Xây dựng chuyên gia hỗ trợ chuẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạch (Luận văn thạc sĩ)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

HOÀNG TRƯỜNG GIANG

XÂY DỰNG CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN
VÀ ĐIỀU TRỊ CÁC BỆNH LÝ TIM MẠCH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
(Theo định hướng ứng dụng)

HÀ NỘI – 2019


HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

HOÀNG TRƯỜNG GIANG

XÂY DỰNG CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN
VÀ ĐIỀU TRỊ CÁC BỆNH LÝ TIM MẠCH

Chuyên ngành : Hệ thống thông tin
Mã số

: 8.48.01.04

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
(Theo định hướng ứng dụng)
Người hướng dẫn khoa học:
PGS.TS. Lê Hữu Lập

HÀ NỘI – 2019


i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Hà Nội, ngày

tháng

năm 2018

Tác giả luận văn

Hoàng Trường Giang


ii

LỜI CẢM ƠN
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban Giám đốc, Học viện công nghệ bưu
chính viễn thông luôn tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành
luận văn.
Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Lê Hữu Lập, những
người thầy có nhiều kiến thức, kinh nghiệm đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn tôi
trong suốt quá trình học tập, thực hiện đề tài cũng như hoàn thành luận văn.

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám đốc Bệnh viện Bạch Mai, đã cho phép tôi
được tiến hành nghiên cứu, cung cấp các thông tin đầy đủ và trung thực cho nghiên
cứu này, luôn tạo điều kiện, quan tâm và động viên tôi hoàn thành luận văn này.
Hà Nội, ngày 14 tháng 11 năm 2018
Tác giả luận văn

Hoàng Trường Giang


iii

DANH MỤC CHỮ VIÊT TẮT

Viết tắt

Tiếng anh
Bộ y tế

BYT
CF

Tiếng việt

Certainty Factor

Thừa số chắc chắn
Hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh
tim mạch.

HCGTM

HIS

Hopital information systerm

Hệ thống quản lý bệnh viện

LIS

Laboratory Information System

Hệ thống quản lý xét nghiệm
Huyết áp

HA
HATT

Huyết áp tâm thu

HATTr

Huyết áp tâm trương.
Tăng huyết áp

THA
User profile

Hồ sơ đặc trưng người dùng

Patient profile

Hồ sơ bệnh nhân


iv

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ii
DANH MỤC CHỮ VIÊT TẮT .............................................................................. iii
DANH MỤC HÌNH .................................................................................................. vi
DANH MỤC BẢNG ................................................................................................vii
MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết của đề tài: ......................................................................................1
2. Mục đích nghiên cứu: ..........................................................................................2
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: ......................................................................2
4. Phương pháp nghiên cứu: ....................................................................................3
5. Nội dung luận văn được trình bày ở 3 chương chính ..........................................3
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ TRONG
Y KHOA ..................................................................................................................... 5
1.1. Giới thiệu chung ............................................................................................5
1.2.

Định nghĩa hệ chuyên gia ..............................................................................5

1.3.

Cấu trúc hệ chuyên gia. .................................................................................6

1.3.1. Cơ sở tri thức (Knowledge Base) ........................................................................ 6
1.3.2. Mô tơ suy luận. .................................................................................................... 8

1.4.

Hoạt động của hệ chuyên gia. ......................................................................10

1.4.1.Nguyên tắc hoạt động. ........................................................................................ 11
1.4.2. Mô tơ suy luận (Máy suy diễn) .......................................................................... 12
1.4.3. Hệ thống giao tiếp với người sử dụng ............................................................... 17

1.5.

Đặc tính hệ chuyên gia ................................................................................18

1.6. Một số hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh. ...........................................................19
1.6.1. Hệ chuyên gia chẩn đoán về bệnh phổi ............................................................. 19
1.6.2. Ứng dụng logic mờ xây dựng hệ trợ giúp chẩn đoán bệnh thần kinh – Tâm thần
..................................................................................................................................... 19

Kết luận chương 1 ................................................................................................... 19
CHƯƠNG 2 - HỆ CHUYÊN GIA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN, .............................. 21
ĐIỀU TRỊ BỆNH TIM MẠCH .............................................................................. 21


v

2.1. Dữ liệu y khoa về bệnh tim mạch ...................................................................21
2.1.1. Sơ lược về bệnh tim mạch ................................................................................. 21
2.1.2. Nguyên nhân và triệu chứng .............................................................................. 22
2.1.3. Các bệnh tim mạch thường gặp. ........................................................................ 23

2.2. Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ bệnh tim mạch ..............................................34
2.2.1. Tổng quan .......................................................................................................... 34
2.2.2. Cơ sở tri thức về bệnh tim mạch. ....................................................................... 35
2.2.3. Mô tả quá trình chẩn đoán bệnh lý tim mạch. ................................................... 39
2.2.3. Cơ sở tri thức. .................................................................................................... 41
2.2.4. Mô tơ suy luận. .................................................................................................. 42
2.2.5. Module giải thích ............................................................................................... 44
2.2.6. Module quản lý Profile bệnh nhân. .................................................................... 44

Kết luận chương 2 ................................................................................................... 48
CHƯƠNG 3 - THỬ NGHIỆM HỆ CHUYÊN GIA VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT
QUẢ .......................................................................................................................... 50
3.1. Giới thiệu chung .............................................................................................50
3.2.Thử nghiệm chẩn đoán và điều trị ...................................................................50
3.2.1. Quá trình Chẩn đoán .......................................................................................... 50
3.2.2. Đánh giá ý nghĩa profile .................................................................................... 51

