医疗专家系统推理机的常用设计方法与发展展望

专家系统研究现状及其发展趋势作者：郑伟等来源：《电子世界》2013年第04期近三十年来人工智能（Artificial In-telligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕成果。

作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）是在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。

[1]随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋智能化、复杂化，专家系统也经历了三个发展阶段。

第一阶段的专家系统主要依赖于领域专家的感官和专业经验，对诊断信息只作简单的数据处理；第二阶段的专家系统则是以信号处理为依托，应用传感器技术和远程控制技术实现远程技术支持的现代诊断技术；第三阶段则是随着计算机及人工智能的发展，以知识处理为核心，实现信号处理、建模处理与知识处理相融合的智能诊断技术。

智能故障诊断技术的研究目前主要从两个方向展开：基于知识的智能故障诊断技术的研究和基于神经网络的智能故障诊断技术的研究。

1.专家系统的基本概念1.1 专家系统的概述ES是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断、模拟人类专家做决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题。

[2]自从1968年Feighbaun教授开发出首个专家系统DENDRAL，用来解决化学质谱问题以来，专家系统因其能产生巨大的经济效益而得到了各行业的广泛应用。

迄今为止，已经形成了十余类，主要包括诊断型、设计型、规划型、解释型、预测型、监视型、调试型、教学型、修正型、控制型。

本文所要应用的专家系统是诊断型的专家系统。

诊断专家系统作为专家系统中的一个分支，其研究也得到了各国的高度重视，并相继在各行业中开发出了一些诊断专家系统，如1982年EGG公司于开发的REACTOR系统（用于核反应堆故障诊断与处理），1983年Bell实验室于开发的ACE系统（用于电话电缆故障诊断与维护），在我国，中电某所研制的基于某型装备的故障诊断专家系统等等。

医疗设备科技五年内的展望与规划引言本文旨在探讨医疗设备科技未来五年的发展趋势，并制定相应规划，以帮助医疗设备科技行业实现更大的突破与进步。

展望在未来五年内，医疗设备科技将会经历以下几个重要的发展趋势：1. 人工智能在医疗设备中的应用随着人工智能技术的不断进步，医疗设备将更加智能化。

人工智能将被应用于医疗设备的诊断、治疗和监测过程中，提高医疗设备的准确性和效率。

例如，利用机器学习算法，医疗设备可以更好地辅助医生进行疾病诊断，并提供个性化的治疗方案。

2. 互联网和物联网的融合互联网和物联网技术的融合将使医疗设备间的通信更加便捷和高效。

医疗设备可以通过互联网实现远程监控和远程操作，医生可以随时随地获取患者的数据并进行远程诊断。

此外，物联网技术还可以实现医疗设备之间的互联互通，提高医疗设备的协同作用。

3. 生物传感技术的进步生物传感技术的进步将为医疗设备带来更高的灵敏度和准确性。

生物传感技术可以检测和测量人体内的生理参数，并将数据传输给医疗设备进行分析和处理。

未来五年内，生物传感技术将得到更多的应用，为医疗设备提供更准确的数据支持。

4. 可穿戴医疗设备的发展可穿戴医疗设备将成为未来的发展趋势之一。

这些设备可以监测患者的生理参数、运动情况和病情变化，并将数据传输给医生和医疗设备进行分析。

可穿戴医疗设备的发展将提高医疗的便捷性和个性化程度。

规划为了适应未来五年内医疗设备科技的发展趋势，我们制定了以下规划：1. 加强人工智能技术的研发我们将加大对人工智能技术在医疗设备中的研发投入，提高医疗设备的智能化水平。

