hệ chuyên gia chẩn đoán và điều trị một số bệnh thường gặp ở trẻ em

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Môn: HỆ CHUYÊN GIA
Đề tài: Xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán và điều trị một số bệnh
thường gặp ở trẻ em
Sinh viên thực hiện:
1. Lê Đình Hùng
2. Đỗ Văn Anh
3. Nguyễn Thị Hương

Giảng viên hướng dẫn:
1


ThS: Lê Thị Thủy
Hà Nội, tháng 6 năm 2016

2


LỜI MỞ ĐẦU
Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu và
phát triển từ giữa thập niên 60, góp phần tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con
người, giải quyết các vấn đề dựa trên một tập luật phân tích thông tin và đưa lời khuyên
về trình tự các hành động cần thực hiện để giải quyết vấn đề.
Nhiều hệ chuyên gia đã được thiết kế và xây dựng để phục vụ trong nhiều lĩnh vực y
học, kế toán, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tư vấn tài chính (financial
service), tài nguyên con người (human resources),... trong đó y khoa là một trong những
lĩnh vực được áp dụng đầu tiên, cung cấp các công cụ hữu hiệu cho những áp dụng chẩn
đoán bệnh, với mục đích trợ giúp các bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh.

Hiện nay có nhiều chương trình chẩn đoán bệnh dành cho người lớn mà ít có chương
trình chuyên biệt phục vụ riêng cho trẻ em. Chính vì lý do đó em chọn đề tài xây dựng hệ
chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán và điều trị một số bệnh thường gặp ở trẻ em như bệnh: cảm
cúm, sởi, quai bị, sốt xuất huyết,… Chương trình cho phép chẩn đoán, đưa ra kết luận
bệnh, các triệu chứng và đơn thuốc cho trẻ em

3


CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ HỆ CHUYÊN GIA
VÀ BIỂU DIỄN TRI THỨC
1.1 Hệ chuyên gia
1.1.1 Khái niệm cơ bản
Hệ chuyên gia là một chương trình máy tính mô hình hóa khả năng giải quyết vấn đề
của các chuyên gia, sử dụng các tri thức và các thủ tục suy diễn để giải quyết các bài toán
khó khăn đòi hỏi chuyên gia mới giải quyết được, làm việc giống như một chuyên gia
thực thụ và cung cấp các ý kiến dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia con người đã được
đưa vào Hệ chuyên gia.
Ví dụ: Hệ chuyên gia trong y học: với mục đích trợ giúp các bác sĩ trong việc chẩn
đoán bệnh và điều trị.Hệ chuyên gia chẩn đoán hỏng hóc đường dây điện thoại,…

Hình 1.1. Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của những chuyên gia để giải quyết các vấn
đề(bài toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực.
Tri thức (knowledge) trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích tụ từ
sách vở ,tạp chí ,từ các chuyên gia hay các nhà bác học .Các thuật ngữ hệ chuyên
4

gia ,hệ thống dựa trên tri thức (knowledge-based system) hay hệ chuyên gia dựa trên
tri thức (knowledge-based expert system) thường có cùng nghĩa.
Một hệ chuyên gia bao gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức (knowledge
based), máy suy diễn hay mô tơ suy diễn (inference engine),và hệ thống giao tiếp với
người sử dụng (user interface).Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó ,máy suy diễn
tạo ra câu trả lời cho người sử dụng thông qua hệ thống giao tiếp.
Người sử dung(user) cung cấp các sự kiện (facts) là những gì đã biết ,đã có thật
hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia và nhận được những câu trả lời là
những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn(expertise).
Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức được minh họa như sau:

Hình 1.2. Hoạt động của hệ chuyên gia
Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào
đó,như y học,tài chính,khoa học hay công nghệ,vv…,mà không phải cho bất cứ một
lĩnh vực vấn đề nào.
Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri
thức(knowledge domain).

5


Hình 1.3. Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức.
Ví dụ: hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để phát hiện các căn bệnh lây nhiễm sẽ có
nhiều tri thức về một số triệu chứng lây bệnh ,lĩnh vực tri thức y học bao gồm các căn
bệnh ,triệu chứng và chữa trị.
Chú ý rằng lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm trong lĩnh vực vấn đề .Phần bên ngoài
lĩnh vực tri thức nói lên rằng không phải là tri thức cho mọi vấn đề.
Tùy theo yêu cầu của người sử dụng mà có nhiều cách nhìn nhận khác nhau về
một hệ chuyên gia.
Loại người sử dụng

Vấn đề đặt ra
Người quản trị

Tôi có thể dùng nó để làm gì?

