第二章 专家系统及其在医学的应用
第2章专家系统及其在医学的应用3
1、人工神经元
• 人工神经元是组成人工神经网络的基本 处理单元，简称为神经元。
• 心理学家麦克洛奇(W．McCulloch)和数 理逻辑学家皮兹(W.Pitts)于1943年首先提 出了一个简化的神经元模型，称为M-P模 型。
• M-P模型
• 圆表示神经元的细胞体；
• e，i 表示外部输入，对应于生物神经元 的树突。e为兴奋性突触连接，i 为抑制 性突触连接；
间整合功能。
(3) 兴奋与抑制工作状态：
– 兴奋状态：指神经元对输入信息经整合后使 细胞膜电位升高，且超过了动作电位的阈值， 此时产生神经冲动，并由轴突输出。
– 抑制状态：指经对输入信息整合后，膜电位 下降至低于动作电位的阈值，此时无神经冲 动输出。
(4) 结构的可塑性：突触传递信息的特性是可变 的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作 用可强可弱。
(3) 用某一特性函数 ( 又称作用函数) f 进行转换， 得到输出y：
2、神经元的互连形态
人工神经网络是由神经元广泛互连构成的， 不同的连接方式就构成了网络的不同连 接模型，常用的有以下几种：
(1) 前向网络：前向网络又称为前馈网络。 在这种网络中，神经元分层排列，分别 组成输入层、中间层和输出层。每一层 神经元只接收来自前一层神经元的输入。 输入信息经各层变换后，最终在输出层 输出，如图所示。
• 单层感知器的学习及其算法：
– 学习的目的是调整连接权值，以使网络对任 何输入都能得到所期望的输出 。
– 考虑仅有一个输出节点的情况，其中，xi是 该输出节点的输入；wi 是相应的连接权值 (i=1，2．…，n)；y(t)是时刻t的输出；d是所 期望的输出，它或者为1，或者为-1。学习 算法如下：
图4 互连网络
人工智能中的医学专家系统
人工智能中的医学专家系统随着人们对健康和医疗的关注度不断提高，医疗领域也面临着新挑战和机遇。
在这样的大背景下，人工智能技术的兴起正逐步改变着医疗的发展。
其中，医学专家系统是医疗领域中最重要的应用之一。
医学专家系统指基于人工智能技术实现的医学诊疗辅助软件，是利用专家知识来解决医学问题的一种计算机程序。
医学专家系统可以通过对患者的病情和病史等信息进行分析，并结合医学专家的知识和经验，帮助医生制定治疗方案和进行诊断。
医学专家系统的核心技术是人工智能中的知识表示和推理技术。
通过采集医学专家的知识和经验，将其转化为计算机可以处理的形式，进而实现对患者的病情分析和诊断。
医学专家系统不仅可以帮助医生提高诊断的准确性和效率，还可以为患者提供更为准确和有效的医疗服务。
医学专家系统的应用范围非常广泛，涉及临床诊断、病例分析、医学知识库管理等多个方面。
在临床诊断方面，医学专家系统可以帮助医生解决一些难以诊断的疑难杂症，提高诊断的准确性和效率。
在病例分析方面，医学专家系统可以对大量的病例进行分析和比较，找出相同点和不同点，为医生提供更为准确的诊断和治疗方案。
在医学知识库管理方面，医学专家系统可以对医学知识进行整理和分类，建立起包含各种医学知识的知识库，为医生提供一个交流和学习的平台。
尽管医学专家系统在医疗领域中有巨大的潜力和优势，但是其应用也面临着一些挑战和限制。
其中，医学专家系统的知识获取是一个非常重要的问题。
大量的医学知识需要从医学专家中获取，而医学专家往往不愿意或者没有时间花费大量时间和精力来训练计算机程序。
此外，医学专家系统的诊断结果也需要得到医生的认可和支持，医生的纠错和反馈对于系统的改进非常重要。
专家系统第2章专家系统概述
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2.2.2 专家系统的结构 1）基本结构
专家系统的基本结构包括知识库和推理机两个主要部分。
特点：系统结构简单；知识工程师与领域专家直接交互，知识 工程师收集和整理领域专家的知识，将其转化为系统的内 部表示形式，并存储到知识库中；推理机根据用户的问题 求解要求和提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题 进行求解，并将产生的结果（结论）输出给用户。
（2）专家系统是一个由存放专门领域知识的数据库， 以及一个能选择和运用知识的推理机制组成的计算机系统。
（3）专家系统与传统计算机程序的根本区别在于：专 家系统使知识库和运用知识的推理机制相互独立。
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4）从程序设计方法学的角度看设计方法 传统的程序设计方法：数据+算法=程序 专家系统的设计方法：知识+推理=系统 可见，传统程序通过算法对大量的数据进行积累和处 理，使繁琐的事务处理自动化；专家系统则要完成需要拥 有专门知识的专家才能完成的量大而性质相对重要的任务， 如诊断、规划、决策等。通常，专家系统需要考察大量的 可能性，即动态地建立解决问题的方法。
