Nghiên cứu một số phương pháp của trí tuệ tính toán ứng dụng trong y học

..

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
---------------------------------------

NGÔ THỊ DIỆU THÚY

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP CỦA TRÍ TUỆ TÍNH TỐN
ỨNG DỤNG TRONG Y HỌC

Chun ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ THƠNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN HỒNG PHƯƠNG

Hà Nội - Năm 2012


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
---------------------------------------

NGÔ THỊ DIỆU THÚY

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP CỦA TRÍ TUỆ TÍNH TỐN
ỨNG DỤNG TRONG Y HỌC

Chun ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ THƠNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN HỒNG PHƯƠNG

Hà Nội – Năm 2012


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... 4
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................. 5
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................ 6
DANH MỤC HÌNH VẼ .............................................................................................. 7
ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................................. 9
1. Giới thiệu ............................................................................................................. 9
2. Mục đích của luận văn ........................................................................................ 10
3. Phương pháp thực hiện luận văn ......................................................................... 10
4. Nội dung của luận văn ........................................................................................ 11
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ TÍNH TỐN ........................................ 12
1.1. Trí tuệ tính tốn là gì?...................................................................................... 12
1.2. Các thành phần cơ bản của trí tuệ tính tốn ...................................................... 16
1.2.1 Mạng nơron nhân tạo (ANN) ..................................................................... 16
1.2.2. Các giải thuật tính tốn tiến hóa và di truyền ............................................ 19
1.2.3. Tính tốn xác suất và mạng tin cậy ........................................................... 22
1.2.4. Hệ chuyên gia (Expert System - ES) ........................................................ 25
1.2.5. Tổng quan về Logic mờ (Fuzzy Logic), xây dựng cơ sở tri thức cho hệ
chuyên gia mờ .................................................................................................... 41

1.3. Áp dụng lý thuyết Fuzzy logic và lý thuyết về độ chắc chắn trong “Hệ chuyên
gia chẩn đoán bệnh khớp” ...................................................................................... 48
1.4. Kết luận ........................................................................................................... 49
CHƯƠNG 2. BỆNH KHỚP VÀ QUY TRÌNH CHẨN ĐOÁN BỆNH KHỚP ...... 50
2.1. Bệnh khớp và Bệnh viêm khớp dạng thấp ........................................................ 50
2.2. Các loại bệnh khớp .......................................................................................... 52
2.2.1. Bệnh khớp do viêm .................................................................................. 52
2.2.2. Bệnh khớp không do viêm ........................................................................ 52
2.3. Các kiểu triệu chứng và chẩn đoán trong bệnh khớp ........................................ 53
2.3.1. Các kiểu triệu chứng ................................................................................. 53
2.3.2. Các phương pháp chẩn đoán bệnh khớp.................................................... 55

2


2.4. Quy trình làm bệnh án cơ xương khớp ............................................................. 56
2.5. Phương pháp chẩn đoán trong bệnh khớp ........................................................ 60
2.6. Kết luận ........................................................................................................... 62
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG THỬ NGHIỆM HỆ CHUYÊN GIA CHẨN ĐOÁN
BỆNH KHỚP............................................................................................................ 63
3.1. Cơ sở tri thức ................................................................................................... 63
3.1.1. Triệu chứng .............................................................................................. 64
3.1.2. Bệnh ......................................................................................................... 65
3.1.3. Các luật sản xuất ...................................................................................... 66
3.2. Cấu trúc bộ thu nhận tri thức ........................................................................... 69
3.3. Xây dựng cơ chế suy diễn sử dụng Fuzzy Logic và lý thuyết độ chắc chắn...... 70
3.3.1. Quan hệ triệu chứng - bệnh nhân .............................................................. 70
4.3.2. Quan hệ triệu chứng - bệnh....................................................................... 71
4.3.3. Quan hệ bệnh nhân - bệnh về khớp ........................................................... 72
3.3.4. Thuật toán ................................................................................................ 77

3.4. Kết luận ........................................................................................................... 82
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ...................................... 83
4.1. Phân tích.......................................................................................................... 83
4.2. Thiết kế hệ thống ............................................................................................. 84
4.2.1. Biểu đồ UseCase ...................................................................................... 84
4.2.2. Biểu đồ hoạt động .................................................................................... 85
CHƯƠNG 5. CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM ................................. 94
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN ...................................................................................... 100
ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN ....................................................................... 101
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 102
PHỤ LỤC................................................................................................................ 104
PHỤ LỤC 1: TRIỆU CHỨNG BỆNH KHỚP ...................................................... 104
PHỤ LỤC 2: CƠ SỞ TRI THỨC NẾU – THÌ ...................................................... 106
PHỤ LỤC 3: CÁC TOÁN TỬ FUZZY LOGIC ................................................... 108

3


LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn của
PGS.TS Nguyễn Hoàng Phương.
Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này là trung thực, những số liệu
trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét được chính tác giả thu thập từ
các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo.
Ngồi ra đề tài còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu của các
tác giả, cơ quan tổ chức khác và cũng được thể hiện trong phần tài liệu tham khảo.