3.3. Đánh giá kết quả chẩn đoán ............................................................................54
Kết luận chương 3 ................................................................................................... 55
KẾT LUẬN .............................................................................................................. 56
HƯỚNG PHÁT TRIỂN.......................................................................................... 57
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................... 58


vi

DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Cấu trúc hệ chuyên gia............................................................................................ 6
Hình 1.2 Cấu trúc hệ chuyên gia.......................................................................................... 11
Hình 1.3 Quá trình suy luận của máy suy diễn. ................................................................... 12

Hình 1.4 Giao tiếp giữa người sử dụng và máy. .................................................................. 17
Hình 2.1. Sơ đồ tổng quát hệ chuyên gia về bệnh tim mạch. .............................................. 35
Hình 2.2. Các bước xây dựng tri thức HCGTM .................................................................. 38
Hình 2.3. Sơ đồ quá trình chẩn đoán tổng quát ................................................................... 40
Hình 2.4. Sơ đồ quá trình thu thập thông tin ....................................................................... 40
Hình 2.5. Sơ đồ quá trình chẩn đoán ................................................................................... 41
Hình 2.6. Khởi tạp profile. ................................................................................................... 46
Hình 2.7. Lịch sử điều trị ..................................................................................................... 47
Hình 2.8. Thông tin Profile bệnh nhân đái tháo đường được điều trị .................................. 47
Hình 2. 9. Hồ sơ tóm tắt quá trình điều trị .......................................................................... 48
Hình 2.10. Chi tiết các đợt điều trị....................................................................................... 48
Hình 3.1. Dữ liệu tri thức tháng 1/2017 ............................................................................... 51
Hình 3. 2. Dữ liệu tri thức 07/2018 ...................................................................................... 51
Hình 3.3. Thử nghiệm HCGTM .......................................................................................... 55


vii

DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Các ngưỡng huyết áp dùng để chẩn đoán theo cách đo........................................ 27
Bảng 2.2 Các ngưỡng HA áp dụng để chẩn đoán THA theo cách đo. ................................ 28
Bảng 2.3 Tăng huyết áp phòng khám đơn độc (Tăng huyết áp áo choàng trắng) ............... 29
Bảng 2.4 Phân độ tăng huyết áp .......................................................................................... 29
Bảng 2.5. Đánh giá ban đầu về bệnh nhân tăng huyết áp .................................................... 30
Bảng 2.6. Đánh giá nguy cơ, tổn thương cơ quan đích và tình trạng lâm sáng kết hợp ở
bệnh nhân tăng huyết áp. ..................................................................................................... 31
Bảng 2.7. Xử trí THA theo phân độ nguy cơ tim mạch ....................................................... 32
Bảng 2.8. Thuốc và liều lượng điều trị huyết áp ................................................................. 33
Bảng 3.1. Bảng kết quả đánh giá chức năng hỏi bệnh ......................................................... 53
Bảng 3.2. Bảng kết quả đánh giá chức năng hỏi bệnh ......................................................... 53

1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài:
Theo số liệu thống kê của Tổ chức y tế thế giới, hàng năm có khoảng 17,5 triệu
người tử vong do các bệnh có liên quan đến tim mạch. Tại Việt Nam, theo dự báo của
hội Tim mạch Việt Nam, khoảng 20% dân số nước ta mắc bệnh về tim mạch và tăng
huyết áp.
Ngoài ra, tính chất của bệnh lý tim mạch là tiến triển âm thầm, ít có triệu chứng
đặc trưng trong giai đoạn đầu nên muốn chẩn đoán được bệnh tim mạch sớm cần phải
theo dõi bệnh sử của bệnh nhân. Hơn thế nữa, khi biết được bệnh sử thì bác sĩ có thể
tiên đoán được hiện trạng của bệnh nhân, từ đó bác sĩ chỉ cần kiểm tra một vài triệu
chứng hay dấu hiệu bất thường là có thể chẩn đoán được bệnh. Như vậy tùy vào bệnh
sử của mỗi bệnh nhân mà bác sĩ sẽ có cách hỏi bệnh khác nhau.
Mặt khác, hiện nay phần lớn các bệnh viện ở nước ta không có khoa tim mạch,
chưa có hệ thống đào tạo chuyên sâu ngành tim mạch, thiếu các bác sĩ chuyên khoa
tim mạch ngay cả trong các bệnh viện lớn ở Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh .
Thống kê cho thấy mỗi năm Bệnh viện Bạch Mai phải khám và điều trị nội trú
cho khoảng 270000 người bị mắc bệnh liên quan đến tim mạch và số lượng bệnh
nhân hàng năm vẫn tăng từ 7 đến 10%. Do vậy, từ khó khăn thực tế tại đơn vị, học
viên xin chọn đề tài luận văn cao học của mình là “ Xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ
chẩn đoán và điều trị các bệnh lý tim mạch”. Khi hệ thống hoàn chỉnh không những
là công cụ trợ giúp đắc lực cho các y bác sỹ các bệnh viện nói chung cũng như bệnh
viện Bạch Mai nói riêng (đặc biệt là các bác sỹ mới ra trường) trong việc chuẩn đoán
và điều trị bệnh tim mạch, đồng thời có thể giúp bệnh nhân tìm hiểu được thực trạng
bệnh tình của mình.

