Особенностью онтологии является возможность описать диагностику одного и того же процесса различными методами, учесть динамику одного или нескольких признаков, объединить процессы в классы с выделением характерных для класса отклонений признаков, описать возможные варианты уточнения одного отклонения. Важным компонентом онтологии является задание нечётких шкал, характеризующих либо значения признака или его характеристики (для составных признаков), либо меру доверия и выраженности признака.
Универсальная онтология проблемной области позволяет снизить трудоёмкость создания онтологии для конкретной ПрО либо её раздела; при использование разработанной проблемной онтологии требуется лишь уточнить некоторые её термины, характерные для ПрО. Решатель, ориентированный на данную онтологию, позволит существенно сократить время создания ЭС диагностики или СППР с интерпретируемым обоснованием полученных решений.
Онтология реализована на платформе IACPaaS и доступна по запросу всем заинтересованным пользователям. Наличие на платформе редактора онтологии и автоматическая генерация редактора БЗ обеспечивает процесс создания онтологии и БЗ на её основе инженерам знаний и экспертам ПрО.
Список источников
1. Гаврилова, Т.А. Инженерия знаний. Модели и методы / Т.А. Гаврилова, Д.В. Кудрявцев, Д.И. Муромцев. - Санкт-Петербург: Издательство «Лань», - 2018. - 324 с.
2. Tudorache, T. WebProtйgй: A Collaborative Ontology Editor and Knowledge Acquisition Tool for the Web / T. Tudorache, C. Nyulas, N.F. Noy, M.A. Musen // Semantic Web Journal. - 2013. - Vol. 4, No 1. - P.89-99.
3. Боргест, Н.М. Ключевые термины онтологии проектирования: обзор, анализ, обобщения / Н.М. Боргест // Онтология проектирования. - 2013. - № 3 (9). - С.9-31.
4. Chandrasekaran, B. Ontology of Tasks and Methods / B. Chandrasekaran, J.R. Josephson, V.R. Benjamins // In Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling and Management, KAW'98 (18-23 April 1998. Banff, Alberta, Canada).
5. Chandrasekaran, B. Generic tasks in knowledge-based reasoning High-level building blocks for expert system design // IEEE Expert. - 1986. - 1 (1). - P.23-30.
6. Patil, R.S. Modelling Knowledge of the Patient in Aced-base and Electrolyte Disorders / R.S. Patil, P. Szolovits, W.B. Schwartz // In P. Szolovits (Ed.) Artificial Intelligence in Medicine. - Boulder, CO: Westview Press, 1982. - P.191-226.
7. Long, W. Temporal Reasoning for Diagnosis in a Causal Probabilistic Knowledge Base / W. Long // In P. Szolovits (Ed.) Artificial Intelegence in Medicine. - 1996. - 8(3). - P.193-215.
8. Еремеев, А.П. Расширение возможностей моделирования временных зависимостей в интеллектуальных системах на основе применения темпоральных прецедентов / А.П. Еремеев, И.Е. Куриленко // В кн.: Интеллектуальные системы. Выпуск 6. / Под. ред. В.М. Курейчика. - М.: Физматлит, 2013. - С.89-118.
9. Жмудяк, А.Л. Интеллектуальная система дифференциальной диагностики и её использование для диагностики заболеваний печени / А.Л. Жмудяк, А.Н. Повалихин // Ползуновский альманах. - 2007.- №3. - С.176-178.
10. Жмудяк, М.Л. Автоматизированная система медицинской диагностики заболеваний с учетом их динамики / М.Л. Жмудяк, А.Н. Повалихин, А.В. Стребуков, А.Л. Жмудяк, Г.Г. Устинов // Ползуновский вестник. - 2006. - №1. - C.95-106.
11. Russ, Th.A. Reasoning with Time Dependent Data / Th.A. Russ / Massachusetts Institute of Technology, Laboratory for Computer Science technical report MIT/LCS/TR-545, August 1991.
12. Бледжянц, Г.А. Ключевые технологии формирования искусственного интеллекта в медицине / Г.А. Бледжянц, М.А. Саркисян, Ю.А. Исакова, Н.А. Туманов, А.Н. Попов, Н.Ш. Бегмуродова // Ремедиум. 2015. - №12. - С.10-15.