通过引入机器学习和深度学习算法，提高医疗设备的自主诊断和治疗能力，为医生提供更准确、高效的辅助。

2. 推动互联网和物联网技术的应用我们将积极探索互联网和物联网技术在医疗设备中的应用，实现医疗设备的远程监控和远程操作。

同时，建立医疗设备之间的互联互通机制，提高设备之间的协同作用，提供更全面、精准的医疗服务。

3. 加强生物传感技术的研究我们将加强对生物传感技术的研究和应用，提高医疗设备的测量和检测准确性。

专家系统的推理机可采用的三种推理方法摘要：一、引言二、专家系统简介1.定义2.应用领域三、推理机概述1.推理机的定义2.推理机的作用四、三种推理方法1.基于规则的推理a.规则的制定b.规则的应用2.基于事实的推理a.事实的获取与存储b.事实的匹配与推理3.基于模型的推理a.模型的构建b.模型的应用与优化五、三种推理方法的优缺点1.基于规则的推理a.优点b.缺点2.基于事实的推理a.优点b.缺点3.基于模型的推理a.优点b.缺点六、总结与展望正文：一、引言随着人工智能技术的不断发展，专家系统在很多领域取得了显著的成果。

专家系统由知识库、推理机和解释器等部分组成，其中推理机负责根据输入的问题和知识库进行推理，得出解决方案。

本文将介绍专家系统中推理机可采用的三种推理方法，并分析它们的特点和适用场景。

二、专家系统简介1.定义专家系统是一种模拟人类专家在特定领域解决问题的计算机程序。

它通过将领域专家的知识和经验转化为计算机可以理解和执行的规则和知识表示，从而实现对问题的求解。

2.应用领域专家系统在许多领域都有广泛的应用，如医疗、金融、工程、化学等。

通过将领域专家的知识和经验集成到系统中，专家系统能够为用户提供专业的解决方案。

三、推理机概述1.推理机的定义推理机是专家系统中的核心部分，负责根据输入的问题和知识库进行推理，得出解决方案。

它是专家系统中实现智能推理的关键组件。

2.推理机的作用推理机的作用主要有以下几点：（1）根据输入的问题，检索知识库中的相关规则和事实；（2）对检索到的规则和事实进行组合、演绎和推理，得出可能的解决方案；（3）根据推理结果，对问题进行解释和说明。

四、三种推理方法1.基于规则的推理（1）规则的制定基于规则的推理方法主要依据专家在领域内积累的经验和知识来制定规则。

规则通常采用条件-动作（Condition-Action，CA）形式表示，即当满足某种条件时，采取相应的动作。

（2）规则的应用在推理过程中，推理机根据输入的问题，遍历知识库中的所有规则，判断规则的条件是否满足。

基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现作者：李梵若李忠来源：《智能计算机与应用》2019年第04期摘要：随着人工智能技术的不断发展，涉及到的范围也在不断扩大。

专家系统作为人工智能中较为重要的组成部分，在医疗诊断中的应用也愈发深入。

本文主要介绍一种基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现。

该系统使用python+MySql为开发工具，C/S架构，以患者的症状为条件，使用已经具备的医疗知识作为推理证据，计算输入症状与先验知识中症状的相似度，再与设定的阈值进行比较，从而确定患何种病并给出疑似病症和处理建议。

实验证明，该系统的准确率达到87%，本系统中应用的模糊证据推理能够更好地进行多属性的决策推理，符合一种疾病伴随多种病症的现实情况。

该系统对辅助医疗诊断、实现常见疾病的自助诊断和指导使用非处方药具有积极的推动作用。

关键词：模糊证据推理;专家系统;医疗诊断;人工智能;相似性度量文章编号：2095-2163（2019）04-0013-04;中图分类号：TP393;文献标志码：A0 引言近年来，人工智能浪潮的不断高涨，使得人工智能在辅助诊断、医学影像、药物挖掘和专家系统等方面都取得了较大的进展[1]。

其中，张德政等人[2]提出的中医专家系统，周仲宁[3]提出的眼科疾病诊断专家系统，潘军杰等人[4]提出的口腔电子病历及辅助诊疗系统等都是人工智能在辅助诊疗和自助诊断方面较为成功的研发实践。

但是综合前述文献分析后可知，这些方案都是将人工智能应用在某一具体医疗科室中，而将专家系统应用在各个职能科室的疾病诊断的案例迄今仍较为少见。

基于此，本系统致力于建立一个人机交互进行常见病诊断的自助诊断专家系统，从而指导患者对轻微常见病使用合理的非处方药进行自诊，对非轻微常见病有就医科室的明确导诊。

文中拟从模糊证据推理的原理、病例知识库的设计与构建、智能诊断的实现等方面全面阐述基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现。

