針對肺心病的診療專家系統的設計與實現

胡志潔

（天津市醫藥科學研究所，天津 300020）

0 引言

專家系統是人工智能領域最活躍和最廣泛的領域之一，它能模擬專家的大腦思維活動，運用邏輯推理技術進行推理判斷，是求解專門問題的計算機程序系統[1]。醫學專家系統通過收集醫學專家的經驗知識，用計算機程序模擬臨床醫學專家分析病癥的思維過程和辨病方法，得出與醫學專家一樣的結論[2]。近年來，隨著人工智能和計算機技術的不斷發展，醫學專家系統的功能和作用更加實用，智能性也越來越好，涉及的領域也越來越廣。然而有關肺心病診斷與治療的臨床醫學智能診療專家系統的開發，在國內外尚不多見。

肺心病是我國當前發病率較高的常見病、多發病，特別是目前的霧霾天氣，嚴重威脅到人民健康。由于其綜合病癥指標復雜多變，極易造成青年臨床醫生因經驗少而誤診的現實問題。本文收集和歸納總結了有30年以上臨床經驗的資深知名肺心病專家的診斷經驗和治療方法，利用人工智能計算機技術，模擬肺心病專家診斷的經驗和辯證治療的思維過程，研發了針對肺心病的診療專家系統。利用該系統可幫助青年醫生迅速解決臨床診療中遇到的實際問題，迅速提升青年醫生的臨床診療技能。

1 系統設計

肺心病診療專家系統由知識庫、數據庫、推理機、知識獲取器、解釋器、字典庫和人機交互界面等幾個部分組成。該系統是利用輸入患者臨床病癥指標的各種數據，通過知識庫中保存的專業知識和國內外該病的診斷規則，模擬肺心病專家的臨床診治思維模式，通過推理機的邏輯推理，對規則庫中的規則進行全面搜索、匹配、分析和判定，最后給出診斷結論。

1.1 知識庫的構建

知識庫保存的是系統求解問題所需的知識。它是專家系統作出決策的依據[3]。知識庫的質量好壞直接影響專家系統的好壞[4]以及系統判定的精確度和準確率。該系統知識庫主要包含肺心病知名專家長期積累的有關肺心病診斷經驗和肺心病的臨床指癥表現及其鑒別、診斷的標準、相關學術論述、著作和教科書中關于肺心病的專業知識。它們構建成知識庫中疾病數據庫和診斷規則庫。疾病數據庫保存的是肺心病的各種專業知識，診斷規則庫則保存肺心病診斷和治療過程中所用的推理規則，并使用特定的編號作為規則ID命名每條規則。系統的診斷規則庫是根據各類診斷規則優先按從大到小順序保存，同一類規則中同一診斷治療規則則依據治療順序保存，以保證優先權高的規則最先與數據庫中的數據進行比對、匹配。

系統采用SQL Server 2008構建知識庫，以及管理知識庫中的知識。肺心病知識和診斷規則分別用關系數據庫中的疾病信息表和規則表保存，用SQL語言完成對所有數據庫圖表的描述，并可對它們進行檢索、增加、修改、刪除和更新等。

1.2 推理機

推理機是專家系統的“大腦思維”靈魂機構，其主要作用是模擬專家大腦思維辯證施治的分析過程，控制執行對問題的求解并證明某個假設的正確性[5]。推理是邊搜索邊匹配的過程。該系統采用產生式系統，基于規則的推理，采用正向不精確推理與反向精確推理相結合的推理策略。

1.3 數據庫的構建

數據庫是用來保存用戶提供的各種初始數據、對問題的描述和推理過程中得到的各種中間數據和推理結果[6]。該系統數據庫包括三類內容：（1）患者信息資料；（2）供系統運行分析時需要使用的信息資料，如各種回歸方程、用于有數學關系式的運算等；（3）系統推理過程中所得到的中間結果及推理獲得的疾病名稱等。

系統用SQL Server 2008構建數據庫。利用SQL語言建立患者初始信息表、臨床癥狀記錄表、化驗檢查記錄表、X線圖像參數表、CT及MRI檢查表等基本數據表。它們由患者編號關聯在一起，以完成患者全部臨床診斷數據的描述。

1.4 解釋器

解釋器的主要功能是針對用戶提出的問題進行解答[7]。在該系統中，它負責向用戶解釋系統的行為，對推理結論進行解釋，并向用戶輸出推理的結論。

1.5 字典庫

字典庫用于保存醫學專屬名詞和疾病名詞的解釋及縮寫，并用符號代替文字保存到字典庫中，便于推理和比對時使用，并與知識庫同步實時更新。

1.6 知識獲取器

知識獲取器用于知識獲取。將肺心病的事實性知識和肺心病專家特有的經驗和診斷標準變成計算機可執行的語句和程序，以完成肺心病知識庫和字典庫的構建。它也完成對知識庫、字典庫的增加、修改、刪除和更新及維護工作。

