводимости задачи идентификации психического состояния можно сформулировать следующим образом: разрешающую функцию, областью определения которой является множество возможных психических состояний человека, а областью значений - множество характеризующих их симптоматику, можно построить лишь путем применения алгоритма полного перебора. Вполне очевидно, что, учитывая технические и организационные трудности на этом пути, на данном этапе научно-технического прогресса следует, по крайней мере, временно отказаться от попыток решения этой задачи с помощью «чисто» аналитического аппарата.

Во многих случаях весьма привлекательный (а в некоторых и единственный) способ решения задач такого рода состоит в применении экспертных систем (ЭС) [2], включающих алгоритмы полного перебора. Но тогда возникает вопрос: какую ЭС следует выбрать для решения задачи идентификации психического состояния человека? Какая идеология построения ЭС обеспечит наиболее адекватное ее применение? От какой ЭС следует ожидать наиболее достоверные результаты идентификации? Следует отметить, что классические ЭС, основанные на реализации правил логического вывода, как правило, излишне громоздки и дорогостоящи. Кроме того, они требуют больших усилий для того, чтобы подготовить исходную базу знаний (БЗ).

Одним из подходов, позволяющих компенсировать невозможность полной формализации сложной задачи, являются результаты, полученные в нелинейной динамике Такенсом и приведенные в сети Internet [3].

Основное предположение, которое делается в теории нелинейной динамики, состоит в том, что измеренные величины являются функциями состояния некоторой динамической системы

x

x (t) n

где v ' - вектор '1 -мерного евклидова пространства.

Другое предположение состоит в том, что измеряемая величина является функцией состояния системы (1), т.е. результаты измерения Qi удовлетворяют соотношению

a = h

Согласно теореме Такенса почти для всех ^, h , f и m — 2n ^ 1 должно существовать

Q- Q- Q- Х-

функциональное соотношение между измерениями i_1' i~m и i, которому можно

придать следующий вид [3]:

а =Ф(Pn (

ai-т ))

где

- проектор на

n

локальных координат, зависящих от точки

Таким образом, для многих динамических систем функция, прогнозирующая их поведение, в качестве одной из составляющих содержит функцию проецирования. В [3] показано, что требованию теоремы Такенса: проецирование + аппроксимация удовлетворяют некоторые виды нейронных сетей. Этот факт объясняет, почему при помощи нейронных сетей иногда оказываются возможны предсказания в ситуациях, безнадежных с точки зрения других методов нелинейной динамики.

Проводя параллель с приведенными выше выводами из теоремы Такенса, естественно рассмотреть в качестве инструмента для решения задачи идентификации психического состояния человека специализированные ЭС, принцип работы которых является идеологически близким к нейронным сетям. Одной из таких ЭС является специализированная многопараметрическая система [4]. Подобно тому, как по обучающей выборке происходит корректировка значений синапсов нейронов, на основе знаний экспертов, многопараметрическая система формирует уравнения, составляющие БЗ. Для подготовки информации по формированию БЗ эксперту достаточно оценить вероятностные значения тех или иных психических заболеваний в зависимости от симптоматики. При этом объем данных, вводимых экспертом, фиксирован, поскольку значения входных показателей находятся в пределах заданных ограничений. Таким образом, оценки экспертов составляют обучающую выборку фиксированного объема, на основе которой создается БЗ. Такой подход к созданию БЗ позволяет представить ее в виде уравнений, наличие которых исключает применение машины логического вывода. Тем самым, пространство состояний объекта идентификации дважды «проецируется» в пространство решений задачи: один раз - неформально, посредством экспертных оценок, а второй раз - с помощью уравнений, содержащихся в БЗ.

Сравнивая многопараметрическую ЭС [2], [4] с нейронными сетями, следует отметить ряд ее преимуществ, к которым относятся:

- четко определенный объем обучающей выборки;

- возможность оценивания уровня компетентности экспертов и неучета информации, продукцируемой некомпетентными экспертами [5];

- гибкость, простота и прозрачность ЭС;

- сравнительно невысокая цена и возможность доработки программы, реализующей ЭС.

Таким образом, на основании вышеизложенного можно сделать вывод, что идентификация

психического состояния человека возможна не только на основе традиционных методов, но и путем применения специализированных ЭС. Несмотря на трудности, возникающие при формализации многих задач психиатрии, применение специализированной ЭС [2; 4] создает предпосылки для эффективной оценки психического состояния человека на предварительном этапе его обследования.

В качестве примера конкретного применения изложенных выше идей покажем основной круг вопросов, необходимых для оценки психического состояния человека.

В настоящее время разработан экспериментальный образец программного обеспечения по идентификации психического состояния человека - пакет программ «Психиатрия», руководство пользователя которым приведено ниже.

Пакет прикладных программ «ПСИХИАТРИЯ» предназначен для экспертной оценки психического состояния пациента, с целью прогноза дальнейшего течения его заболевания и определения эффективных средств лечения. С этой целью экспертами составляется психиатрический портрет пациента. Эксперты - это лечащие врачи, родные и близкие больного, а иногда и сам больной.

Желательно, чтобы число экспертов было не ниже трех. Эксперт оценивает предлагаемую программой «Психиатрия» каждую присиатрическую характеристику больного, назначая вероятный интервал ее существования в диапахзоне, продиктованном его, эксперта, мнением. Например, отвечая на вопрос «Количество друзей с антисоциальным поведением», эксперт может поставить диапазон - Min-3, Max-7 с размерностью - количество человек.