中国高新技术企业专家系统推理机核心设计文／崔萌推理指从已知事实出发，运用已经掌握的知识，推导出其中蕴涵的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。

其中，推理所用的事实分为两种情况，一种情况是求解问题的初始证据;另一种情况是推理过程中所得到的中间结论，这些中间结论可以作为进一步推理的己知事实或证据。

一、关于推理的几个概念1演绎推理从已知的一般性知识出发，推理出适合于某种个别情况的结论的过程为演绎推理，它是一种由一般到个别的推理方法。

最常用的演绎推理形式是三段论式，“大前提，小前提，结论”。

2归纳推理从大量特殊事例出发，归纳出一般性结论的推理过程为归纳推理，它是一种由个别到一般的推理方法。

归纳推理的基本思想是:从己知事实中猜测某个结论，然后对该结论的正确性加以证明，比如，数学归纳法。

3默认推理默认推理又称省缺推理，指事实条件不完备的情况下，假定某些条件的成立，在此基础上进行推理的过程。

在推理过程中，如果新的事实加入或推理过程的中间结果导致出现矛盾，说明假设的条件不成立，应放弃已经完成的推理步骤，从新开始推理。

默认推理可能是无效推理，但它解决了在事实不完备情况下的推理问题。

4确定性推理指推理使用的证据、知识及推出的结论都是可以精确表达的，其真值要么为真，要么为假，不会出现第三种情况。

5不确定性推理指推理使用的证据、知识不全是确定的，推出的结论也不完全是确定的。

6单调推理指在推理过程中，由于新知识的加入与使用，使推理所得到的结论越来越接近目标，而不会出现反复情况，即新知识的加入与使用不会否定已推出的结论。

7非单调推理指在推理过程中，某些新知识的加入与使用，不但没有加强己推出的结论，反而否定了某些已推出的结论，使得推理不得不回退一些步骤，重新推理。

二、推理的控制策略推理的控制策略包括推理方向、搜索策略、冲突消解策略、求解策略、限制策略，而推理方法指在推理控制策略确定之后，在进行具体推理时所要采取的匹配方法或不确定性传递算法等方法。