13. Вдовина, Е.П. Медицинские экспертные системы // Электронный журнал портала ILab, 9 июня 2013.
14. Fuzzy sets and their applications to cognitive and decision processes. Proceedings of the U.S.-Japan Seminar on Fuzzy Sets and Their Applications (Berkeley, California, July 1-4, 1974). Eds.: L.A. Zadeh, K.S. Fu, K. Tanaka - Academic Press, 1975. - 506 p.
15. Кобринский, Б.А. Триединство факторов уверенности в задачах медицинской диагностики / Б.А. Кобринский // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2018. - №2. - С.62-72.
16. Inzartsev, A. Application of Artificial Intelligence Techniques for Fault Diagnostics of Autonomous Underwater Vehicles / A. Inzartsev, A. Pavin, A. Kleschev, V. Gribova, G. Eliseenko // Proc. of the OCEANS 2016 MTS/IEEE Conference & Exhibition (September 19-23, 2016, Monterey, California, USA). ISBN DVD: 978-1-5090-1538-2.
17. Клещев, А.С. Модель онтологии предметной области «Медицинская диагностика». Часть 1. Неформальное описание и определение базовых терминов / А.С. Клещев, М.Ю. Черняховская, Ф.М. Москаленко // Журнал НТИ. Серия 2. - 2005. - №12. - С. 1-7.
18. Черняховская, М.Ю. Формальное представление знаний о конъюнктивитах. 2-е изд., исправленное и дополненное / М.Ю. Черняховская, Ф.М. Москаленко, В.Я. Мельников, В.И. Негода, Л.П. Догадова // Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2009. - 56 с.
19. Denekamp, Y. TiMeDDx - A multi-phase anchor-based diagnostic decision-support model / Y. Denekamp, M. Peleg // Journal of Biomedical Informatics. - 2010. - Vol. 43. - P.111-124.
20. Pople, H.E. Heuristic Methods for Imposing Structure on Ill-Structured Problems: The Structuring of Medical Diagnostics / H.E. Pople, Jr. // In P. Szolovits (Ed.) Artificial Intelligence in Medicine. - Boulder, CO: Westview Press, 1982. - P.119-185.
21. Петряева, М.В. Медицинские ресурсы IACPaaS для дифференциальной диагностики заболеваний желчного пузыря / М.В. Петряева, А.Я. Лифшиц, Е.А. Шалфеева // Информатика и системы управления. - 2018. - №3(57). - С.81-92.
22. Gribova, V. The IACPaaS Cloud Platform: Features and Perspectives / V. Gribova, A. Kleschev, Ph. Moskalenko, V. Timchenko, L. Fedorischev, E. Shalfeeva // Second Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Vladivostok, Russia, 25-29 sept. 2017). IEEE. - 2017. - P.80-84.
23. Клещёв, А.С. Метод решения задачи запроса дополнительной информации / А.С. Клещёв, В.В. Грибова, Е.А. Шалфеева // Онтология проектирования. - 2017. - Т. 7, №3(25). - С.310-322.
References
1. Gavrilova T.A., Kudrjavcev D.V., Muromcev D.I. Engineering of knowledge. Models and methods: textbook [In Russian]. - Publishing house “Lan'”; 2018.
2. Tudorache T., Nyulas C., Noy N.F., Musen M.A. WebProtйgй: A Collaborative Ontology Editor and Knowledge Acquisition Tool for the Web. Semantic Web Journal 2013; 4(1): 89-99.
3. Borgest N.M. Keywords of ontology of designing: review, analysis, generalization [In Russian]. Ontology of Designing 2013; 3(9): 9-31.
4. Chandrasekaran B., Josephson J.R., Benjamins V.R. Ontology of Tasks and Methods. In Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling and Management, KAW'98 (18-23 April 1998. Banff, Alberta, Canada).
5. Chandrasekaran B. Generic tasks in knowledge-based reasoning High-level building blocks for expert system design. IEEE Expert 1986; 1(1): 23-30.
6. Patil R.S., Szolovits P., Schwartz W.B. Modelling Knowledge of the Patient in Aced-base and Electrolyte Disorders. In P. Szolovits (Ed.) Artificial Intelligence in Medicine. - Boulder, CO: Westview Press; 1982: 191-226.