Kỹ thuật viên

Làm cách nào để tôi vận hành nó tốt nhất

Nhà nghiên cứu

Làm sao để tôi có thể mở rông nó?

Người sử dụng

Nó sẽ giúp tôi cái gì?
Nó có rắc rối và tốn kém không?
Nó có đáng tin cậy không?

1.1.1 Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia
Có bốn đặc trưng cơ bản của một hệ chuyên gia:
• Hiệu quả cao (high performance). Khả năng trả lời và mức độ tinh thông bằng
hoặc cao hơn so với chuyên gia trong cùng lĩnh vực.
6


•

Thời gian trả lời thỏa đáng (adequate response time). Thời gian trả lời hợp lý, bằng
hoặc nhanh hơn so với chuyên gia để đi đến cùng một quyết định. Hệ chuyên gia

là một hệ thống thời gian thực(real time system ).
• Độ tin cậy cao ( good reliability). Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy
khi sử dụng .
• Dễ hiểu (understandable).Hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ
hiểu và nhất quán ,không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen(black box).
Những ưu điểm của hệ chuyên gia:
• Phổ cập(increased availability). Là sản phẩm chuyên gia ,được phát triển không
ngừng với hiệu quả sử dụng là không phủ nhận.
• Giảm giá thành(reduced cost).
• Giảm rủi ro (reduced dangers).Giúp con người tránh được trong các môi trường
rủi ro nguy hiểm.
• Tính thường trực (permanance). Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng,
trong khi con người có thể mệt mỏi ,nghỉ ngơi hay vắng mặt.
• Đa lĩnh vực ( multiple expertise ).Chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và được
khai thác đồng thời bất kể thời gian sử dụng.
• Độ tin cậy ( increased relialility).Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác.
• Khả năng giảng giải (explanation ).Câu trả lời và mức độ tinh thông được giảng
giải rõ ràng,chi tiết ,dễ hiểu.
• Khả năng trả lời (fast reponse).Trả lời theo thời gian thực,khách quan.
• Tính ổn định,suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi (steady, une motional, and
complete response at all times).
• Trợ giúp thông minh như một người hướng dẫn (intelligent – tutor).
• Có thể truy cập như một cơ sở dữ liêu thông minh (intelligent database ).

Sau đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sự phát triển của công nghệ hệ chuyên
gia (expert system technology).
Năm
Các sự kiện
1943
Dịch vụ bưu điện, mô hình neural của Mc Culloch and Pitts Model

1954
Thuật toán Markov điều kiện thực thi các luật
1956
Hội thảo Dartmouth,lý luận logic,tìm kiếm nghiệm suy (heuristic search),thống
nhất thuật ngữ trí tuệ nhân tạo.
1957
Rosenblatt phát minh khả năng nhận thức,Newell,Shaw và Simon đề suất giải
bài toán tổng quát (GPS: Genenal Problem Solver )
1958
Mc Carthy đề xuất ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA( LISA AI language)
1962
Nguyên lý Rosenblatt’s về chức năng thần kinh trong nhận thức (Rosenblatt’s
Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions)
1965
Phương pháp hợp giải Robinson.Ứng dụng logic mờ (fuzzy logic) trong suy luận
7


1968
1969
1970
1971
1973
1975
1976

1977
1978
1979
1980

1982
1983
1985

về các đối tượng mờ (fuzzy object) của Zadeh.Xây dựng hệ chuyên gia đầu tiên
về nha khoa DENDRAL (Feigenbaum,Buchanan,et.al)
Mạng ngữ nghĩa (semantic nets), mô hình bộ nhớ kết hợp (asociative memory
model) của Quillian
Hệ chuyên gia về toán học MACSYMA (Martin and Moses)
Ứng dụng ngôn ngữ PROLOG(Colmerauser,Roussell,et,al.)
Hệ chuyên gia HEARSAY I về nhận dạng tiếng nói (speech recognition). Xây
dựng các luật giải bài toán con người (Human Problem Solving ppularizes rules
(Newell abd Simon)
Hệ chuyên gia MYCIN về chuẩn trị y học (Shortli ffe,et,al.)
Lý thuyết khung (frames),biểu diễn tri thức (knowledge reresentation ) (Mínky)
Toán nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat).Lý thuyết DempsterShafer về tính hiển nhiên của lập luận không chắc chắn (Dempster-Shafer theory
of
Evidence for reason ubder uncertainty).Ứng dụng hệ chuyên gia
PROSPECTOR trong khai thác hầm mỏ (Duda,Har)
Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS( OPS expert system shell ) trong hệ chuyên
gia XCON/R1 (Forgy)
Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott ,DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC
(DEC computer systems)
Thuật toán mạng về so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) của
Forgy; thương mại hóa các ứng dụng về trí tuệ nhân tạo
Ký hiệu học (symbolics), Xây dựng các máy LISP (LISP machines) từ LMI.
Hệ chuyên gia về toán học (SMP math system ) ; mạng nơ-ron Hopfield
(Hopfield neural net ); dự án xây dựng máy tính thông minh thế hệ 5 tại nhật bản
(Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers)
Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE (KEE expert system tool ) (intrlli Corp )

Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS (CLIPS expert system tool (NASA)

Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia đã được xây dựng và đã được báo cáo
thường xuyên trong các tạp chí, sách, báo và hội thảo khoa học. Ngoài ra còn các hệ
chuyên gia được sử dụng trong các công ty, các tổ chức quân sự mà không được công
bố vì lý do bảo mật.
Bảng dưới đây liệt kê một số lĩnh vực ứng dụng diện rộng của các hệ chuyên gia.

Lĩnh vực
Cấu hình(Configuration)

Ứng dụng diện rộng
Tập hợp thích đáng những thành phần của
một hệ thống theo cách riêng
8


Chẩn đoán (Diagnosis)
Truyền đạt (Instruction)

Giải thích(Interpretation)

Kiểm tra (Monitoring)
Lập kế hoạch(Planning)
Dự đoán (Prognosis)
Chữa trị (Remedy)
Điều khiển (Control)

Lập luận dựa trên những chứng cứ quan
sát được

Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh
viên có thể hỏi vì sao (why?), như thế nào
(how?) và cái gì nếu (what if?) giống như
hỏi một người thầy giáo
Giải thích những dữ liệu thu nhận
được

So sánh dữ liệu thu lượm được với dữ liệu
chuyên môn để đánh giá hiệu quả
Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu
Dự đoán hậu quả từ một tình huống xảy ra
Chỉ định cách thụ lý một vấn đề
Điều khiển một quá trình, đòi hỏi diễn
giải, chẩn đoán, kiểm tra,lập kế hoạch, dự
đoán và chữa trị

9


Sau đây là một số hệ chuyên gia :

10


1.1.2 Cấu trúc hệ chuyên gia
Hệ chuyên gia làm việc như một chuyên gia thực thụ và có thể cung cấp các ý kiến tư
vấn hỏng hóc dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia đã được đưa vào hệ chuyên gia. Hệ
chuyên gia có các thành phần cơ bản sau:
(1) Bộ giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên
(2) Động cơ suy diển

(3) Cơ sở tri thức
(4) Cơ chế giải thích WHY-HOW
(5) Bộ nhớ làm việc
(6) Tiếp nhận tri thức

Bộ phận giải thích sẽ trả lời hai câu hỏi là WHY và HOW, câu hỏi WHY nhằm
mục đích cung cấp các lý lẻ để thuyết phục người sử dụng đi theo con đường suy diễn
của hệ chuyên gia. Câu hỏi HOW nhằm cung cấp các giải thích về con đường mà hệ
chuyên gia sử dụng để mang lại kết quả.

11


Hình 1. Các thành phần của hệ chuyên gia
1.2 Biểu diễn tri thức
1.2.1Khái niệm biểu diễn tri thức
Biểu diễn tri thức là cách thể hiện tri thức trong máy dưới dạng sao cho bài toán có
thể được giải tốt nhất. Biểu diễn tri thức trong máy phải:
•

Thể hiện được tất cả các thông tin cần thiết.

•

Cho phép tri thức mới được suy diễn từ tập các sự kiện và luật suy diễn.

•

Cho phép biểu diễn các nguyên lý tổng quát cũng như các tình huống đặctrưng.

•

Bắt lấy được ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp.

•

Cho phép lý giải ở mức tri thức cao hơn.
12


1.2.2Các loại tri thức
Dựa vào cách thức con người giải quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu đã xây dựng các
kỹ thuật để biểu diễn các dạng tri thức khác nhau trên máy tính. Để giải quyết vấn đề,
chúng ta chỉ chọn dạng biễu diễn nào thích hợp nhất. Sau đây là các dạng biểu diễn tri
thức thường gặp.
•

Tri thức thủ tục mô tả cách thức giải quyết một vấn đề. Loại tri thức này đưa ra
giải pháp để thực hiện một công việc nào đó. Các dạng tri thức thủ tục tiêu biểu
thường là các luật, chiến lược, lịch trình, và thủ tục.

