RTU Research Information System
Latviešu English

Publikācija: Knowledge Structuring and Decision Making Methodology for Therapy Selection

Publication Type Publications in RTU scientific journal
Funding for basic activity Unknown
Defending: ,
Publication language Latvian (lv)
Title in original language Zināšanu strukturizācijas un lēmumu pieņemšanas metodika terapijas izvēlei
Title in English Knowledge Structuring and Decision Making Methodology for Therapy Selection
Field of research 1. Natural sciences
Sub-field of research 1.2 Computer and information sciences
Authors Ieva Markoviča
Zigurds Markovičs
Elīza Prancāne
Keywords expert system, knowledge, knowledge base, decision making, decision tree, production rule, medicine complexes, indications, arterial hypertension
Abstract Darbā aplūkots viens no ekspertu datorsistēmu pamatelementiem – zināšanu bāzes izveidošana, ievērojot lietojumsfēras īpatnības. Nozarē eksistējošās zināšanas ir koncentrētas rekomendāciju krājumā, ko sauc par „Vadlīnijām” konkrētajā problēmvidē un kas paredzētas lēmumu pieņemšanas datorrealizācijai. Zināšanu transformāciju no apraksta formas uz lemšanas koku struktūru un tālāk uz daudzlīmeņu produkciju likumiem apgrūtina neviennozīmīgas rekomendācijas, to pārklājumi un noliegumi, kā arī lemšanas procesu ķēdes. Darbā sniegta šo problēmu risināšanas metodika, par lietojumsfēru izvēloties medicīnu un terapijas izvēles procesu. Aplūkota arī medikamentu kompleksu veidošana un medikamentu nesaderības novēršana u.c. Metodika demonstrēta uz terapijas izvēles piemēra arteriālās hipertensijas slimniekiem.
Abstract in English This paper deals with the development of one of the basic elements of an expert computer system – the knowledge base – taking into consideration the particular applications. The situation is characterized by the fact that the knowledge of the given area is collected in the Guidelines for Management of Arterial Hypertension (2003), which summarizes the results of multiple and multinational studies on arterial hypertension. The formalization process of knowledge is time consuming and important in the creation of an expert system. At the first stage of formalization, all knowledge is gathered together from literature. Then decision trees are created. If the decision trees are correct, then they are transformed to the production rules. This paper describes an approach, which allows forming decision tree structure and production rules. The established knowledge base allows performing therapy selection for patients having arterial hypertension. Also the approach takes into consideration the situation, when multiple treatments should be selected.
Reference Markoviča, I., Markovičs, Z., Prancāne, E. Knowledge Structuring and Decision Making Methodology for Therapy Selection. Technologies of Computer Control. Vol.13, 2012, pp.15-21. ISSN 2255-9108. e-ISSN 2255-9116.
Full-text Full-text
ID 15272