Hà Nội, ngày 10 tháng 3 năm 2012
Học viên

Ngô Thị Diệu Thúy

4


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên em xin chân thành bày tỏ lịng cảm ơn và kính trọng sâu sắc đối với
người Thầy, PGS. TS. Nguyễn Hồng Phương, Phó Vụ trưởng Vụ Khoa học và Đào
tạo, Bộ Y tế, người thầy đã trực tiếp hướng dẫn, giúp em định hướng, tận tình chỉ bảo
và hỗ trợ em trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn.
Em cũng xin thể hiện sự kính trọng và lịng biết ơn đến Q Thầy Cô trong
Viện Công nghệ thông tin, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, những người đã
trang bị cho em rất nhiều kiến thức chuyên ngành, cũng như sự chỉ bảo, giúp đỡ tận
tình của q Thầy Cơ đối với em trong suốt quá trình học tập. Tất cả các kiến thức mà
em lĩnh hội được từ bài giảng của các Thầy Cô là vô cùng quý giá.
Nhân đây, con xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Bố, Mẹ và những người thân
trong gia đình, những người ln ln bên cạnh và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất để
em có thể hồn thành luận văn.
Tơi cũng xin được cảm ơn các bác sỹ, các bạn đồng nghiệp đang công tác tại
Bệnh viện Y học cổ truyền TW, những người đã cung cấp và chia sẻ tài liệu, thông
tin quý báu trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu, hoàn thành luận văn này.

Hà Nội, ngày 10 tháng 3 năm 2012
Ngô Thị Diệu Thúy

5


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

ES

Diễn giải tiếng Anh
Expert System

Diễn giải tiếng Việt
Hệ chuyên gia
Cơ sở tri thức

CSTT
CI

Computational Intelligence

Trí tuệ tính tốn

GA

Genetic Algorithm

Giải thuật di truyền

ANN

Artificial Neural Network

Mạng nơron nhân tạo

BN

Belief Network

Mạng tin cậy

PR

Probabilistic Reasoning

Lập luận xác suất

AI

Atificial Intelligence

Trí tuệ nhân tạo

GM

German Measles

Sởi Đức

GrC

Granular Computing

Tính tốn hạt

O-A-V

TTNT

Trí tuệ nhân tạo

CNTT

Cơng nghệ thơng tin
Object – Attribute - Value

Đối tượng – Thuộc tính –
Giá trị

6


DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1. Các thành phần của Trí tuệ tính tốn .............................................................. 15
Hình 2. Kiến trúc của một nơron nhân tạo và mạng nơron nhiều lớp .......................... 17
Hình 3. Sơ đồ lặp của giải thuật di truyền ................................................................... 21
Hình 4. Gán ma trận xác suất có điều kiện trong cung nối trực tiếp từ A đến B .......... 24
Hình 5. Các thành phần chính của Hệ chun gia ....................................................... 25
Hình 6. Cách thức giải quyết vấn đề con người........................................................... 27
Hình 7. Cách thức giải quyết vấn đề con người........................................................... 27
Hình 8. Mơ hình Hệ chun gia .................................................................................. 28
Hình 9. Kiến trúc hệ chuyên gia dựa trên luật ............................................................. 34
Hình 10. Nhân tố chắc chắn sử dụng trong MYCIN.................................................... 38

Hình 11. Đồ thị hàm thuộc  thấp(h) .......................................................................... 44
Hình 12. Lược đồ chẩn đốn bệnh khớp ..................................................................... 59
Hình 13. Đồ thị hàm thuộc  Sốtcao(t) ........................................................................ 65
Hình 14. Cấu trúc bộ thu nhận tri thức ........................................................................ 69
Hình 15. Thang đo giá trị ngơn ngữ ............................................................................ 75
Hình 16. Ví dụ minh họa về quan hệ RPD .................................................................. 76
Hình 17. Mơ hình lập luận .......................................................................................... 78
Hình 18. Sơ đồ thuật tốn tính tốn ............................................................................ 79
Hình 19. Biểu đồ UseCase "Chẩn đốn bệnh khớp" .................................................... 84
Hình 20. Biểu đồ cập nhật triệu chứng ........................................................................ 85
Hình 21. Biểu đồ cập nhật bệnh .................................................................................. 86
Hình 22. Sơ đồ cập nhật tri thức ................................................................................. 87
Hình 23. Biểu đồ cập nhật thơng tin bệnh nhân........................................................... 88
Hình 24. Biểu đồ cập nhật thông tin cần khám ............................................................ 90
Hình 25. Biểu đồ chẩn đốn........................................................................................ 91
7