•

Tri thức khai báo cho biết một vấn đề được thấy như thế nào. Loại tri thức này
bao gồm các phát biểu đơn giản, dưới dạng các khẳng định logic đúng hoặc sai.
Tri thức khai báo cũng có thề là một danh sách các khẳng định nhằm mô tả đầy đủ
hơn về đối tượng hay một khái niệm khái niệm nào đó.

•

Siêu tri thức mô tả tri thức về tri thức. Loại tri thức này giúp lựa chọn tri thức
thích hợp nhất trong số các tri thức khi giải quyết một vấn đề. Các chuyên gia sử
dụng tri thức này để điều chỉnh hiệu quả giải quyết vấn đề bằng cách hướng các
lập luận về miền tri thức có khả năng hơn cả.

•

Tri thức heuristic mô tả các "mẹo" để dẫn dắt tiến trình lập luận. Tri thức
heuristic còn được gọi là tri thức nông cạn do không bảm đảm hoàn toàn chính xác
về kết quả giải quyết vấn đề. Các chuyên thường dùng các tri thức khoa học như
sự kiện, luật,… sau đó chuyển chúng thành các tri thức heuristic để thuận tiện hơn
trong việc giải quyết một số bài toán.

•

Tri thức có cấu trúc mô tả tri thức theo cấu trúc. Loại tri thức này mô tả mô hình
tổng quan hệ thống theo quan điểm của chuyên gia, bao gồm khái niệm, khái niệm
con, và các đối tượng; diễn tả chức năng và mối liên hệ giữa các tri thức dựa theo
cấu trúc xác định.
13


1.2.3Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn
1.2.3.1 Khái niệm
Phương pháp biểu diễn tri thức bằng luật dẫn được phát minh bởi Newell và Simon
trong lúc hai ông đang cố gắng xây dựng một hệ giải bài toán tổng quát. Đây là một kiểu
biểu diễn tri thức có cấu trúc. Ý tưởng cơ bản là tri thức có thể được cấu trúc bằng một
cặp điều kiện & hành động:
"NẾU điều kiện xảy ra THÌ hành động sẽ được thi hành".
Chẳng hạn : NẾU đèn giao thông là đỏ THÌ bạn không được đi thẳng, NẾU máy

tính đã mở mà không khởi động được THÌ kiểm tra nguồn điện, v.v…
Một cách tổng quát luật dẫn có dạng như sau:
P1∧ P2∧ ... ∧ Pn  Q
Tùy vào các vấn đề đang quan tâm mà luật sinh có những ngữ nghĩa hay cấu tạo
khác nhau :
• Trong logic vị từ : P1, P2, ..., Pn, Q là những biểu thức logic.
• Trong ngôn ngữ lập trình, mỗi một luật sinh là một câu lệnh.
IF (P1 AND P2 AND .. AND Pn) THEN Q.
Để biểu diễn một tập luật dẫn, người ta phải chỉ rõ hai thành phần chính sau:
(1) Tập các sự kiện F (Facts):
F = { f1, f2, ... fn }
(2) Tập các quy tắc R (Rules) áp dụng trên các sự kiện dạng như sau :
f1 ^ f2 ^ ... ^ fi  q
Trong đó, các fi, q đều thuộc F
1.2.3.2 Cơ chế suy luận trên các luật sinh
Suy diễn tiến : là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xác định các
sự kiện có thể được "sinh" ra từ sự kiện này.
Hệ thống suy diễn tiến được hoạt động như sau:
-Trước tiên hệ thống này lấy các thông tin về bài toán từ người sử dụng và đặt chung
vào bộ nhớ làm việc.
14


- Suy diễn quét các luật theo dãy xác định trước, xem phần giả thiết có trùng khớp với
nội dung trong bộ nhớ.
- Nếu phát hiện luật như mô tả trên, bổ sung kết luận của luật này vào bộ nhớ. Luật
này gọi là cháy
- Quá trình tiếp tục cho tới khi không còn khớp luật nào
- Lúc này bộ nhớ có các thông tin của người dùng và thông tin do hệ thống suy diễn
Ví dụ: Giả sử có bệnh nhân đến khám bệnh, bác sĩ dùng kiến thức y học và thông tin

do bệnh nhân cung cấp để xem bệnh nhân mắc bệnh gì.
Mô hình chẩn đoán theo suy diễn tiến:
Luật 1:
IF Bệnh nhân rát họng
AND Nghi viêm nhiễm
THEN Tin rằng bệnh nhân viêm họng, đi chữa họng
Luật 2:
IF Nhiệt độ bệnh nhân quá 37 độ C
THEN Bệnh nhân bị sốt
Luật 3:
IF Bệnh nhân ốm trên một tuần
AND Bệnh nhân sốt
THEN Nghi bệnh nhân viêm nhiễm
-