医疗器械人工智能技术的现状及未来发展趋势展望随着人工智能技术的不断发展，各个行业都在逐步应用人工智能技术，医疗行业也在如火如荼地进行相关研发和应用。

尤其在医疗器械领域，人工智能的应用已经得到了广泛的关注和研究。

本文将探讨医疗器械人工智能技术的现状和未来发展趋势。

一、医疗器械人工智能技术的现状医疗器械人工智能技术主要包括智能导航系统、智能诊断系统、利用大数据分析的医学影像系统、医疗机器人等。

这些技术主要应用于诊断、手术、康复等医疗领域，以提高医疗质量和效率。

1. 智能导航系统智能导航系统是一种基于计算机视觉技术的手术辅助系统，可以在手术过程中为医生提供实时的3D导航图像和手术模拟，以帮助医生准确地进行手术。

该技术已经被广泛应用于脑外科、眼科、口腔颌面外科等领域。

2. 智能诊断系统智能诊断系统是一种利用机器学习和深度学习技术对医学影像进行分析和诊断的系统。

它可以自动识别影像中的异常区域，并给出可能的诊断结果。

该技术已经可以高效地诊断出许多疾病，如肺癌、乳腺癌等。

3. 利用大数据分析的医学影像系统利用大数据分析的医学影像系统是一种利用大数据技术对医学影像进行分析和处理的系统。

它可以将原始的医学影像转化为数字信号，并通过计算机算法和模型对影像进行分析和诊断。

该技术可以大大提高医生的诊断准确性和效率。

4. 医疗机器人医疗机器人是一种可操纵的机器人系统，可以在手术、康复等医疗领域中代替人体进行一些操作。

该技术已经广泛应用于手术、康复、治疗等医疗领域。

二、医疗器械人工智能技术的未来发展趋势医疗器械人工智能技术的发展前景广阔，未来主要呈现以下几个发展趋势。

1. 智能诊断系统将更加成熟随着深度学习等技术的不断发展，智能诊断系统将更加成熟。

它将可以对更多的疾病进行准确的诊断，并能够自动计算出治疗方案。

2. 医疗机器人将越来越多地应用于手术和治疗随着医疗机器人的技术不断创新和提高，它将越来越多地应用于手术和治疗。

机器人不仅可以自动完成一些简单的操作，还可以高效地完成复杂的手术和治疗操作。

专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。

本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。

一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。

随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的正式诞生。

在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。

二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。

通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。

三、专家系统的应用领域1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。

2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。

例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。

3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。

例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。

4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。

例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。

四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。

因此，如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。

医学专家系统设计1医学专家系统的进展历程早在1954年,美国的钱家其已将计算机应用于放射治疗,计算剂量分布和制定治疗规划;1959年,美国的Ledley等首次将数学模型引入临床医学,提出了可将布尔代数和Bayes定理作为计算机诊断的数学模型,并以此诊断了一组肺癌病例,开创了计算机帮助诊断的先例;1966年,Ledley 首次提出“计算机帮助诊断”(computeraideddiagnosis,CAD),形成了计量医学;1976年,美国斯坦福大学的Short-liffe等研制胜利了闻名的用于鉴别细菌感染及治疗的医学专家系统MYCIN,建立了一整套专家系统的开发理论;1982年,美国匹兹堡大学的Miller等发表了闻名的Internist-I内科计算机帮助诊断系统,其学问库中包含了572种疾病,约4500种病症;1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的“解释”软件,包含有2200种疾病和5000种病症。

2医学专家系统的组成专家系统是基于学问的系统(Knowledge-BesedSystem)。

一个完整的医学专家系统应由学问库(Knowledge-Base)、数据库(DataBase)、推理机(InferenceEngine)、学问猎取模块(Knowledge-AcpuisitionModule)和解释接口(Explana-toryInterface)组成。

学问库中存放系统求解问题所需求的学问,数据库用来存储初始证据和推理过程中得到的各种中间信息,推理机是一组程序,用来掌握和协调整个系统,它通过输入的数据,利用学问库的原有学问按肯定的推理策略解决所提出的问题。

学问猎取模块就是学习模块,它为修改和扩大学问库存的原有学问供应相应的手段。

解释接口是用户与专家系统交互的环节,负责对推理给出必要的解释,便于用户了解推理过程,为用户向系统学习和所作所为系统供应便利,具有解释功能是专家系统区分于其它计算机程序的标志。

医疗设备科技未来五年的发展路径
医疗设备科技在未来五年将面临许多机遇和挑战。

以下是一些可能的发展路径：
1. 智能化和自动化：随着人工智能和机器学习的进步，医疗设备将越来越智能化和自动化。

例如，手术机器人和自动化检测设备将能够提高手术的准确性和效率，同时减少人为错误。

2. 远程监测和远程护理：随着互联网和移动技术的发展，医疗设备将能够实现远程监测和远程护理。

患者可以通过智能设备监测自己的健康状况，并与医生进行远程交流和咨询。

这将能够提供更加便捷和及时的医疗服务。

3. 个性化医疗设备：随着基因组学和生物技术的进步，医疗设备将能够更好地适应个体患者的需求。

个性化医疗设备可以根据患者的基因信息和病情进行定制，提供更加精确和有效的治疗方案。

4. 虚拟现实和增强现实：虚拟现实和增强现实技术将被应用于医疗设备领域。

医生和护士可以使用虚拟现实技术进行手术模拟和
培训，提高手术的安全性和质量。

同时，患者也可以通过增强现实技术更好地理解自己的病情和治疗方案。

5. 数据安全和隐私保护：随着医疗设备数据的增加，数据安全和隐私保护将成为重要的问题。

医疗设备制造商和医疗机构需要加强数据的安全性和隐私保护措施，防止数据泄露和滥用。

这些是医疗设备科技未来五年的发展路径的一些可能方向。

随着科技的不断进步和创新，医疗设备将能够更好地满足人们的健康需求，并提供更加安全和有效的医疗服务。