Hình 26. Sơ đồ cơ sở dữ liệu ...................................................................................... 93
Hình 27. Giao diện form chính ................................................................................... 94
Hình 28. Giao diện Cập nhật triệu chứng .................................................................... 95
Hình 29. Giao diện Cập nhật tập luật .......................................................................... 96
Hình 30. Giao diện khám lâm sàng ............................................................................. 97

8


ĐẶT VẤN ĐỀ
1. Giới thiệu
Cơng nghệ thơng tin nói chung và Trí tuệ tính tốn (Computing Intelligence CI) nói riêng đã và đang trở thành công cụ đắc lực cho cuộc sống hiện đại. Việc áp

dụng Công nghệ thông tin vào nhằm làm hiện đại hóa các quy trình làm việc của các
ngành nghề đã mang lại hiệu quả cao về chi phí, tiết kiệm thời gian và tăng độ chính
xác trong xử lý vấn đề.
Y tế là một ngành đặc thù mà ở đó việc áp dụng Cơng nghệ thông tin sẽ làm
tăng cường hiệu quả khám chữa, chăm sóc và điều trị bệnh cho cộng đồng. Khơng
những thế, các hệ thống thông tin Y tế thông minh sẽ là giải pháp cho vấn đề chẩn
đoán sớm, kiểm soát dịch bệnh và nghiên cứu… Trí tuệ tính tốn hứa hẹn sẽ là một
trong những công cụ hỗ trợ đắc lực cho vấn đề này.
Lý thuyết trí tuệ tính tốn có những bước phát triển mạnh mẽ trong những năm
qua. Chúng cung cấp các kỹ thuật và công cụ hỗ trợ có ích cho các quyết định của con
người trong những bối cảnh phức tạp. Độ phức tạp ở đây có nghĩa là số lượng lớn các
yếu tố, thay đổi tình trạng bệnh, tri thức khơng chính xác, mơ hồ, thiếu dữ liệu… Sử
dụng các kỹ thuật này cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y tế có thể có tiềm năng cao
nhất. Ngày nay, việc sử dụng những kỹ thuật này trong công việc hàng ngày của các
bác sỹ đã khơng cịn mới lạ và dự kiến rằng, với những bằng chứng tin cậy thì việc áp
dụng mạnh mẽ các kỹ thuật sẽ mang lại những lợi ích thực tế cho bệnh nhân và cho bác
sỹ.
Qua khảo sát thực tế cho thấy các phần mềm ứng dụng hiện nay trong ngành Y
tế Việt Nam đã thể hiện được sức mạnh tính tốn, lưu trữ, truy xuất nhanh chóng và
hiệu quả trong quản lý kinh tế. Tuy nhiên, có một thực tế rằng, hàm lượng “thông
minh” trong hầu hết các phần mềm ứng dụng trong Y học Việt Nam hiện nay vẫn cịn
thấp. Chẩn đốn bệnh là một nhiệm vụ khó và quan trọng trong y học rất cần có sự trợ

9


giúp đắc lực của các phương pháp trí tuệ tính toán nhằm tận dụng và kết hợp tối đa tri
thức của các chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể.
Thực tế cho thấy, khi cuộc sống ngày càng trở nên hiện đại thì đời sống nhân
dân phải đối mặt với các căn bệnh nguy hiểm hơn. Trong đó căn bệnh “Thấp khớp”