Tổng quan về vấn đề nghiên cứu:

Trong thập niên của thế kỷ trước, một nhóm các nhà nghiên cứu khoa học tại
trường Đại học Tổng hợp Stanford, Hoa Kỳ, làm việc dưới sự chủ trì của giáo sư Ed
Feigenbaum, đã xây dựng giả thuyết rằng sự thông minh (intelligence) được căn cứ
trên sự lưu trữ những khối lượng lớn về tri thức. Họ đã tìm ra kỹ thuật “biểu diễn tri
thức” và tiến hành thực hiện dự án lập trình nghiệm suy (HPP: Heuristic Programming
Project).


2

Hệ chuyên gia Mycin ra đời trong khoảng thời gian 1973-1978 là một chương
trình tra cứu, cung cấp cho các thầy thuốc những ý kiến chữa trị liên quan đến liệu
pháp kháng sinh. Đây là một sản phẩm ứng dụng tiêu biểu của chương trình nghiên
nghiên cứu về hệ chuyên gia trong lĩnh vực y khoa trên thế giới.
Vào cuối những năm 80, tại Viện Công nghệ Thông tin đã bước đầu xây dựng hệ
trợ giúp khám chữa bệnh nội khoa, châm cứu và chẩn trị đông y, đã có tiếp cận ra
quyết định trong việc chẩn đoán lâm sàng,…
Phần mềm Y khoa 2.0 cung cấp tự điển các thuốc thường dùng, thông tin cần
thiết về các bệnh thường gặp, kết quả các xét nghiệm thường quy, tự điển các triệu
chứng, hội chứng bệnh,…
Trong những thời gian gần đây ở Việt Nam đã có một số hệ chuyên gia tiếp tục
được phát triển để hỗ trợ giúp việc chẩn đoán và điều trị các bệnh trong y khoa, tuy
nhiên chưa thấy có hệ thống được thương mại hóa.

2. Mục đích nghiên cứu:
-

Xây dựng hệ hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân chẩn đoán và theo dõi bệnh tim mạch
để hạn chế tình trạng chấn đoán thiếu chính xác. Giảm tải thời gian khám chữa
bệnh của bác sĩ và hài lòng người bệnh.

-

Theo dõi diễn biến của bệnh nhân theo từng tháng năm.

-

Chẩn đoán bệnh thuận tiện hơn vì dựa trên bệnh sử của bệnh nhân. Ví dụ lần
chẩn đoán trước bệnh nhân cho biết là đã bị bệnh tăng huyết áp thì lần
sau không hỏi bệnh nhân có tăng huyết áp nữa. Đặc biệt, trong trường hợp cấp
cứu cần phải có các thông tin của bệnh nhân nhanh, hơn thế nữa bệnh nhân có
thể không cung cấp vì bị hôn mê thì hồ sơ bệnh nhân sẽ rất có ý nghĩa.

-

Từ các thông tin có trong patient profile, hệ thống suy diễn ra hiện trạng của
bệnh nhân, từ đó sẽ xác định các thông tin cần hỏi cho lần chẩn đoán hiện tại.

-

Sử dụng profile của các bệnh nhân từng chẩn đoán trước đây để hỗ trợ quá
trình hỏi bệnh cho bệnh nhân hiện tại nhằm hạn chế tình trạng cung cấp thiếu
thông tin.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Để đạt được các mục tiêu trên luận văn nghiên cứu các vấn đề sau:


3

-

Bệnh lý tim mạch và các bệnh có liên quan, cách chẩn đoán Bệnh lý tim mạch
, biểu hiện của bệnh và Bệnh tim mạch, nguyên nhân dẫn đến Bệnh tim mạch
.

-

Tìm hiểu các vấn đề liên quan đến user profile trong các hệ thống thích nghi
cá nhân để từ đó xây dựng profile cho bệnh nhân:
+ Cấu trúc profile
+ Khởi tạo profile
+ Cập nhật profile

-

Tìm hiểu hệ chuyên gia và các kỹ thuật sử dụng trong các hệ chuyên gia, đặc
biệt là các hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh:
+ Phương pháp biểu diễn tri thức.
+ Phương pháp biểu diễn thông tin.
+ Phương pháp suy diễn ra kết luận dựa vào tập tri thức đã có.

Hiện thực những mục tiêu được đặt ra cho đề tài, luận văn tập trung nghiên cứu
trong phạm vi sau:
Xây dựng một số lượng vừa đủ các tập được rút trích từ các kiến thức y khoa căn
bản.
Hệ thống đáp ứng bước đầu khả năng chẩn đoán và chữa trị ở mức độ cơ bản nhất

4. Phương pháp nghiên cứu:
- Tìm hiểu cơ sở lý thuyết hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh y khoa.

- Phát triển thử nghiệm hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh tiểu đường
dựa trên một tập dữ liệu hiện có sẵn

5. Nội dung luận văn được trình bày ở 3 chương chính
Chương 1: Cơ sở lý thuyết về hệ chuyên gia hỗ trợ trong y khoa.
Chương 2: Hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh lý tim mạch. Chương
này trình bày về dữ liệu y khoa của bệnh bệnh tim mạch và xây dựng thử nghiệm hệ chuyên
gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch.
Chương 3: Thử nghiệm hệ chuyên gia và đánh giá kết quả.
Mặc dù có nhiều cố gắng nhưng thời gian và năng lực còn hạn chế nên luận
văn không tránh khỏi những khiếm khuyết. Kính mong thầy cô và đồng nghiệp


4

thông cảm, cho ý kiến đóng góp.
Trân trọng cảm ơn !
Tác giả

Hoàng Trường Giang


5

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ CHUYÊN GIA HỖ
TRỢ TRONG Y KHOA
1.1.

