A Diagnostic expert system for cardiological respiratory, vascular and hematological diseases

Abstract

KALP, SOLUNUM, DAMAR VE KAN HASTALIKLARI İÇİN TANI KOYUCU BİR UZMAN SİSTEM ÖZET Bir uzman sistem, kalp, damar, solunum ve kan problemli hastalar için bir ön sınıflama aracı gibi ve bir öğretim aracı gibi geliştirildi. Bu sistem, ilgili hastalıkları dikkate alarak tanı koymada yeterlidir ve ileri testleri ve tedavi planlarını dikkate alan tavsiyelerle kullanıcıyı destekleyen bir özellikle donatılmıştır. Yazılım, kural bazlı bir program dili olan CLIPS kullanılması ile yazılmıştır. Bu sistemlerin bilgi bankası tıbbi referans kitap bilgilerinden ve uzmanların kişisel deneyimlerinden oluşturulmuştur. Bu bilgi `gerçekliklerle` ve `kurallarla` tanımlanmıştır. Bunun sonuca ulaştırmasının tipi ileri zincirdir ve gerçekliklerden sonuçlara gider. Karar verme ağaçları (ya da hastalık ağaçlan) sonuca ulaştırma metodu olarak kullanılmıştır. Bu sistemin değerlendirilmesi için 75 hastayı içeren bir çalışma grubundaki veriler kullanılmıştır. Solunum hastalıkları hastalarındaki bazı sapmalar dışında, sistemin tüm tanıları uzmanlarmkiyle uyumlu bulundu. Anahtar Kelimeler: Uzman sistem, hastalık ağaçları ve kural bazlı tıbbi uzman sistem

IV A DIAGNOSTIC EXPERT SYSTEM FOR CARDIOLOGICAL, RESPIRATORY, VASCULAR AND HEMATOLOGICAL DISEASES ABSTRACT An expert system has been developed as a teaching aid and as a pre- classification tool for patients with cardiological, vascular, respiratory and hematological problems. The system is capable of making reasonable diagnosis concerning related diseases and is equipped with a facility to supply the users with recommendations concerning further tests and treatment plans. The software is written using a rule based programming language, CLIPS. The knowledge base is formed from medical reference books and experts' personal experiences. This knowledge is represented by `facts` and `rules`. The type of inference engine is forward chaining and it goes from facts to conclusions. Decision-making trees (or disease trees) are used to develop the inference engine. Data from a study group consisting of 75 patients have been used for the evaluation of the system. Except for some deviations for respiratory disease patients, the diagnoses of the system were found to be in agreement with those of the experts'. Keywords: Expert system, disease trees, rule based medical expert system