Thông tin từ bệnh nhân:
+Bệnh nhân có nhiệt độ 39 độ C
+Bệnh nhân đã ốm 2 tuần
+ Bệnh nhân họng rát

Khi hệ thống thấy giả thiết của luật khớp với thông tin trong bộ nhớ, câu kết luận của
luật được bổ sung vào bộ nhớ. Từ thông tin bệnh nhân 39 độ C, luật 2 được thực hiện.
Khi này ta được bệnh nhân sốt. Từ kết luanjacua luật 2 cùng với giả thiết bệnh nhân ốm
trên 1 tuần nên kết luận của luật 3 được bổ sung vào bộ nhớ. Lúc này vế trái của luật 1
15


cũng được thỏa mãn nên bác sĩ có thể kết luận bệnh nhân bị viêm họng và nên đi chữa
họng.
Như vậy nhờ thông tin dã biết, các luật và kĩ thuật suy diễn tiến mà hệ thống đưa ra

được 3 thông tin mới:
-

Bệnh nhân sốt

-

Nghi viêm nhiễm

-

Phải chữa học bệnh nhân

Hệ thống suy diễn có thể kết luận mọi thứ có thể. Tuy nhiên, tiếp cận này đưa ra các
thông tin không cần thiết. Giả sử cho thêm 2 luật
Luật 4:
IF Bệnh nhân sốt
THEN Bệnh nhân không đi lại được
Luật 5:
IF Bệnh nhân không đi lại được
THEN Bệnh nhân ở nhà và đọc sách
Hệ thống dễ dàng suy được “bệnh nhân sốt”. Thông tin làm kích hoạt luật 4 và luật 5.
Thông tin mới về việc họ đọc sách và ở nhà không giúp ích gì cho bác sĩ. Tuy nhiên hệ
thống biết là thông tin đó quan trọng hay không.
Suy diễn lùi : là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, ta tìm
kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này. Một ví dụ thường gặp trong thực tế là xuất phát
từ các tình trạng của máy tính, chẩn đoán xem máy tính đã bị hỏng hóc ở đâu.
Ví dụ: Trình bày một vận dụng của phương pháp hệ luật dẫn trong việc biểu diễn tri
thức cho một hệ cơ sở tri thức ứng dụng “Chẩn đoán các vấn đề gây ra lỗi để sửa chửa
máy tính”.

Tập các sự kiện:
• Ổ cứng là "hỏng" hay "hoạt động bình thường".
• Hỏng màn hình.
• Lỏng cáp màn hình.
16


• Tình trạng đèn ổ cứng là "tắt" hoặc "sáng".
• Có âm thanh đọc ổ cứng.
• Tình trạng đèn màn hình "xanh" hoặc "chớp đỏ".
• Không sử dụng được máy tính.
• Điện vào máy tính "có" hay "không".
Tập các luật:
R1. Nếu ( (ổ cứng "hỏng") hoặc (cáp màn hình "lỏng")) thì không sử dụng được
máy tính.
R2. Nếu (điện vào máy là "có") và ( (âm thanh đọc ổ cứng là "không") hoặc tình
trạng đèn ổ cứng là "tắt")) thì (ổ cứng "hỏng").
R3. Nếu (điện vào máy là "có") và (tình trạng đèn màn hình là "chớp đỏ") thì (cáp
màn hình "lỏng").
Để xác định được các nguyên nhân gây ra sự kiện "không sử dụng được máy
tính", ta phải xây dựng một cấu trúc đồ thị gọi là đồ thị AND/OR như sau:

Hình 2. Cơ chế suy diễn của suy diễn lùi

17


Như vậy là để xác định được nguyên nhân gây ra hỏng hóc là do ổ cứng hỏng hay cáp
màn hình lỏng, hệ thống phải lần lượt đi vào các nhánh để kiểm tra các điều kiện như
điện vào máy "có", âm thanh ổ cứng "không".Tại một bước, nếu giá trị cần xác định