Giới thiệu chung
Hệ chuyên gia là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo ra đời từ giữa thập niên 60.

Ngay từ khi ra đời, hệ chuyên gia đã được sự quan tâm và phát triển mạnh mẽ, trở
thành lĩnh vực đầu tiên của trí tuệ nhân tạo có ứng dụng thương mại. DENDRAL
(1965) dùng để xác định cấu trúc phân tử trong chương trình vũ trụ của Mỹ, được
xem là hệ chuyên gia đầu tiên và trở thành nền tảng để xây dựng các hệ chuyên gia
sau đó. Ngày nay hệ chuyên gia đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như
y khoa, kinh tế, nông nghiệp…
Trong đó y khoa là một trong những lĩnh vực đươc áp dụng từ những năm đầu
phát triển, đặc biệt vào những năm 80 của thế kỷ trước. Khảo sát của Waterman
(1986) cho thấy số lượng hệ chuyên gia dùng trong y khoa chiếm hơn 30% trong tổng
số các hệ chuyên gia được tạo ra. Một số ví dụ về hệ chuyên gia dùng trong y khoa
là: MYCIN (1973) một hệ chuyên gia nổi tiếng để chẩn đoán nhiễm trùng máu [7],
PUFF (1982) dùng để phân tích kết quả xét nghiệm chức năng phổi , PSG-Expert
(2000) chẩn đoán bệnh mất ngũ , BI-RADS(2007) chẩn đoán ung thư vú , Naser xây
dựng một hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh về da (2008)

1.2.

Định nghĩa hệ chuyên gia
Có nhiều định nghĩa về hệ chuyên gia (HCG) và định nghĩa đầu tiên được

Edward Feigenbaum phát biểu như sau (1977): “HCG là một chương trình máy tính
thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference
procedures) để giải quyết các vấn đề khó cần đến kiến thức chuyên môn của các
chuyên gia về lĩnh vực đó.”
Theo Jackson phát biểu vào năm 1990 thì: “Một HCG là một chương trình máy
tính thể hiện và suy luận với tri thức của các chuyên gia để giải quyết vấn đề hay đưa
ra lời khuyên.”
Turban cho rằng: Một HCG là một chương trình máy tính áp dụng các phương
pháp hay tri thức trong một lĩnh vực cụ thể để đưa ra lời khuyên như một người

chuyên gia. (1995)


6

Tóm lại, HCG có thể được định nghĩa như sau: HCG là một chương trình máy
tính mô hình hoá khả năng giải quyết của chuyên gia.

1.3.

Cấu trúc hệ chuyên gia.

Hình 1.1 Cấu trúc hệ chuyên gia
Tri thức là sự hiểu biết về lĩnh vực cần biểu diễn nghiên cứu hay tri thức là
những kiến thức mà một người có thể biết và hiểu được. Để giải quyết một vấn đề
thì con người cần phải có tri thức về vấn đề đó nên tri thức rất quan trọng và được
xem là sức mạnh của một người. HCG mô hình hóa khả năng giải quyết vấn đề của
con người nên phải có được tri thức về lĩnh vực đang xét như một người chuyên gia.
Do đó tri thức cũng là thành phần quan trọng nhất trong một HCG. Dù là một người
hay một chương trình thì tri thức cũng quyết định nên giá trị của người đó hay của
chương trình đó. Các chuyên gia có được tri thức nhờ vào quá trình học hỏi, trau dồi
kinh nghiệm.
1.3.1. Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Cơ sở tri thức trong hệ chuyên gia là tri thức về một lĩnh vực cụ thể nào đó .
Là tập hợp các cơ sở lập luận, các qui trình thủ tục được tổ chức thành các lược đồ
nhằm cung cấp để giải vấn đề thuộc lính vực đó. Cơ sở tri thức bao gồm tri thức tổng
quát (General Knowledge) cũng như thông tin của một tình huống cụ thể (case
specific). Cơ sở tri thức thường được biểu diễn dưới dạng luật IF-THEN.
Tri thức trong các HCG được thu thập từ sách, tri thức thuộc về kinh nghiệm,
phán đoán của các chuyên gia hay được rút ra thông qua quá trình học. Các tri thức

này được lưu vào một bộ phận của HCG thông qua một số kỹ thuật thể hiện tri thức.
Như vậy cơ sở tri thức của một HCG chứa tri thức chuyên sâu về lĩnh vực mà HCG
này đang thực hiện


7

Biểu diễn tri thức là phương pháp sử dụng thuật toán và mã hoá tri thức về đối
tượng cần nghiên cứu vào cơ sở tri thức của hệ thống. Có nhiều phương pháp dùng
để biểu diễn tri thức như: Luật dẫn, mạng ngữ nghĩa, khung (frame), logic mệnh đề,
bộ ba đối tượng – thuộc tính – giá trị (O-A-V),…. Mỗi phương pháp chỉ nhấn mạnh
vào một khía cạnh nào đó của vấn đề nên mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược
điểm đối với một loại tri thức cụ thể. Phương pháp thể hiện tri thức bằng luật dẫn là
phổ biến nhất thường được áp dụng trong các HCG vì phương pháp này có các ưu
điểm sau:
-

Biểu diễn tri thức một cách tự nhiên, dễ hiểu

-

Cơ sở tri thức có thể tách rời với phần suy diễn

-

Tri thức là các luật có tính độc lập cao nên dễ dàng cập nhật và bổ sung tri thức