1.7 人機交互界面

人機交互界面完成系統的輸入和輸出工作。該系統將輸入的信息變為系統程序認可的表達形式，再交給程序指定的相應模塊去處理。系統通過人機交互界面輸出系統的診斷結果和各種數據。

2 知識表示

知識表示是用計算機可處理、可接受的符號和方式來模擬人類專家進行思維和推理。該系統知識庫中的知識是以IF<前提>THEN<結論>CF形式表示[8]。一條規則的關系模式RULELIB可定義如下：

該系統中，前提主要指患者的臨床癥狀，結論則主要指患者患的肺心病類型。CF是有前提所描述的癥狀時肺心病發生的概率，即規則可信度。可信度區間為（-1，1）。系統中 CF采用了定量參數、半定量參數和布爾參數排列，再結合肺心病專家經驗思維判斷，綜合臨床已發生的病癥指標和可能性進行組合、疊加、匹配后所確定。

3 推理機設計

推理機即為一個解釋器，它解釋和執行知識庫中的規則，從而得出結論。該系統推理機通過搜索知識庫中的診斷規則，選出滿足當前用戶輸入條件的規則，并根據規則的優先級別，執行優先權高的規則，當規則的優先權相同時先執行最先滿足條件的規則。推理機采用正向不精確推理與反向精確推理相結合的二次診斷推理策略，符合肺心病病種其復雜多變的臨床癥狀表現的需求。

該系統推理機的推理流程如圖1所示。

Prolog語言是邏輯型智能語言，能很高效地實現邏輯推理功能。該系統推理機采用Visual Prolog語言完成推理過程，推理機設計利用Visual Prolog語言通過對規則的編寫來實現。采用Visual Prolog V7.3提供的ODBC和SQL接口模塊SQLBIND，實現推理機與知識庫、數據庫的連接和調用。由于SQL Server 2008具有對SQL語句自動優化的特點，降低了調用和使用知識的時間，大大提高了系統的推理效率。

圖1 基于肺心病的診療專家系統的推理流程圖

4 系統實現

4.1 程序開發工具

基于肺心病的診療專家系統編程語言為Visual PrologV7.3和Visual Basic 6.0。采用 SQL Server 2008構建數據庫、知識庫以及完成維護工作。系統在Windows XP操作系統下運行。

4.2 系統實現

采用 Visual Prolog、Visual Basic和 SQL Server 2008完成針對肺心病的診療專家系統軟件編制。Visual Prolog語言完成推理過程，Visual Basic語言實現系統界面的設計。SQL Server 2008用來完成數據庫、知識庫的構建以及完成其維護工作。

該系統具有的主要功能模塊包括病人信息管理、疾病診斷、知識庫管理、幫助系統和系統維護。系統運行后，顯示肺心病診療專家系統的系統界面，系統根據用戶的選擇，執行并完成相應模塊的程序操作。

該系統的診斷界面如圖2、圖3所示。

圖2 基于肺心病的診療專家系統疾病診斷界面

圖3 基于肺心病的診療專家系統肺氣腫診斷界面

例如：選擇肺氣腫的診斷，點擊“開始診斷”，進入肺氣腫的診斷界面，如圖3所示。在圖3中顯示的14項中，如有3項被選中，即可診斷為肺氣腫。

該系統利用SQL查詢語句對肺心病及其病例檢索，降低了系統運行過程中對病例檢索算法的實現難度，使用SQL語言保存、更改和添加更新數據庫、知識庫中的信息，極大地提升了該系統的運行效率。

5 結論

本文研制的針對肺心病的診療專家系統，設計科學、實用，很好地實現智能辨病，符合肺心病病種復雜多變的臨床癥狀表現，且適合我國專科病種的規范化管理，提高了肺心病的臨床診斷率和治愈率，為臨床醫生提供了一種快速智能輔助診斷的方法，大大提高了臨床醫生的診療水平。

該系統采用正向不精確推理與反向精確推理相結合的二次診斷的推理策略，提高了肺心病的確診率。系統還能回溯已執行的規則，把診斷依據和推理思路重現出來，便于臨床醫生學習使用。經350例臨床病例實踐研究，證實了該系統實用性好、準確性高，操作簡便，易于掌握。系統可隨著該病種臨床診斷的發展隨時知識更新，從而保證了該系統可長期使用。該系統在臨床青年醫生中獲得了廣泛認可和使用。

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