Detail předmětu

Počítačová podpora lékařské diagnostiky

FEKT-MPDGAk. rok: 2011/2012

Použití umělé inteligence v medicíně. Počítačově podporovaná lékařská diagnostika (PPLD), její aplikační oblasti, návrh systémů PPLD, význam a využití znalostí. Principy rozhodování v medicíně, medicínská data, interpretace diagnóz. Neurčitost v medicínských datech, usuzování za podmínek neurčitosti. Principy fuzzy vyjádření neurčité informace. Fuzzy logika pro PPLD. Stavba expertních systémů, význam znalostí a faktů, proces strojového usuzování. Reprezentace medicínských znalostí. Programování expertních systémů. Znalostní inženýrství, kooperace znalostního inženýra a lékařského experta.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

4

Výsledky učení předmětu

Rozšířené znalosti v počítačově podporované medicínské diagnostice se zaměřením na expertní systémy.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Učební cíle

Seznámení s teoretickými principy počítačově podporované diagnostiky v medicíně s prvky umělé inteligence. Navrhování jednoduchých diagnostických systémů pro použití v medicíně včetně návaznosti na terapeutické plánovací systémy.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu¨.

Základní literatura

Giarratano, J., Riley, G.: Expert Systems. Principles and Programming. PWS-Publishing Company, Boston, 632 str., 1998. (EN)
Krishnamoorthy, C. S., Rajeev, S.: Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers. CRC Press, 1996. (EN)
Nguyen, H. T., Walker, E. A.: A First Course in Fuzzy Logic. CRC Press, 1997. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-M magisterský navazující

    obor M-BEI , 2 ročník, zimní semestr, volitelný oborový

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1 ročník, zimní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Úvod do problematiky použití umělé inteligence v medicíně. Počítačově podporovaná lékařská diagnostika (PPLD), její aplikační oblasti, programovací jazyky umělé inteligence, návrh systémů PPLD, expertní systémy, význam a použití znalostí.
Principy rozhodování v medicíně, medicínská data, informace, znalosti, metaznalosti, hypotézy, statistika v rozhodování, interpretace diagnóz.
Neurčitost v medicínských datech, usuzování za podmínek neurčitosti, klasická Bayesovská pravděpodobnost v. faktory určitosti v řešení medicínských problémů.
Míra věrohodnosti a míra nevěrohodnosti v procesu strojového usuzování, podobnost s lidským usuzováním, principy fuzzy vyjádření neurčité informace.
Fuzzy čísla, fuzzy relace a fuzzy logika pro PPLD.
Stavba expertních systémů, význam znalostí a faktů, proces strojového usuzování.
Reprezentace medicínských znalostí, produkční pravidla, rozhodovací stromy.
Deduktivní logika, výroková logika a predikátová logika v medicínské diagnostice.
Logické systémy a rezoluční metoda, dopředné a zpětné řetězení znalostí.
Programování expertních systémů, základy jazyka CLIPS, příklady návrhu expertních systémů v jazyce CLIPS.
Znalostní inženýrství, kooperace znalostního inženýra a lékařského experta v získávání znalostí, principy a zásady návrhu expertních systémů.
Fuzzy pravidla v expertních systémech.
Kompoziční pravidlo inference v medicínských expertních systémech, defuzzifikace pro stanovení jednoznačné diagnózy.

Cvičení na počítači

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Řešení individuálních projektů návrhu expertních systémů jako systémů počítačově podporované diagnostiky v medicíně.