-

Dễ dàng thể hiện và suy luận với tri thức không chắc chắn

-

Có thể thêm tri thức heuristic

-

Dễ dàng giải thích kết quả đạt được
Bên cạnh các ưu điểm nêu trên thì phương pháp này cũng có khuyết điểm như:

khó bảo trì tri thức đối với các hệ thống lớn có quá nhiều luật
Luật là một cấu trúc tri thức dùng để liên kết thông tin đã biết với các thông
tin khác, các thông tin có thể được suy luận để người ta hiểu biết thêm.
Các chuyên gia thường phát biểu tri thức dưới dạng “Nếu…thì…” nên luật là
tri thức thường được sử dụng nhất để biểu diễn tri thức trong các HCG. Cấu trúc của
một luật gồm một hay nhiều giả thiết trong phần IF với một hay nhiều kết luận trong
phần THEN. Cấu trúc một luật có dạng:
IF….. THEN…..
Hay
IF….. THEN…..ELSE….
Phần giả thiết của một luật có thể gồm nhiều giả thiết nhỏ kết hợp với nhau thông
qua phép logic AND hay OR hay cả hai.
Ví dụ: IF họng của bệnh nhân bị đau AND họng của bệnh nhân bị đỏ AND bệnh
nhân bị ho THEN bệnh nhân bị viêm họng.


8

Cấu trúc thứ hai ít được sử dụng hơn vì các lý do: khó kiểm tra, luôn đưa ra kết
luận nên có thể cho ra kết quả không như mong đợi. Hơn thế nữa, cấu trúc luật có

phần ELSE có thể dễ dàng tách làm 2 luật không có ELSE.
Đối với các hệ thống dựa trên luật, các tri thức về lĩnh vực được thu thập và thể
hiện duới dạng các luật. Các luật này được lưu trong cơ sở tri thức của hệ thống. Hệ
thống dùng các luật này cùng với các thông tin có được trong bộ nhớ để giải bài toán.
Một luật có phần IF khớp (match) với thông tin có trong bộ nhớ sẽ được kích hoạt
(fire) và các thủ tục trong phần THEN được thực hiện hay thông tin mới được sinh ra
được bổ sung vào bộ nhớ. Thông tin mới này có thể làm cho các luật khác được kích
hoạt.
Các loại tri thức trong thực tế :
Tri thức thủ tục : Diễn tả cách giải quyết vấn đề. Loại tri thức thủ tục phương
hướng thực hiện các hoạt động. Các luật, các chiến lược, các lịch và các thủ tục là
các dạng đặc trưng của tri thức thủ tục
Tri thức mô tả : Cho biết vấn đề giải quyết như thế nào .Tri thức mô tả bao
gồm các khẳng định đơn giản ,nhận giá trị chân lí đúng hai sai .
Tri thức Meta : Là tri thức của tri thức. Tri thức Meta dùng mô tả rõ hơn cho
tri thức đã có. Các chuyên gia dùng tri thức Meta để tăng hiệu quả các giải quyết vấn
đề bằng cách hướng lập luận về miền tri thức có khả năng hơn cả .
Tri thức may rủi : Diễn tả luật may rủi hay cung cách may rủi để dẫn dắt quá
trình lập luận. Tri thức may rủi không đảm bảo tính khoa học, tính chính xác . Tri
thức may rủi xuất phát từ kinh nghiệm, từ tri thức giải quyết các vấn đề trong quá khứ
.
Tri thức cấu trúc : Diễn tả các cấu trúc của tri thức. Tri thức cấu trúc trong
hệ chuyên gia là thể hiện cách tổ chức tri thức, mô hình về các tri thức .
1.3.2. Mô tơ suy luận.
Mô tơ suy luận làm việc dựa trên các sự kiện trong bộ nhớ làm việc và tri thức
về lĩnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra thông tin mới. Một cách cụ thể hơn, mô tơ
suy diễn áp dụng tri thức cho việc giải quyết các bài toán thực tế. Về căn bản nó là


9

trình thông dịch cho cơ sở tri thức .
Con người giải quyết bài toán bằng cách kết hợp các sự kiện của bài toán với tri
thức để rút ra kết luận. Quá trình này được gọi là lập luận. Lập luận có thể được phát
biểu lại như sau:
Lập luận là quá trình làm việc với tri thức, sự kiện và các chiến lược giải bài
toán để rút ra kết luận [1].
Có nhiều kỹ thuật lập luận: Lập luận theo cách suy diễn, lập luận quy nạp, lập
luận phỏng đoán, lập luận tương tự…Trong các kỹ thuật lập luận đó thì kỹ thuật lập
luận suy diễn là kỹ thuật được dùng phổ biến nhất. Hệ chuyên gia sử dụng kỹ thuật
này để mô hình hóa quá trình lập luận của con người gọi là suy luận. Suy luận là quá
trình rút ra thông tin mới từ thông tin đã có.
Mô tơ suy luận là bộ phận xử lý của hệ chuyên gia. Bộ phận này sử dụng các
thông tin thu thập từ người dùng kết hợp với cơ sở tri thức đã có để rút ra kết luận về
vấn đề [1].
Hai loại suy luận thường được áp dụng trong hệ chuyên gia là suy luận tiến và
suy luận lùi:
- Suy luận tiến (Forward chaining): Là quá trình bắt đầu bằng tập sự kiện đã
biết, rút ra các sự kiện mới nhờ vào các luật có phần giả thiết khớp với cá sự kiện đã
biết. Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thấy trạng thái đích hay không còn luật nào có
giả thiết khớp với các sự kiện đã biết [1].
Suy luận lùi (Backward chaining ): Suy luận lùi dùng để chứng minh một giả
thiết là đúng hay sai bằng cách thu thập thông tin trong quá trình suy luận [1]
Quá trình suy luận lùi như sau: Đầu tiên bộ nhớ làm việc được kiểm tra để xem
đích cần chứng minh đã có hay chưa.
Nếu chưa có thì mô tơ suy luận tìm xem luật nào có phần THEN chứa đích
Mô tơ suy luận xem phần giả thiết của luật này có trong bộ nhớ làm việc không.
Các giả thiết không có trong bộ nhớ làm việc gọi là các đích mới hay đích con cần
được chứng minh. Các đích con được cung cấp hay được chứng minh nhờ vào các
luật khác

Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thấy một giả thiết không được luật nào cung
cấp thì hệ thống sẽ yêu cầu người sử dụng cung cấp thông tin. Hệ thống dùng các
thông tin này để giải đích con và đích ban đầu.


10

Các chuyên gia thường đánh giá suy xét khi giải vấn đề. Thông tin về vấn đề
có thể không đầy đủ và không chính xác. Các chuyên gia cần phải thích nghi với trình
trạng này và tiếp tục suy luận. Lý thuyết xác suất có thể áp dụng trong trường hợp
này. Dù kỹ thuật này chặt chẽ về mặt toán học nhưng đòi hỏi phải có cơ sở thống kê
mà ít bài toán đáp ứng được nên kỹ thuật này được sử dụng rất hạn chế trong các hệ
chuyên gia. Để khắc phục tình trạng này, một kỹ thuật khác thường được sử dụng là
thêm một thừa số chắc chắn CF để thể hiện thông tin không chắc chắn [1] [7].
Ngoài ra, các chuyên gia còn sử dụng lẽ thông thường để giải vấn đề khi họ
gặp các bài toán với thuật ngữ mơ hồ. Ví dụ “ Nhiệt độ cơ thể bệnh nhân cao trên
37◦C thì bật quạt nhanh”. Để xử xý dạng thông tin không rõ ràng như trong trường
hợp này thì lý thuyết logic mờ được áp dụng [1].

1.4.

Hoạt động của hệ chuyên gia.
Một HCG có hai thành phần chính: Thành phần thứ nhất chứa tri thức để giải

quyết vấn đề được gọi là cơ sở tri thức và thành phần thứ hai sử dụng tri thức đó để
suy luận ra kết quả được gọi là môtơ suy luận.
Ngoài hai thành phần chính trên thì trong một HCG có thể có thêm các thành
phần phụ khác như: Tiện ích giải thích dùng để giải thích kết quả suy luận, giao diện
để tương tác với người sử dụng, bộ nhớ làm việc dùng để chứa thông tin do người sử
dụng cung cấp hay thông tin mới được hệ thống suy luận ra. Đặc biệt trong các HCG

dựa trên luật còn có thêm một thành phần có tên gọi là agenda chứa các luật được sắp
xếp theo độ ưu tiên mà có phần giả thiết khớp (match) với thông tin có trong bộ nhớ
làm việc. 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.


11

1.4.1. Nguyên tắc hoạt động.

Hình 1.2 Cấu trúc hệ chuyên gia
-

Cơ sở tri thức (Knowledge base): Gồm các phần tử (hay đơn vị) tri thức thông
thường được gọi là luật (Rule), được tổ chức như một cơ sở dữ liệu.

-

Máy suy diễn (Inference Egine): Công cụ (chương trình, hay bộ xử lý)

-

Tạo ra sự suy luận bằng cách sẽ quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa
mãn các sự kiện, các đối tượng, chọn ưu tiên các luật có tính ưu tiên cao nhất.

-

Lịch công việc (agenda): Danh sách các luật ưu tiên do máy suy diễn tạo
ra thỏa mãn các sự kiện, các đối tượng có mặt trong bộ nhớ làm việc.

-

Bộ nhớ làm việc (working memory): Cơ sở dữ liệu toàn cục chứa các sự kiện
phục vụ cho các luật.

-

Khả năng giải thích (explaination facility): Giải nghĩa cách lập luận của
hệ thống cho người sử dụng.

-

Khả năng thu nhận tri thức (explaination facility): Cho phép người sử dụng
bổ sung các tri thức vào hệ thống một cách tự động thay vì tiếp nhận tri thức
vào hệ thống một cách tự động thay vì tiếp nhận tri thức vào hệ thống bằng
cách mã hóa tri thức một cách tường minh. Khả năng thu nhận tri thức là
yếu tố mặc nhiên của nhiều hệ chuyên gia.


12

-

Giao diện người sử dụng (User interface): Là nơi người sử dụng và hệ
chuyên gia trao đổi với nhau.