không thể được suy ra từ bất kỳ một luật nào, hệ thống sẽ yêu cầu người dùng trực tiếp
nhập vào. Chẳng hạn như để biết máy tính có điện không, hệ thống sẽ hiện ra màn hình
câu hỏi "Bạn kiểm tra xem có điện vào máy tính không (kiểm tra đèn nguồn)?(C/K)". Để
thực hiện được cơ chế suy luận lùi, người ta thường sử dụng ngăn xếp (để ghi nhận lại
những nhánh chưa kiểm tra).
1.2.3.3 Ưu điểm và nhược điểm của biểu diễn tri thức bằng luật dẫn
Ưu điểm:
Biểu diễn tri thức bằng luật đặc biệt hữu hiệu trong những tình huống hệ thống cần
đưa ra những hành động dựa vào những sự kiện có thể quan sát được. Nó có những ưu
điểm chính yếu sau đây:
• Các luật rất dễ hiểu nên có thể dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng (vì nó là
một trong những dạng tự nhiên của ngôn ngữ).
• Có thể dễ dàng xây dựng được cơ chế suy luận và giải thích từ các luật.
• Việc hiệu chỉnh và bảo trì hệ thống là tương đối dễ dàng.
• Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp các luật mờ.
• Các luật thường ít phụ thuộc vào nhau.
Nhược điểm:
• Các tri thức phức tạp đôi lúc đòi hỏi quá nhiều (hàng ngàn) luật sinh. Điều này sẽ
làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị hệ thống.
• Thống kê cho thấy, người xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo thích sử dụng luật
sinh hơn tất cả phương pháp khác (dễ hiểu, dễ cài đặt) nên họ thường tìm mọi cách
để biểu diễn tri thức bằng luật sinh cho dù có phương pháp khác thích hợp hơn!
Đây là nhược điểm mang tính chủ quan của con người.

18


• Cơ sở tri thức luật sinh lớn sẽ làm giới hạn khả năng tìm kiếm của chương trình
điều khiển. Nhiều hệ thống gặp khó khăn trong việc đánh giá các hệ dựa trên luật
sinh cũng như gặp khó khăn khi suy luận trên luật sinh.

Dạng biểu diễn tri thức cổ điển nhất trong máy tính là logic, với hai dạng phổ biến là
logic mệnh đề và logic vị từ. Cả hai kỹ thuật này đều dùng ký hiệu để thể hiện tri thức và
các toán tử áp lên các ký hiệu để suy luận logic. Logic đã cung cấp cho các nhà nghiên
cứu một công cụ hình thức để biểu diễn và suy luận tri thức. Em xin nói chi tiết về logic
vị từ.
Logic vị từ là sự mở rộng của logic mệnh đề nhằm cung cấp một cách biểu diễn rõ
hơn về tri thức. Logic vị từ dùng ký hiệu để biểu diễn tri thức.
Logic vị từ, cũng giống như logic mệnh đề, dùng các ký hiệu để thể hiện tri thức.
Những ký hiệu này gồm hằng số, vị từ, biến và hàm.
•

Hằng số: Các hằng số dùng để đặt tên các đối tượng đặc biệt hay thuộc tính. Nhìn
chung, các hằng số được ký hiệu bằng chữ viết thường, chẳng hạn an, bình, nhiệt
độ. Hằng số an có thể được dùng để thể hiện đối tượng An, một người đang xét.

•

Vị từ: Một mệnh đề hay sự kiện trong logic vị từ được chia thành 2 phần là vị từ
và tham số. Tham số thể hiện một hay nhiều đối tượng của mệnh đề; còn mệnh đề
dùng để khẳng định về đối tượng. Chẳng hạn mệnh đề "Nam thích Mai" viết theo
vị từ sẽ có dạng:
thích(nam, mai)
Với cách thể hiện này, người ta dùng từ đầu tiên, tức "thích", làm vị từ. Vị từ
cho biết quan hệ giữa các đối số đặt trong ngoặc. Đối số là các ký hiệu thay cho
các đối tượng của bài toán. Theo quy ước chẩn, người ta dùng các chữ thường để
thể hiện các đối số.

•

Biến: Các biến dùng để thể hiện các lớp tổng quát của các đối tượng hay thuộc

tính. Biến được viết bằng các ký hiệu bắt đầu là chữ in hoa. Như vậy, có thể dùng
vị từ có biến để thể hiện nhiều vị từ tương tự.
Ví dụ:
19


Có hai mệnh đề tương tự "Nam thích Mai" và "Bắc thích Cúc". Hai biến
X, Y dùng trong mệnh đề thích(X, Y).
Các biến nhận giá trị sẽ được thể hiện qua X=Nam, Bắc; Y=Mai, Cúc.
Trong phép toán vị từ người ta dùng biến như đối số của biểu thức vị từ hay
của hàm.
•

Hàm: Logic vị từ cũng cho phép dùng ký hiệu để biểu diễn hàm. Hàm mô tả một
ánh xạ từ các thực thể hay một tập hợp đến một phần tử duy nhất của tập hợp
khác. Ví dụ, các hàm sau đây được định nghĩa nhằm trả về một giá trị xác định:
cha(sơn) = Nam
mẹ(sơn) = Mai

•

Phép toán: Logic vị từ cũng dùng các phép toán như logic mệnh đề.
Ví dụ:
thích(X,Y) AND thích(Z,Y) -> thích(X,Z).

