Бесплатно создам математическую модель, в виде экспертной системы Опции

[YVR]

Бесплатно создам математическую модель экспертной системы, не обязательно только для аспирантов, но и для лечащих врачей.

Результат представлю в виде математической модели в виде электронной таблицы Excel (полная совместимость с Open Office Calc).

В электронной таблице с экспертной системой останется только ввести данные пациента: пол, возраст, симтомы и получить результат или несколько результатов в виде вероятностей, т.е. значений от 0 до 1 включительно, где пороговым значением является 0.5. Т.е. вероятность выше 0.5 - подтверждение выходного значения, ниже 0.5 - опровержение, а само значение 0.5 - отсутствие подтверждений и опровержений, т.е. нейтральное состояние.

Для чего это нужно? Многие виды анализа ситуации являются многофакторными, т.е. на конечный результат могут влиять различные факторы, зависящие от их комбинаций. Выявить явно те или иные комбинации факторов для получения правильного ответа очень сложно. В данном случае экспертная система может решить задачу, анализируя по исходным данным различные комбинации и вычисляя вероятности.

Простейшим примером такой системы является логистическая регрессия - скоринговая система построенная на одном искусственном нейроне. Взяв за основу факторы подтверждающие в виде положительных чисел и факторы опровергающие в виде чисел отрицательных, она суммирует все заложенные в нее факторы, помноженные на весовые коэффициенты, и получает результат, либо положительный, либо отрицательный. Метод широкораспространенный, примитивный, но во многих случаях вполне адекватный. Недостатков у логистической регрессии множество, т.к. она линейна по своему геометрическому смыслу и полученные с ее помощью результаты необходимо дополнительно перепроверять статистическими методами, чтобы не попасть впросак. Простейшим примером одного из ее недостатков является высокая корреляция входных данных (объясняющих переменных). Вторым недостатком является необходимость соответствия данных и результатов различным распределениям вероятностей. Ну и главный недостаток одиночного искусственного нейрона заключается в том, что все данные должны быть линейно сепарабельны или хотя бы максимально линейно сепарабельны.

Всех вышеперечисленных недостатков лишена экспертная система, которую я разработал. C подробным описанием данной экспертной системы можно ознакомиться по ссылке: http://reshetov.xnet.uz

С помощью этой экспертной системы можно решать различные задачи, не только связанные с прогнозированием финансовых рынков, но и медицинские и не только медицинские.

----------------------------


Например, диагностика:

Задача: необходимо выяснить при какой симтоматике диагноз заболевания подтверждается, а при какой не подтверждается. Составляем таблицу, где каждая строка имеет данные:

пол, возраст, симптом 1, симптом 2, ... , симптом n, диагноз

где:

• пол - пол пациента. Если все пациенты одного пола, то указывать не обязательно.
• возраст - возраст в годах
• симптом * - результат анализа или обследования, например, температура тела в градусах Цельсия.
• диагноз - обозначается в бинарном виде: 1 - подтвержден, 0 - неподтвержден

Симптомы могут быть в виде чисел, как непрерывных, так и дискретных, например, увеличенный размер печени: 1 - увеличена, 0 - в размер печени в норме


Отдельная строка под таблицей должна содержать нормальные состояния симптомов, как у здорового человека без отклонений. Например, температура тела в градусах Цельсия, нормальное состояние 36.6. Строка нормальных симптомов, т.е. без отклонений от нормы позволит создать симптоматический портрет здорового человека, на основании которого экспертная система будет ориентироваться.

Еще одна отдельная строка под таблицей должна содержать расшифровку условных обозначений для дискретных симтомов.

----------------------------

Более сложный эксперимент. Например, лечащий врач назначил группе пациентов некий метод лечения, перед которым был проведены обследования и взяты анализы. Через некоторое все пациенты группы были опять обследованы. Часть их пошла на поправку, у другой части состояние ухудшилось или осталось на прежнем уровне. Необходимо более детально выяснить каким образом назначенный метод лечения повлиял на состояние больных.

Для этого, взяв данные из историй болезни, составляем более подробную таблицу, где каждая строка содержит информацию:

пол, возраст, симптом 1, симптом 2, ... , симптом n, симптом 1 результат, симптом 2 результат, ... симптом n результат.

Где:

Симптом * результат - состояние симптома после прохождения назначенного курса лечения в бинарном виде: 1 - показатели симтома улучшились, т.е. значение стало ближе к норме. 0 - показатели симтома либо ухудшились, либо остались на прежнем уровне.

Еще одна отдельная строка под таблицей должна содержать расшифровку условных обозначений для дискретных симтомов.

Вполне понятно, что в этом случае, построенная по таким данным математическая модель позволит лечащему врачу уже более детально выяснить, на какие конкретно показатели при той или иной начальной симтоматике назначаемый метод лечения может оказать положительное или отрицательное влияние, что позволит в дальнейшем назначать методы лечения более адекватно, избегая заведомых противопоказаний и достигать более высоких результатов.

----------------------------

Требования к предоставляемым табличным данным:

1. Все данные должны быть представлены в виде электронных таблиц в любом из трех форматов: MS Excel, Open Office Calc или в формате CSV
2. Количество информационных строк (без учета дополнительных сведений, например, расшифровок или строки с нормальными симптомами) в таблице должно быть не менее 100.
3. Количество входных данных, т.е. сведений о возрасте, половой принадлежности и симтомах не должно превышать 9 (имеется ограничение на вычислительные ресурсы компьютера).
4. Выходные данные должны быть представлены только в бинарном виде, т.е. в виде значений 0 либо 1. Количество столбцов для выходных данных неограничено.
5. Для всех дискретных входных и соответственно для всех выходных данных обязательно должна быть расшифровка их условных обозначений.
6. Для всех входных данных, кроме пол и возраст, должны быть указаны состояния нормы для здорового человека.
7. Электронную таблицу с предоставленными данными необходимо прикрепить в виде файла к сообщению в данном топике. В теле сообщения необходимо описать задачу, которую должна решать экспертная система. Если потребуются какие либо дополнения и уточнения, то мы их обсудим. После того, как все необходимые детали будут выяснены, я обработаю данные на компьютере и выложу их в виде готовой экспертной системы в формате электронной таблицы MS Excel, прикрепив файл к ответному сообщению.