Cơ sở tri thức còn được gọi là bộ nhớ sản xuất (production memory) trong hệ
chuyên gia. Trong một cơ sở tri thức, người ta thường phân biệt hai loại tri thức là tri
thức phán đoán (assertion knowledge) và tri thức thực hành (operating knowledge).
Các tri thức phán đoán mô tả các tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ được thiết

lập. Các tri thức thực hành thể hiện những hậu quả rút ra hay những thao tác cần phải
hoàn thiện khi một tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ được thiết lập trong lĩnh vực
đang xét. Các tri thức thực hành thường được thể hiện bởi các biểu thức để dễ hiểu
và dễ triển khai thao tác đối với người sử dụng.
1.4.2. Mô tơ suy luận (Máy suy diễn)

Hình 1.3 Quá trình suy luận của máy suy diễn.
Con người giải quyết bài toán bằng cách kết hợp các sự kiện của bài toán với tri
thức để rút ra kết luận. Quá trình này được gọi là lập luận. Lập luận có thể được phát
biểu lại như sau:
Lập luận là quá trình làm việc với tri thức, sự kiện và các chiến lược giải bài toán
để rút ra kết luận.
Có nhiều kỹ thuật lập luận: lập luận theo cách suy diễn, lập luận quy nạp, lập luận
phỏng đoán, lập luận tương tự…Trong các kỹ thuật lập luận đó thì kỹ thuật lập luận
suy diễn là kỹ thuật được dùng phổ biến nhất. HCG sử dụng kỹ thuật này để mô hình
hóa quá trình lập luận của con người gọi là suy luận. Suy luận là quá trình rút ra thông
tin mới từ thông tin đã có.
Môtơ suy luận là bộ phận xử lý của HCG. Bộ phận này sử dụng các thông tin thu
thập từ người dùng kết hợp với cơ sở tri thức đã có để rút ra kết luận về vấn đề


13

Hai loại suy luận thường được áp dụng trong HCG là suy luận tiến và suy luận
lùi.
1.4.2.1 Suy luận tiến (Forward chaining)
Là quá trình bắt đầu bằng tập sự kiện đã biết, rút ra các sự kiện mới nhờ vào
các luật có phần giả thiết khớp với cá sự kiện đã biết. Quá trình cứ tiếp tục cho đến
khi thấy trạng thái đích hay không còn luật nào có giả thiết khớp với các sự kiện đã
biết.

Ví dụ trong cơ sở tri thức có các luật:
R1: If A Then C
R2: If B Then C
R3: If C Then D
Giả sử ban đầu có sự kiện A có nghĩa là bộ nhớ làm việc lúc này có A. Như vậy
luật R1 sẽ được kích hoạt nên ta có thêm C trong bộ nhớ làm việc. Khi có sự kiện C
thì luật kế đến được kích hoạt là R3 và ta thu được D. Vậy kết luận cuối cùng là D.
Nhưng trong quá trình suy luận có thể xảy ra trường hợp là có nhiều luật có
phần giả thiết khớp với sự kiện có trong bộ nhớ làm việc như vậy phải chọn luật nào
để kích hoạt. Sau đây là một vài giải pháp cho trường hợp này:
- Chọn luật đầu tiên
- Chọn luật có độ ưu tiên cao nhất
- Chọn luật có nhiều giả thiết nhất
- Luật liên quan đến phần tử mới thêm vào
1.4.2.2 Suy luận lùi (Backward chaining)
Suy luận lùi dùng để chứng minh một giả thiết là đúng hay sai bằng cách thu
thập thông tin trong quá trình suy luận.
Quá trình suy luận lùi như sau:
- Đầu tiên bộ nhớ làm việc được kiểm tra để xem đích cần chứng minh đã có
hay chưa
- Nếu chưa có thì mô tơ suy luận tìm xem luật nào có phần THEN chứa đích


14

- Mô tơ suy luận xem phần giả thiết của luật này có trong bộ nhớ làm việc
không. Các giả thiế không có trong bộ nhớ làm việc gọi là các đích mới hay đích con
cần được chứng minh. Các đích con được cung cấp hay được chứng minh nhờ vào
các luật khác
Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thấy một giả thiết không được luật nào cung

cấp thì hệ thống sẽ yêu cầu người sử dụng cung cấp thông tin. Hệ thống dùng các
thông tin này để giải đích con và đích ban đầu.
Xét lại ví dụ trong suy luận tiến và giả sử đích cần chứng minh là D.
Đầu tiên xét bộ nhớ làm việc không có D nên tìm luật có phần kết luận có chứa
D, đó chính là R3. Giả thiết trong R3 là C nên kiểm tra bộ nhớ làm việc xem có C
không. Trong bộ nhớ làm việc không có C nên tìm luật có phần kết luận là C. Luật
R1 và R2 đều có kết luận là C. Giả sử chọn giải pháp tránh xung đột là chọn luật đầu
tiên. Vậy luật R1 được chọn. R1 có giả thiết là A và A không có trong bộ nhớ làm
việc và cũng không có luật nào có A trong phần kết luận nên hỏi người sử dụng. Nếu
người sử dụng có thông tin về A thì D được chứng minh, ngược lại thì kích hoạt luật
R2 vì R2 cũng chứa C trong phần kết luận. Tiếp tục hỏi người sử dụng thông tin về
B vì B chưa có trong bộ nhớ làm việc và cũng không có luật nào kết luận về B. Tương
tự như hỏi A, nếu biết thông tin về B thì D được chứng minh, ngược lại thì không.
Các chuyên gia thường đánh giá suy xét khi giải vấn đề. Thông tin về vấn đề có
thể không đầy đủ và không chính xác. Các chuyên gia cần phải thích nghi với trình
trạng này và tiếp tục suy luận. Lý thuyết xác suất có thể áp dụng trong trường hợp
này. Dù kỹ thuật này chặt chẽ về mặt toán học nhưng đòi hỏi phải có cơ sở thống kê
mà ít bài toán đáp ứng được nên kỹ thuật này được sử dụng rất hạn chế trong các
HCG. Để khắc phục hạn chế đó, một kỹ thuật khác thường được sử dụng là thêm một
thừa số chắc chắn CF (Certainty Factor) để thể hiện thông tin không chắc chắn.
Ngoài ra, các chuyên gia còn sử dụng lẽ thông thường để giải vấn đề khi họ gặp
các bài toán với thuật ngữ mơ hồ. Ví dụ “nhiệt độ cao thì bật quạt nhanh”. Để xử lý
dạng thông tin không rõ ràng như trong trường hợp này thì lý thuyết logic mờ được
áp dụng.
Sau đây sẽ trình bày kỹ thuật sử dụng thừa số chắc chắn dùng cho thông tin có
dạng không chính xác và logic mờ dùng cho thông tin không rõ ràng.