Руководство пользователя пакетом «ПСИХИАТРИЯ»

Таблица 1

№ Симптомы заболевания Мт Мах Размерность Влияние, по мнению эксперта, характеристики, на психическое состояние больного, выраженное в процентах.

1 Склонность к принятию алкоголя 0,4 0,6 В строке 4 следует записать количество часов в сутки, которые больной бодрствует. Все остальные характеристики, вплоть восьмой строки включительно, имеют вероятностные оценки. 15

2 Склонность к принятию наркотических веществ 0,6 0,8 30

3 Нарушение сна 18 20 50

4 Антагонизм, проявляемый по отношению к родным и близким 0,6 0,9 30

5 Появление необъяснимого страха 0,4 0,5 15

6 Появление слуховых галлюцинаций 20 40 15

7 Появление зрительных галлюцинаций 0 10 15

8 Наличие антисоциального поведения 0 15 Количество поступков за весь жизненный цикл 30

9 Количество друзей с антисоциальным поведением 3 7 Предполагаемое количество человек 45

10 Наличие родных и близких с психическими отклонениями 0 3 Количество человек 70

11 Вероятность хранения какого-либо оружия 0 0,3 Оценки вероятности 20

12 Наличие сверхценных или других бредовых идей 0 0,4 10

13 Критическое отношение к своим поступкам 0 0,2 30

14 Склонность к суициду 0 10 Количество попыток 70

15 Ранее перенесенная травма головы 0 2 Количество 20

16 Приступы с потерей сознания 0 2 Количество в месяц 40

17 Оценка интеллекта 0,2 0,4 Оценки вероятности 40

18 Способность адаптироваться к изменениям, происходящим в среде общения 0,2 0.4 15

19 Невоздержанность в спорах с переходом к физическим воздействиям на оппонента 1 8 Количество случаев 30

20 Наличие творческого потенциала 0,1 0,3 Оценки вероятности 15

21 Наличие патологической ревности к супругу 0,2 0,4 25

22 Активность, направленная на разрешение личных проблем 0,3 0,5 3

А такая характеристика как, например, склонность к принятию алкоголя может, по мнению эксперта, находиться в диапазоне - Min-0,4, Max-0,6 так, как это, например, показано в таблице, где Min-0,4, Max-0,6 - это вероятностные границы, в которых, по мнению эксперта, может находиться эта оценка. Естественно, вероятностная оценка не может быть ниже нуля и выше единицы. Также по каждой психиатрической характеристике эксперт оценивает, какое, по его мнению, влияние (в процентах) она оказывает на психическое состояние больного (см. столбец 6 табл. 1), где, для примера, приведены гипотетические, экспертные значения по названным психиатрическим характеристикам, идентифицирующим психическое состояние больного на конкретный момент времени.

Эксперт, отвечая на вопросы данной программы, не должен обсуждать с другими экспертами диапазоны существования и значимость предлагаемых для оценки характеристик, поскольку ценность представляют именно индивидуальные оценки, генерируемые каждым экспертом. После получения от экспертов ответов на вопросы программы оценки, данные ими по каждой характеристике, усредняются и средние оценки вводятся в соответствующую графу таблицы. Эксперт может добавить в таблицу новую характеристику или несколько характеристик, которые,по его мнению, должны быть в нее дополнительно включены с соответствующими им оценками. После чего вновь включенные характеристики предъявляются остальным экспертам для дальнейшего их включения с соответствующими оценками. После получения от экспертов ответов на вопросы программы оценки данные по каждой характеристике усредняются и средние оценки вводятся в соответствующую графу таблицы.

Окончательный вариант оценок вводится в пакет «Психиатрия» и результаты его работы представляются пользователю в виде вероятностных оценок психических заболеваний и рекомендаций по их лечению, что будет показано в статье, публикуемой в следующем номере данного сборника.

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА:

1. Дубров Ю. И., Фролов В. В., Вахнин А. Н. Учет влияния неуправляемых факторов при анализе и синтезе критерия функционирования сложных систем / Экономика и математические методы. - АН СССР, 1986, №1 - С. 165-170.

2. Дубров Ю. И., Тарханов В. К., Путилов В. М., Вахнин А. Н. Гос. ФАП СССР № 50870000766 ППП «Метод выбора системы управления объектом с заданными свойствами» (ППП «Модель-состав»), 1987.

3. Дубров Ю. И., Путилов В. М., Тарханов В. К. Об одном методе повышения согласованности экспертной оценки / В кн.: Промышленная информатика: методология, средства и системы. Пермь: НПО «Парма», 1988. - С. 38-45.

4. Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. -М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 288 с.

5. Управление риском. Риск. Устойчивое развитие. Синергетика // URL: http://www.keldysh.ru/papers/2003/source/book/gmalin/gl11.htm

УДК 519.242:519.233.5:519.254

МЕТОДИКА ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ПРИ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ СРЕДСТВАМИ EXCEL

Н. М. Ершова, д. т. н., проф.

Проблема. Несмотря на то, что эффективность методов планирования эксперимента, особенно при решении прикладных задач, была не раз доказана, идеи многофакторного эксперимента очень медленно внедряются в инженерную практику. Причины этого: сложность организации проведения эксперимента; параметры исследуемых систем носят сложный динамический характер и подвержены существенным влияниям изменений условий внешней среды; кажущаяся сложность матрицы планирования и расчетов отпугивает исследователей с