dường như lại là căn bệnh ngày càng phổ biến nhất. Hàng ngày, tại Khoa khám bệnh
của Bệnh viện Y học cổ truyền Trung ương vẫn tiếp đón rất nhiều bệnh nhân với các
triệu chứng của căn bệnh này, đặc biệt vào những ngày thời tiết nồm, độ ẩm cao. Thế
nhưng để chẩn đốn và tìm ra đúng bệnh đối với người bác sĩ là vơ cùng khó khăn và
bệnh nhân cũng phải mất thời gian chờ đợi cùng với đầy đủ các xét nghiệm. Tuy nhiên,
hiện nay ở Việt Nam vẫn chưa có một phần mềm nào trợ giúp chẩn đốn bệnh khớp.
Nguồn tri thức của nhân loại vơ cùng rộng lớn và phong phú nhưng làm thế nào
để có thể khai thác và biến những tri thức đó thành những ứng dụng thực tiễn nhằm
phục vụ trong đời sống là nhiệm vụ của những người làm khoa học. Phỏng theo tư duy
suy diễn của hệ chuyên gia, sử dụng lập luận xấp xỉ, thuật toán Fuzzy Logic, trong thời
gian thực hiện luận văn về Trí tuệ tính tốn ứng dụng trong Y học, tơi đã lựa chọn bài
tốn ứng dụng cho bệnh Khớp để xây dựng bản thử nghiệm “Hệ chun gia chẩn
đốn bệnh khớp”.
2. Mục đích của luận văn
Nghiên cứu một số phương pháp của Trí tuệ tính tốn ứng dụng trong y học, đề
xuất một phương pháp để giải quyết vấn đề thực tế đặt ra ở Việt Nam.
3. Phương pháp thực hiện luận văn
Để thực hiện luận văn này, chúng tôi đã phải nghiên cứu các lý thuyết sau đây:
Nghiên cứu lý thuyết về các phương pháp tính tốn mềm trong Y học, bao gồm
các lĩnh vực: Hệ chuyên gia, Logic mờ, Lập luận xấp xỉ…

10


4. Nội dung của luận văn
Đề tài tập trung vào Nghiên cứu các phương pháp của Trí tuệ tính tốn ứng
dụng trong Y học nhằm khai thác khả năng áp dụng Trí tuệ tính tốn trong việc hỗ trợ
chẩn đốn bệnh khớp ở Việt Nam.
Luận văn bao gồm các chương:
Chương 1: Giới thiệu Trí tuệ tính tốn.

Chương 2: Bệnh khớp và Quy trình chẩn đốn bệnh khớp.
Chương 3: Xây dựng thử nghiệm Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp.
Chương 4: Phân tích và thiết kế hệ thống.
Chương 5: Cài đặt chương trình thử nghiệm.
Chương 6: Kết luận.
Chương 7: Đề xuất hướng phát triển
Tài liệu tham khảo.
Phụ lục.

11


CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ TÍNH TỐN
Lĩnh vực trí tuệ tính tốn đã phát triển với mục tiêu phát triển các máy có thể
suy nghĩ giống như con người. Kết quả là, thành tựu mới nhất của lĩnh vực này có thể
bắt chước hoặc vượt xa khả năng nhận thức của con người bao gồm lập luận, hiểu,
học… Trí tuệ tính tốn (Computational Intelligence - CI) bao gồm logic mờ, mạng
nơron, các thuật giải di truyền, lập luận xác suất, …
Chương này giới thiệu các khía cạnh cơ bản của các thành phần chính của trí tuệ
tính tốn hiện đại. Chúng thể hiện cách nhìn tồn diện về các cơng cụ của trí tuệ tính
tốn (chẳng hạn, logic mờ, mạng nơron, giải thuật di truyền, mạng tin cậy, lý thuyết
hỗn độn, lý thuyết học tính tốn, và cuộc sống nhân tạo). Hành vi cộng tác của các
công cụ trên vượt xa nhiều lần hiệu suất cá nhân của chúng. Chương này cũng bao gồm
các thảo luận về hành vi cộng tác của nơron-mờ, các giải thuật nơron-di truyền (GA),
nơron-tin cậy, và các mơ hình mạng nơron-tin cậy.
1.1. Trí tuệ tính tốn là gì?
Trí tuệ máy đề cập đến năm 1936, khi Turing đề xuất ý tưởng về máy toán học
phổ quát, một khái niệm lý thuyết trong lý thuyết tốn học về khả năng tính tốn [1,2].
Turing và Post đã chứng minh một cách độc lập rằng việc xác định khả năng quyết

định các mệnh đề toán học là tương đương với yêu cầu các loại trình tự của một số hữu
hạn các biểu tượng có thể nhận biết được bằng một máy trừu tượng với một tập hữu
hạn các lệnh.
Cơ chế như vậy được biết đến là máy Turing [3]. Turing nghiên cứu xác định
các tham số với khả năng tạo ra máy trí tuệ tính tốn và gợi ý các câu trả lời cho những
lập luận, đề xuất các kiểm tra Turing như một bài kiểm tra thực nghiệm về trí thơng
minh [4].