7. Long W. Temporal Reasoning for Diagnosis in a Causal Probabilistic Knowledge Base. In P. Szolovits (Ed) Artificial Intelegence in Medicine 1996; 8(3): 193-215.
8. Eremeev A.P., Kurilenko I.E. Expansion of opportunities of modeling of temporary dependences in intellectual systems on the basis of temporal precedents [In Russian]. In. Kurejchik V.M. (Ed) Intelligent systems. Issue 6. - Moscow: Fizmatlit; 2013.
9. Zhmudjak A.L., Povalihin A.N. The intellectual system of differential diagnostics and its use for liver diseases diagnosis [In Russian]. Polzunovsky Almanac 2007; 3: 176-178.
10. Zhmudyak M.N., Povalihin A.N., Strebukov A.V., Zhmudjak A.L., Ustinov G.G. The automated system of medical diagnosis of diseases taking into account their dynamics [In Russian]. Polzunovsky Bulletin 2006; 1: 95-106.
11. Russ Th.A. Reasoning with Time Dependent Data. Massachusetts Institute of Technology, Laboratory for Computer Science technical report MIT/LCS/TR-545, August 1991.
12. Bledzhjanc G.A., Sarkisjan M.A., Isakova Ju.A., Tumanov N.A., Popov A.N., Begmurodova N.Sh. Key technologies of formation of artificial intelligence in medicine [In Russian]. Remedium. 2015; 12: 10-15.
13. Vdovina E.P. Medical expert systems [In Russian]. Portal Electronic Journal iLab, 2013.
14. Fuzzy sets and their applications to cognitive and decision processes. Proceedings of the U.S.-Japan Seminar on Fuzzy Sets and Their Applications (Berkeley, California, July 1-4, 1974). Eds.: L.A. Zadeh, K.S. Fu, K. Tanaka. - Academic Press; 1975.
15. Kobrinskiy B.A. Trinity of confidence factors in problems of medical diagnostics [In Russian]. Artificial Intelligence and Decision Making 2018: 62-72.
16. Inzartsev A., Pavin A., Kleschev A., Gribova V., Eliseenko G. Application of Artificial Intelligence Techniques for Fault Diagnostics of Autonomous Underwater Vehicles. Proc. of the oceans 2016 MTS/IEEE Conference & Exhibition, (September 19-23, 2016, Monterey, California, USA), ISBN DVD: 978-1-5090-1538-2.
17. Kleshchev A.S., Chernyakhovskaya M.Yu., Moskalenko F.M. Model of ontology of “Medical diagnostics” domain. Part 1. Informal description and definition of basic terms [In Russian]. NTI. A Series 2 2005; 12: 1-7.
18. Chernjahovskaja M.Yu., Moskalenko F.M., Mel'nikov V.Ya., Negoda V.I., Dogadova L.P. Formal representation of knowledge of conjunctivitis [In Russian]. - Vladivostok: IAPU DVO RAN; 2009.
19. Denekamp Y, Peleg M. TiMeDDx - A multi-phase anchor-based diagnostic decision-support model. Journal of Biomedical Informatics 2010; 43: 111-124.
20. Pople H.E. Heuristic Methods for Imposing Structure on Ill-Structured Problems: The Structuring of Medical Diagnostics. In P. Szolovits (Ed.) Artificial Intelligence in Medicine. Boulder, CO: Westview Press$ 1982: 119-185.
21. Petrjaeva M.V., Lifshic A.Ya., Shalfeeva E.A. The medical IACPaaS resources for differential diagnosis of diseases of a gall bladder [In Russian]. Informatics and control systems 2018; 3(57): 81-92.
22. Gribova V., Kleschev A., Moskalenko Ph., Timchenko V., Fedorischev L., Shalfeeva E. The IACPaaS Cloud Platform: Features and Perspectives // Second Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC) (Vladivostok, Russia, 25-29 sept. 2017). IEEE; 2017: 80-84.
23. Kleshchev A.S., Gribova V.V., Shalfeeva E.A. The method of solution of the problem of additional information request [In Russian]. Ontology of designing 2017; 7(3): 310-322.