医学决策支持系统(医学专家系统)
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上机安排
时间：11月28号（星期一）下午2:30-5:30 地点：主楼西206
复习答疑安排
复习时间：12月5号（15周星期一）下午7-8节 地点：二教508
答疑时间：12月6号—12月9号 地点：主楼西301
考试安排
时间：12月12日{16周周一} 下午2：30-4：30 地点：第二教学樓104 闭卷
人工智能的应用领域
1.问题求解 2.逻辑与定理证明 3.自然语言理解 4.自动程序设计 5.专家系统 6.机器学习 7.人工神经网络 8.模式识别
深蓝-国际象棋-卡斯帕若夫 四色猜想(1976)
语音录入,翻译系统 机器人控制
仿脑 汉王
人工智能的应用领域
9.机器视觉
照相机、飞行器跟踪…
10.智能控制
控制论
11.智能决策支持系统
12.知识发现和数据挖掘
13.智能检索 14.智能调度与指挥 15.系统与工具语言
…. 交通、军事
……
分布式系统、并行处理系统、多机
协作系统…,面向对象编程语言
医学决策支持系统的功能和作用
临床医生的知识更新无法与急剧增长的医学知识同步。 对大批量的常规决策工作，自动化决策效率更高(如大量的常规
主要内容
人工智能 医学决策支持系统的研究状况及发展趋势 医学决策支持系统概述 医学知识库 医学决策支持方法 系统简介
医生对疾病的诊断还处于一种传统的经验阶段 医学生—助理医生—主治医生—主任医生—医学专家 浩如烟海的医学数据库 医学数据库知识库？ 人工智能与知识工程的发展为医学诊断和治疗过程注
人工智能 医学
国外医学决策支持系统的研究状况
1976年，斯坦福大学的等人成功研制了系统,用于鉴别细菌感染及治疗 的医学专家系统，并且建立了一整套专家系统的开发理论，经专家小组 对医学专家、实习医生以及系统的行为进行正式测试评价，认为的行为 超过了临床医生助手的作用，尤其在诊断和治疗菌血症和脑膜炎方面有 相当高的准确率,此后，医学专家系统进入了快速发展时期。
医学决策支持系统的概念
医学决策支持系统( , )是医学知识工程和医学人工智 能研究中非常活跃的分支，是运用专家系统的设计原 理与方法，模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程 而编制的计算机程序。它的设计目的是帮助医生解决 复杂的医学问题，作为诊断、治疗以及预后的辅助工 具。
知识工程
医学决策支 持系统
人工智能的定义
广义的讲：用计算机来表示和执行人类的智能活动，就是人 工智能。
定义1（智能机器）：能够在各类环境中自主地或交互地执行 各种拟人任务的机器称为人工智能。
定义2（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、 理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
在系统框架基础上建立的肺功能专家系统系统曾在旧金山太平洋医疗中 心使用过相当长的一段时间，开创了医学专家系统临床应用的先例。
1982年，匹兹堡大学的等人开发了内科计算机辅助诊断系统 1991年，哈佛医学院等人开发的“”软件包含况
1978年，北京中医院著名教授关幼波等人开发了 “关幼波肝病诊疗程序”，开创了我国最早的中医 医学专家系统
入了新的活力
人工智能
1937年，图林 《论可计算数及其在判定问题中的应用》， 阐明现代电脑原理的开山之作
1959年，美国工程师塞缪尔给电脑编制出奕棋程序.该程序 击败了塞缪尔本人，1962年又击败了一个州冠军。
1965年， 在斯坦福大学化学专家的配合下，费根鲍姆研制 的第一个专家系统。在输入化学分子式和质谱图等信息后， 它能通过分析推理决定有机化合物的分子结构
1976年6月，美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上， 用了1200个小时，作了100亿判断，终于完成了困扰数学 界长达100余年之久的难题──“四色定理”。
1979年10月，美国底特律市举行国际象棋锦标赛，国际象 棋大师大卫.处维与美国的电脑棋手“象棋4.9”进行了50个 回合的比赛。
1997年5月11日， “深蓝” 在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将军”！这场 举世瞩目的“人机大战”，终于以机器获胜的结局降下了帏 幕。卡斯帕洛夫 被逼下了棋王宝座。
关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术， 对专家系统中的知识库管理、设计以及对大型知识 库、共享知识库和分布式知识库提供帮助，改善专 家系统的特性，使其规模提高到实用水平 与多媒体技术相结合：文字、图形、图像、影像及 声音 与网络技术相结合,特别是在知识库的构建方面
医生看病的自然过程
Observation
人工智能的定义
总之：人工智能也称为机器智能，就是让机器更“聪 明”，更具有类似人的智能，同时又与人的智能互为 补充、互相促进。
人工智能的任务 凡是使机器能具有感知功能（如视、听、嗅）、思维
功能（如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规 划、决策）、表达行动功能（如说、写、画）及学习 记忆等功能，都属于人工智能研究的范畴。
实验室检测和数据分析等)。 人有时会犯错误或失误，当然医生也不例外(复杂病例和常见病
例都会出错),使用医学决策支持系统，可以提醒专家没在意的或 没有发现到的病人信息，从而提高诊断准确性 对医学院学生，成熟专业的医学支持系统可能是他们学习专业知 识和专家经验的方便可得的廉价的老师，同时也是他们初入医院 实习工作的非常好的助手。
Data
Patient
Information
Decision
精神疾病诊断系统、肺癌诊断系统、贫血鉴别诊断 专家系统、心功能辅助诊断专家系统、胃病诊断专 家系统、针灸专家系统以及疾病诊疗用药专家系统 等多种专家系统
现有医学决策支持系统的特点
规模小 内容比较简单 研究方法单一，没有进行深入研究 临床实用性差
医学决策支持系统的发展趋势
与神经网络、遗传算法等推理新方法新技术相结合 与数据库技术相结合：医学专家系统可借鉴数据库