12


Kiểm tra Turing, được gọi là trị chơi mơ phỏng bởi Turing, đo hiệu năng của
máy so với con người. Máy và người (A) được đặt ở 2 phòng. Người thứ ba, được
thẩm vấn, trong một căn phòng khác với hai phịng của người (A) và máy. Người thẩm
vấn khơng thể nhìn hoặc nói chuyện trực tiếp đối với (A) hoặc máy, giao tiếp với họ
chỉ thông qua một số tin nhắn văn bản hoặc thậm chí chỉ là một cửa sổ trò chuyện.
Nhiệm vụ của người phỏng vấn là nhằm phân biệt giữa người và máy tính dựa trên các
câu hỏi mà anh ta/cơ ta có thể đưa ra đối với cả hai thông qua các thiết bị đầu cuối. Nếu
người thẩm vấn không thể phân biệt máy từ con người sau đó, thì Turing lập luận máy
được giả định là thơng minh. Trong thập niên 1960s, máy tính không thể vượt qua các
kiểm tra Turing do tốc độ xử lý chậm của các máy tính.
Trong vài thập kỷ gần đây đã thấy rằng thập niên mới của trí tuệ nhân tạo tập
trung vào các nguyên tắc, các khía cạnh thuộc về lý thuyết, và phương pháp luận thiết
kế của các thuật tốn thu được từ tự nhiên.
Các ví dụ là mạng nơron nhân tạo lấy cảm hứng từ hệ thần kinh động vật có vú,
tính tốn tiến hóa được lấy cảm hứng từ lựa chọn tự nhiên trong sinh học, mô phỏng
luyện kim lấy cảm hứng từ các nguyên tắc nhiệt động lực học và trí tuệ bầy đàn lấy
cảm hứng từ hành vi tập thể của côn trùng hoặc vi sinh vật, và như vậy, việc tương tác
cục bộ với mơi trường gây ra mơ hình chức năng thống nhất toàn cục để xuất hiện.
Những kỹ thuật này đã tìm thấy cách riêng để giải quyết các vấn đề thế giới thực trong

khoa học, kinh doanh, công nghệ, và thương mại.
Trí tuệ tính tốn (CI) là một mơ hình được thiết lập tốt [5-8], áp dụng lý thuyết
mới có liên quan đến hiểu biết về sinh học. Các hệ thống thực nghiệm hiện nay có
nhiều đặc điểm của các máy tính sinh học (bộ não) và đang bắt đầu được xây dựng với
nhiều hiệu năng cho các nhiệm vụ khó hoặc khơng thể thực hiện với các máy tính
truyền thống. Điểm tên một số ứng dụng, chúng ta có lị vi sóng, máy giặt, camera số
có thể cài đặt sử dụng nhằm đạt được hiệu năng tối ưu với khả năng lập luận, tạo ra các
quyết định thông minh, và học từ kinh nghiệm.

13


Thông thường, định nghĩa CI là một nhiệm vụ không khó. Bezdek [5] đã định
nghĩa hệ CI theo cách sau:
“Một hệ thống trí tuệ tính tốn khi: chỉ xử lý dữ liệu số (mức thấp), có các thành
phần nhận dạng mẫu, khơng sử dụng tri thức theo kiểu trí tuệ nhân tạo; và hơn nữa khi
CI bắt đầu thể hiện:
i)

Khả năng tính tốn thích nghi

ii)

Khả năng chịu lỗi tính tốn

iii)

Tốc độ tiếp cận giống con người và

iv)

Tỷ lệ lỗi gần bằng với thể hiện của con người.”

Định nghĩa trên suy luận rằng một hệ thống trí tuệ tính tốn nên được đặc trưng
bởi khả năng thích nghi tính tốn, chịu lỗi, tốc độ tính tốn cao, và lỗi ít bị nhiễu bởi
các nguồn thơng tin. Nó cũng thể hiện rằng tốc độ tính tốn cao và tỷ lệ lỗi ít hơn so
với con người. Điều đó đúng với tốc độ tính tốn cao đơi khi có thể mang lại sự thiếu
chính xác trong các kết quả.
Logic mờ và mạng nơron hỗ trợ mức độ song song cao thường có phản ứng
nhanh đối với các kích thích đầu vào. Hơn nữa, không giống như hệ suy diễn truyền
thống (dựa trên luật), là hệ mà chỉ có luật duy nhất bị kích hoạt tại một thời điểm, logic
mờ cho phép kích hoạt một số lượng lớn các luật đảm bảo cho việc phù hợp với một
phần các sự kiện có sẵn với các mệnh đề tiền đề của những luật này. Vì thế khả năng
lập luận của logic mờ giống con người, và kết quả là nó gây ít lỗi. Mạng nơron nhân
tạo có tốc độ tính tốn cao do nó cho phép kích hoạt đồng thời số lượng lớn các nơron.
Mạng nơron thường thích nghi với các tham số thỏa mãn tập các ràng buộc có tỷ lệ lỗi
cực tiểu. Thực hiện song song của GA và mạng tin cậy với cùng lý do là có tốc độ tính
tốn tốt, và hành vi lọc thơng tin vốn có duy trì độ chính xác của các kết quả đầu ra.
Khi định nghĩa CI, Marks [9] đã đề cập rõ ràng tên các thành phần cấu thành
nên CI:

14


“… mạng nơron, các thuật giải di truyền, hệ mờ, lập trình tiến hóa và đời sống
nhân tạo là những viên gạch tạo thành CI.”
Về điểm này, việc đề cập có ý nghĩa đến đời sống nhân tạo cũng là một nguyên
tắc nổi bật dựa trên giả thuyết rằng các luật về hóa học và vật lý là đủ tốt để giải thích
trí thơng minh của các sinh vật sống. Langton [10] định nghĩa đời sống nhân tạo như
sau:

“… là một mơ hình gộp cố gắng nhận ra hành vi sống động như thật bằng cách
bắt chước các quá trình xảy ra trong sự phát triển hoặc các cơ chế của cuộc sống.”
Hình 1 tổng hợp lại chính xác những hiểu biết về cụm từ “Trí tuệ tính tốn”,
hình vẽ đã phác họa các chủ đề với một số ý tưởng chung về ngành mới này.
Các định nghĩa trước đây về trí tuệ tính tốn tập trung vào logic mờ, mạng
nơron, thuật giải di truyền, và lập luận xác suất cùng với nghiên cứu về sự cộng tác của
chúng. Hiện nay, trí tuệ tính tốn bị ảnh hưởng lớn bởi các mơ hình lấy cảm hứng sinh
học của trí tuệ máy. Nó xử lý các mơ hình mờ như tính tốn granular (tính tốn chia
nhỏ), tính tốn nơron, và tính tốn ti�hốt
 Khơng cập nhật: thốt

4.2.2.6. Sơ đồ chẩn đốn

Hình 25. Biểu đồ chẩn đoán

91


Sau khi người dùng nhập đầy đủ “Thông
Điểm bắt đầu

tin bệnh nhân” và “Thơng tin Khám”, kích vào
nút “Chẩn đốn”

Phạm vi

Đưa ra kết luận bệnh nhân có/khơng mắc bệnh
Điểm kết thúc

với khả năng là bao nhiêu

 Tác nhân: Bác sĩ/User
 Sau khi “Cập nhật thông tin Bệnh nhân” và “Cập nhật thơng tin
Khám”, người dùng chọn nút “Chẩn đốn”
 Hệ thống sẽ truy vấn cơ sở dữ liệu, lấy ra danh sách “Triệu
Mô tả

chứng khám” + “Mức Độ triệu chứng” trong lần khám mà bệnh
nhân mắc phải, đồng thời lấy danh sách các bệnh mà các triệu
chứng này có thể gây ra
 Tính tốn dựa theo các luật (Tri thức) của chuyên gia
 Đưa ra kết quả, tri thức

92


5.2.2.7 Cơ sở dữ liệu:

Hình 26. Sơ đồ cơ sở dữ liệu
93


CHƯƠNG 5
CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
“Hệ chuyên gia chẩn đốn bệnh khớp” được xây dựng bằng ngơn ngữ lập
trình C#.Net, Platform: .Net Framework 2.0, chạy trên môi trường Windows
XP.
Dưới đây là các chức năng của Hệ:
 Cập nhật tri thức
 Cập nhật triệu chứng

 Cập nhật bệnh
 Cập nhật tập luật
 Cập nhật hàm thuộc triệu chứng (hàm thuộc của các biến ngơn ngữ
triệu chứng nếu có)
 Cập nhật thơng tin bệnh nhân (tên, tuổi, giới tính, địa chỉ…)
 Cập nhật thông tin khám bệnh (các triệu chứng xuất hiện ở bệnh nhân,
mức độ, tính chất, triệu chứng,…)
 Chẩn đốn
Dưới đây là giao diện form chính của mơ hình:

Hình 27. Giao diện form chính

94


Cập nhật triệu chứng và cập nhật bệnh:
Form “Cập nhật triệu chứng” và form “Cập nhật bệnh” được xây dựng
dưới dạng Treeview, các thao tác thực hiện trên form:
 Thêm nhóm: Chọn nút “Thêm nhóm” để thêm một nhóm triệu chứng/
nhóm bệnh mới vào cơ sở tri thức
 Thêm triệu chứng: chọn nhóm cần thêm, chọn nút “Thêm triệu chứng”
hoặc nút “Thêm bệnh” để thêm triệu chứng/bệnh vào trong nhóm
 Sửa: sửa thơng tin về triệu chứng/ bệnh hoặc nhóm triệu chứng/ bệnh
 Xóa: Lựa chọn triệu chứng/ bệnh cần xóa trên treeview, chọn nút
“Xóa” để loại bỏ triệu chứng/ bệnh khỏi cơ sở tri thức

Hình 28. Giao diện Cập nhật triệu chứng
Cập nhật tập luật:
Đê cập nhật tập luật, lựa chọn bệnh muốn cập nhật từ “Treeview danh
sách bệnh”. Ứng với mỗi bệnh, mơ hình sẽ liệt kê tất cả những luật tương ứng

có “Kết luận” là bệnh đó

95


Hình 29. Giao diện Cập nhật tập luật
 Khi người sử dụng lựa chọn Thêm/Sửa luật bằng cách Click vào nút
“Thêm/Sửa”, form “Thêm/Sửa Luật” được mở ra. Người dùng có thể
thêm/sửa một luật mới
 Xóa luật: Chọn luật muốn xóa, Click vào nút “Xóa”
 Khi form “Sửa luật” được mở ra người sử dụng có thể:
 Thêm/sửa các triệu chứng trong luật bằng cách lựa chọn các triệu
chứng ở Listview bên trái hay các node ở Treeview bên phải, lựa chọn
nút

hoặc nút

để thêm hoặc bớt các triệu chứng

 Thêm /sửa “Mức độ” – “trọng số của luật” bằng cách sửa trực tiếp trên
“Textbox mức độ” (giá trị nhập nằm trong đoạn [0,1]); nhập sai chương
trình sẽ báo lỗi
 Sau khi đã cập nhật đầy đủ thông tin, lựa chọn nút “Cập nhật” để lưu;
không muốn cập nhật lựa chọn nút “Đóng”.
Cập nhật hàm thuộc triệu chứng:
Nếu một triệu chứng là biến ngơn ngữ, khi đó có thể biểu diễn mức độ
triệu chứng bằng một hàm thuộc. Chẳng hạn với triệu chứng “Sốt cao”:
Cập nhật thông tin bệnh nhân:
lựa chọn chức năng “Chẩn đoán”, form “Thăm khám lâm sàng” được mở ra,
lựa chọn nút “Khám” để mở form “Danh sách bệnh nhân”.

96


 Thêm bệnh nhân: Thêm mới một bệnh nhân vào cơ sở dữ liệu. Các
thông tin bao gồm: Tên, Tuổi, Ngày sinh, Giới tính, Địa chỉ.
 Sửa thơng tin bệnh nhân: Lựa chọn bệnh nhân, sửa thông tin bệnh nhân,
Click nút “Lưu” để cập nhật thơng tin
 Xóa bệnh nhân: Lựa chọn bệnh nhân, Click nút “Xóa” để cập nhật
 Sau khi thao tác thêm mới hoặc sửa thông tin hoàn tất, lựa chọn bệnh
nhân, Click nút “Chọn” để chuyển sang bước tiếp theo – “Cập nhật
thông tin khám”.
Cập nhật thơng tin khám:

Hình 30. Giao diện khám lâm sàng
Sau khi lựa chọn một bệnh nhân trong list, bắt đầu quá trình khám lâm
sàng. Lựa chọn những triệu chứng xuất hiện ở bệnh nhân. Mức độ các triệu
chứng khám có thể được chọn theo 2 cách:
 Mức độ triệu chứng trực tiếp thông qua khám lâm sàng
 Mức độ triệu chứng theo thang đo, ứng với các thang đo tương ứng của
triệu chứng. Bằng cách này, mơ hình sẽ dựa vào thơng tin triệu chứng
nhập vào để tính ra mức độ triệu chứng thông qua hàm thuộc của triệu
chứng trong cơ sở tri thức
Có thể hiểu rõ hai cách nhập triệu chứng như đã trình bày qua ví dụ sau:

97


Ví dụ: Bệnh nhân mắc triệu chứng “Sốt cao”, lựa chọn nhập “Mức độ trực tiếp
theo thang đo”, lựa chọn thang đo “Nhiệt độ”, điền thông tin về nhiệt độ của

bệnh nhân, Click vào nút “Cập nhật”.
 Bệnh nhân mắc triệu chứng “Sốt cao”, lựa chọn nhập “Mức độ trực
tiếp”, lựa chọn mức độ triệu chứng xuất hiện ở bệnh nhân thơng qua
q trình khám, click vào nút cập nhật.
Chẩn đốn:
Sau khi “Cập nhật thơng tin khám”, thu được một tập các triệu chứng
lâm sàng xuất hiện ở bệnh nhân. Người dùng có thể sửa/xóa các thơng tin
khám này bằng cách lựa chọn nút “Sửa” hoặc “Xóa”
Giả sử trong ví dụ này, bệnh nhân mắc 3 triệu chứng:
 Đo nhiệt độ trực tiếp là 380C
 Đau khớp háng: mức độ khám lâm sàng = 0.16
 Đau khớp do viêm: mức độ triệu chứng = 0.05
Sau khi đã đảm bảo các thơng tin về triệu chứng của bệnh nhân đã hồn
chỉnh, Click vào nút “Chẩn đốn”. Mơ hình sẽ thực hiện quá trình suy diễn và
đưa ra kết quả cuối cùng về tình trạng mắc các bệnh về khớp của bệnh nhân.
Kết quả về khả năng mắc các bệnh của bệnh nhân được đưa ra ở form “Kết
quả chẩn đoán”. Các bệnh được xếp theo thứ tự giảm dần của khả năng mắc
bệnh.

Hình 35. Giao diện Kết quả

98


Trên đây là kết luận cho thấy:
-

Bệnh nhân mắc phải triệu chứng đau khớp háng với mức độ tin tưởng là
0.16 và đưa ra kết luận là không rõ về khả năng mắc bệnh Viêm cột sống
dính khớp do mức độ tin tưởng =0.04

KẾT LUẬN:
Với những gì đã trình bày, mơ hình cho thấy cách tiếp cận giải quyết
bài tốn chẩn đoán bệnh trong Y học, cụ thể ở đây là bài toán chẩn đoán bệnh
khớp đã đạt được những kết quả phù hợp với dữ liệu ban đầu đưa vào và được
đánh giá có mức độ tin tưởng tương đối chính xác với q trình lập luận và ra
quyết định trong thăm khám lâm sàng và chẩn đoán bệnh của chuyên gia bác
sĩ.

99


CHƯƠNG 6
KẾT LUẬN
Luận văn đã đề cập về các vấn đề sau:
 Trí tuệ nhân tạo
 Hệ chuyên gia
 Fuzzy Logic và lý thuyết về độ chắc chắn
 Ứng dụng Hệ chuyên gia để giải quyết một bài toán cụ thể trong Y học
- Chẩn đoán bệnh khớp
 Cơ chế lập luận trong hệ chuyên gia đã được mô tả tương đối cụ thể với
những ví dụ điển hình
 Cơ bản cài đặt thử nghiệm hoàn thiện “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh
khớp sử dụng Logic mờ và lý thuyết về độ chắc chắn”
Trong thực tế, khơng có bất kỳ một chiến lược hay kinh nghiệm
(Heuristic) nào có thể áp dụng một cách thành công cho tất cả các bài tốn.
Thơng thường khi giải quyết vấn đề trong một lĩnh vực nào đó, chúng ta sử
dụng rất nhiều tri thức về lĩnh vực đó. Trong Y học, các bác sĩ có thể chẩn
đốn bệnh vì bên cạnh khả năng giải quyết vấn đề tổng qt, họ cịn có một
kiến thức rất rộng về y học

Với việc xây dựng “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp”, luận văn này
theo một cách nào đó đã cung cấp cho người đọc một cách tiếp cận xây dựng
hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực Y học nói chung và bệnh
khớp nói riêng.
“Hệ chun gia chẩn đốn bệnh khớp” đã đưa ra những kết quả cho
thấy phù hợp với dữ liệu thực tế và tri thức của các chuyên gia cung cấp. Tuy
nhiên, bất cứ một mơ hình lập luận xấp xỉ nào cũng chỉ đưa ra những kết quả
tương đối, do vậy sau quá trình cài đặt thử nghiệm trong thực tế, mơ hình sẽ
được cải tiến và đem lại ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống.

100