20


CHƯƠNG 2: THU THẬP TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN

VÀ ĐIỀU TRỊ MỘT SỐ BỆNH THƯỜNG GẶP Ở TRẺ EM
1.Thu thập tri thức một số bệnh thường gặp ở trẻ em
1.1 Bệnh cam cúm
• Triệu chứng: sốt, ho, nhức đầu, chảy mũi
• Biến chứng:
Do bệnh cảm cúm thường có nhiều biểu hiện nhẹ với các triệu chứng rất phổ biến
như sốt, ho dai dẳng trong một vài ngày nên nhiều người chủ quan cho rằng bệnh
sẽ tự khỏi nên ít đến cơ sở y tế khám.Tuy nhiên, nếu không điều trị hoặc điều trị
quá muộn cũng có thể gây biến chứng nguy hiểm dẫn đến viêm phổi, suy hô hấp,
nhất là với những người có sức đề kháng kém như phụ nữ có thai, người già, trẻ
nhỏ, người mắc bệnh tim, phổi mạn tính, mắc bệnh suy giảm miễn dịch,…
●Chăm sóc: Ăn uống đủ chất, xông hơi, ăn tỏi, bổ sung vitamin C, súc miệng
nước muối, rửa tay thường xuyên, uống nhiều nước.
1.2.Bệnh sởi
• Triệu chứng: sốt, phát ban lúc đầu ở mặt sau đó lan ra toàn thân, khi ban sởi biến
mất sẽ để lại những vết thâm da. Ngoài ra trẻ còn có một số triệu chứng kèm theo
gồm chảy mũi, ho
• Biến chứng: những biến chứng có thể gặp phải là viêm phổi, viêm não, viêm tai
giữa, tiêu chảy, mờ giác mạc, viêm thanh quản, suy dinh dưỡng nặng.
• Chăm sóc:
o Cho bé uống thuốc hạ sốt khi nhiệt độ ≥ 38.5oC, liều lượng thuốc dùng được
tính là 10 - 15 mg cho mỗi kí lô cân nặng của trẻ.
21


o Nếu bé ho có thể cho dùng thuốc giảm ho.
o Chế độ ăn uống phải đầy đủ chất dinh dưỡng và có thể chia nhỏ khẩu phần ăn
làm nhiều lần trong ngày.
o

Giữ vệ sinh tốt để tránh nhiễm thêm vi trùng.

1.3.Bệnh quai bị
• Triệu chứng: sốt, nhức đầu, sưng tuyến mang tai một hoặc cả hai bên, đau nhức
khi nhai.
• Biến chứng: viêm tinh hoàn với xác suất 1/5 nếu bệnh xảy ra ở trẻ lớn và người
lớn, tình trạng này có thể dẫn đến vô sinh về sau nhưng với một tỷ lệ rất nhỏ.
Ngoài ra bệnh còn có thể gây viêm màng não, viêm tụy và gây chứng điếc vĩnh
viễn.
• Chăm sóc:
o Nếu trẻ sốt hoặc đau nhiều có thể cho dùng thuốc hạ sốt giảm đau.
o

Cho ăn thức ăn lỏng, dễ nuốt.

o

Chăm sóc, vệ sinh răng miệng.

o Nằm nghỉ ngơi.

1.6.Bệnh sốt xuất huyết

-

-

Triệu chứng: Đây là bệnh truyền nhiễm cấp tính và có thể xảy ra đối với tất cả
mọi người, mọi lứa tuổi, nhưng trẻ em từ 3 đến 10 tuổi là đối tượng dễ mắc bệnh
nhất. Bệnh có 1 sô biểu hiện như sau:

Đối với trẻ nhỏ: Trẻ thường sốt cao, sốt đột ngột, sốt từ 38 – 39 độ, nhưng thường
không đi kèm theo các triệu chứng như ho, sổ mũi. Khi cho trẻ uống thuốc hạ sốt
thì chỉ có tác dụng trong vài giờ
Nhức đầu, xuất hiện các chấm đỏ trên mặt, da
Có thể đau khớp
Với trẻ lớn hơn thì cũng có dấu hiệu sốt nhưng sốt nhẹ, đau đầu, đau khớp, nhức
mỏi toàn than và cũng có các dấu hiệu xuất huyết