15



Thừa số chắc chắn CF (Certainty Factor).

Khi sử dụng phương pháp luật dẫn để biểu diễn tri thức không chắc chắn thì có
thể kết hợp với CF. Kỹ thuật này được nhóm tác giả hệ chuyên gia MYCIN giới thiệu
và được sử dụng rộng rãi.
Thừa số này thể hiện mức độ tin cậy của các sự kiện hay của các luật và được
xác định bằng công thức:
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)
MB(H,E) thể hiện độ tin cậy về giả thiết H khi có dấu hiệu E.
MD(H,E) thể hiện độ không tin cậy về giả thiết H khi có dấu hiệu E.
Vì 0 ≤ MB(H,E),MD(H,E) ≤ 1 nên -1≤ CF(H,E) ≤1
Khi có hai dấu hiệu E1 và E2 cùng khẳng định một giả thiết H thì
CF(H, E1&E2) = MB(H, E1&E2) – MD(H, E1&E2)
Trong đó MB(H,E1&E2) và MD(H,E1&E2) được tính như sau :
MB(H, E1 &E2 ) = {
MD(H, E1 &E2 ) = {

0 nế𝑢 MD(H, E1 &E2 ) = 1
MB(H, E1 ) + MB(H, E2 )(1 – MB(H, E1 )) nếu ngược lại

0 nế𝑢 MB(H, E1 &E2 ) = 1
MD(H, E1 ) + MD(H, E2 )(1 – MD(H, E1 )) nếu ngược lại

Tổng quát:
CF(H, E1, E2,…,En) = MB(H, E1, E2,…,En) – MD(H, E1, E2,…,En)
Như vậy chỉ cần một một giả thiết có độ không tin cậy (MD) cao cũng có thể
làm giảm nhiều đến mức độ tin cậy do nhiều giả thiết khác khác nên CF được tính lại
như sau :

CF(H, E) =

MB(H, E) – MD(H, E)
1 − MIN(MB(H, E), MD(H, E))

Các chương trình ít khi thể hiện MB và MD mà chỉ sử dụng CF. Thông thường
khi thu thập tri thức thì giá trị CF được các chuyên gia cung cấp.
Ví dụ một người cho biết là trời nhiều mây nhưng người này hay nói dối nên
người khác chỉ tin anh ta 50%. Vậy CF(trời nhiều mây) trong trường hợp này là 0.5.
 Luật không chắc chắn:
IF E THEN H (CFR)


16

Như vậy CF(H) = CF(E)*CFR
Ví dụ có một người thường theo dõi thời tiết và theo kinh nghiệm của ông ta thì
khi trời nhiều mây thì trời sẽ mưa. Nhưng hỏi ông ta “Ông có chắc không?” Ông ta
trả lời là khoảng 80%. Vậy tri thức trên có thể được biểu diễn thành luật như sau:
IF trời nhiều mây THEN trời sẽ mưa (0.8)
 Nếu luật có nhiều giả thiết :
IF E1 AND E2 AND …AND En THEN H (CFR)
 CF(H,E1,E2,…,En) = min{ CF(Ei)}*CFR
IF E1 OR E2 OR … OR EnTHEN H (CFR)
 CF(H,E1,E2,…,En) = max{ CF(Ei)}*CFR
 Nếu có nhiều luật có cùng kết luận [1 tr.128]:
R1: IF E1 THEN H (CFR1)  CF1(H) = CF(E1)*CFR1
R2: IF E2 THEN H (CFR2)  CF2(H) = CF(E2)*CFR2
thì
CF1 (H) + CF2 (H) − CF1 (H) ∗ CF2 (H) nếu CF1 (H), CF2 (H) > 0

CF1 (H) + CF2 (H) + CF1 (H) ∗ CF2 (H) nếu CF1 (H), CF2 (H) < 0
CF(H) =
CF1 (H) + CF2 (H)
nếu CF1 (H) ∗ CF2 (H) < 0
{
1 − min(|CF1 (H)|, |CF2 (H)|)


Lập luận bằng logic mờ (fuzzy logic)

Logic mờ sử dụng tập mờ trong các mệnh đề mờ. Một mệnh đề mờ là mệnh đề
khẳng định một giá trị cho một biến ngôn ngữ nào đó. Biến ngôn ngữ là một từ hay
một cụm từ trong ngôn ngữ tự nhiên của con người để miêu tả các khái niệm mơ hồ,
ví dụ như “tuổi già”.
 Định nghĩa tập mờ
Cho X là miền xác định, có các phần tử ký hiệu là x. Tập mờ A của X được đặc
trưng bằng hàm thuộc hay hàm thành viên A(x). Hàm này ánh xạ các phần tử xi của
X sang [0,1]. Các giá trị này cho biết mức độ thuộc của xi vào tập A
.
Ví dụ xét tập mờ “cao” về chiều cao của con người:
Cao={0.0/1.5, 0.6/1.6, 1/1.7}