22


• Biến chứng:
o Những biến chứng do sốt kéo dài, bệnh nhân nhập viện muộn dễ dẫn tới tình
trạng sốc kéo dài, gây co giật, suy hô hấp. Khi xuất huyết tiêu hóa nhiều kèm
xuất huyết não và tổn thương đa cơ quan (do sốc) rất dễ dẫn đến việc bệnh
nhân tử vong.
Chăm sóc:
o Cho trẻ uống thuốc hạ sốt Paracetamol, lau mát bằng nước ấm để tránh biến
chứng sốt cao co giật.
o Uống nhiều nước như nước cam, chanh, oresol, nước sôi để nguội, vẫn tiếp tục
cho bú sữa, cho ăn cháo, bột.
o Theo dõi vào thời điểm khi trẻ hết sốt xem có biểu hiện trở nặng lại. Nếu trẻ
vẫn có dấu hiệu trở nặng như ói mửa nhiều, bứt rứt, quấy khóc, bỏ bú, tay chân
lạnh, tím, vã mồ hôi, ói ra máu, đi tiêu ra máu phải đưa trẻ đến bệnh viện để
được điều trị kịp thời.
2.Xây dựng cơ sở tri thức dựa trên luật
2.1. Mô tả ngữ nghĩa và sự kiện
Sự kiện
a1
a2

a3
a4
a5
a6
a7
a8
a9
kl1
kl2
kl3
kl4
tg1
tg2

Ngữ nghĩa
Sốt
Ho
Chảy mũi
Nhức đầu
Phát ban
Sưng tuyến mang tai
Chấm đỏ trên da
Đau khớp
Đau nhức khi nhai
Cảm cúm
Sởi
Quai bị
Sốt xuất huyết
Nghi vấn(cảm cúm,sởi,quai bị,sốt
xuất huyết)

Nghi vấn(cảm cúm,sởi, sốt xuất
23


tg3
tg4
tg5
tg6
tg7
tg8
tg9
tg10
tg11
tg12
tg13
tg14
tg15
tg16

huyết)
Nghi vấn(cảm cúm,quai bị,sốt xuất
huyết)
Nghi vấn(cảm cúm, sởi,sốt xuất
huyết)
Nghi vấn(cảm cúm,sốt xuất huyết)
Nghi vấn(cảm cúm,sởi, sốt cuất
huyết)
Nghi vấn(Sởi,cảm cúm)
Nghi vấn(sởi)
Nghi vấn(quai bị)

Nghi vấn(quai bị)
Nghi vấn(quai bị)
Nghi vấn(sốt xuất huyết)
Nghi vấn(cảm cúm, sốt xuất huyết)
Nghi vấn(sốt xuất huyết)
Nghi vấn(sốt xuất huyết)
Nghi vấn(cảm cúm, sốt xuất huyết)

2.2 Biểu diễn tập luật theo kí hiệu sự kiện và ngữ nghĩa
R1: a1 ^ a2 = tg1
R2: a1 ^ a3= tg2
R3: a1^ a4= tg3
R4: tg1 ^ a3= kl1
R5: tg2 ^ a4= kl1
R6: tg3^ a2 = kl1
R7: tg3 ^ a3=kl1
R8: a2 ^ a4= kl1
R9: a1 ^ a2 ^ a3= tg4
R10: tg4 ^ a4 =kl1
R11: a1^a3^a4=tg5
24


R12: tg5 ^ a2 =kl1
R13: a2 ^ a3 =tg6
R14: tg6 ^ a1=kl1
R15: tg1 ^ a5=kl2
R16: tg2 ^ a5=kl2
R17: a1^ a5=tg7
R18: tg7 ^ a2=kl2

R19: tg7 ^ a3= kl2
R20:a4 ^ a5=tg8
R21:tg8 ^a1=kl2
R22: tg8 ^ a2= kl2
R23: tg4 ^ a5=kl2
R24: a1 ^ a6=tg9
R25: tg9 ^ a4=kl3
R26: tg9 ^ a9=kl3
R27: tg3 ^ a9 =kl3
R28: a6 ^ a9 =tg10
R29: tg10 ^ tg3 = kl3
R30: a1 ^ a9 =tg11
R31:tg11 ^ a4 =kl3
R32: tg11 ^ a6 =kl3
R33: a1 ^ a8 =tg12
R34: tg12 ^ a4=tg13
R35: tg13 ^ a7=kl4
R36: a7 ^a8=tg14
R37: tg14 ^ a1=kl4
R38: a1 ^ a7= tg15
R39: tg15 ^ a8 =kl4
R40: tg15 ^ a4 =kl4
25