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2.1 概述 专家——在某一专业领域内，其专业知识与解决问题的能力达
到很高水平的学者。 专家的能力——专家对某一领域的理解及解决问题的技能。 专业知识——分为公开知识和个人知识。
公开知识包括定义、事实和理论，一般收录在教科书和 文献中。
个人知识来源于专家本人的积累和经验，也称为试验性 知识或启发性知识。属于公开性知识之外的试验性知识能够 使专家在需要的时候做出合理的猜测，识别最有希望获得成 功的求解途径，并能有效地处理错误和不完全的数据。
专家系统在医学诊断中的应用研究
专家系统在医学诊断中的应用研究随着计算机技术和人工智能算法的快速发展，专家系统已经成为一个重要的工具，被广泛应用于各个领域，尤其是在医学诊断领域。
专家系统是一种基于知识和经验的系统，其目的是利用计算机技术和人工智能算法模拟人类专家的决策和行为。
在医学诊断领域，专家系统能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高医疗质量和效率，降低医疗费用和风险。
本文将探讨专家系统在医学诊断中的应用研究，并分析其优点和不足之处。
一、专家系统的原理和机制专家系统是一种基于人工智能技术的计算机软件，其核心是一个知识库，里面存储了专家的经验和知识。
当系统需要进行决策或解决问题时，会从知识库中提取相应的知识和规则，然后通过推理机制对知识进行处理和分析，最终得出结论和建议。
专家系统的主要特点是具有高度的可理解性和透明度，并且能够根据实际情况进行自我学习和知识更新，不断提高自身的准确性和智能化程度。
二、专家系统在医学诊断中的应用专家系统在医学诊断领域的应用主要有两种形式：一种是辅助诊断系统，另一种是自动诊断系统。
辅助诊断系统可以帮助医生更快速地获取病历数据、分析检查结果和判断疾病风险，提高了医生的决策能力和效率；自动诊断系统则可以通过分析病历数据和检查结果自动完成诊断和治疗，减少了医生的工作量和错误率。
专家系统在医学诊断中的应用可以帮助医生更好地发现患者的症状和疾病风险，提高医疗效果和质量。
三、专家系统在医学诊断中的优点专家系统在医学诊断中的应用有以下优点：（1）提高准确性和效率。
专家系统可以利用大量的病历数据和专家的知识和经验进行诊断，减少了医生的主观干扰和错误率，提高了诊断的准确性和效率。
（2）节省时间和成本。
专家系统可以快速地完成大量的诊断和治疗工作，节省了医生的时间和人力成本，同时也降低了医疗费用和风险。
（3）提高医疗服务的质量和体验。
专家系统可以为患者提供更准确和及时的诊断和治疗方案，提高了医疗服务的质量和响应速度，改善了患者的体验和满意度。
专家系统论文
对专家系统认识及其应用伴随着计算机技术的日渐成熟人类对计算机的依赖也变得愈发明显，我们可以依靠计算机的这一功能从许多繁杂的事务中解脱出来，从而节省大量的人力物力，财力的消耗。
专家系统属于一个现代化的词，它与现代科技的高速发展是分不开的。
那什么是专家系统呢，它的具体解释又是什么，它在什么地方发挥着重要的作用，下面我们就简单的了解一下。
首先认识一下专家系统的概念：（1）专家系统的概念所谓“专家”，一般都拥有某一特定领域的大量知识及丰富的经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。
那么，什么是专家系统呢？简单地讲，专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序，它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
例如，一个医学专家系统就能够像真正的专家一样，诊断病人的疾病，判别出病情的严重性，并给出相应的处方和治疗建议等等。
目前，专家系统在各个领域中已经得到广泛应用，并取得了可喜的成果，例如个人理财专家系统、寻找油田的专家系统、贷款损失评估专家系统、各类教学专家系统等。
那么专家系统是如何工作的呢？专家系统的基本工作流程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。
最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。
在这里，专家系统还可以通过解释器向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？领域专家或知识工程师通过专门的软件工具，或编程实现专家系统中知识的获取，不断地充实和完善知识库中的知识。
3.专家系统的资源与教学专家系统在人工智能领域享有很高的称誉，曾被认为“是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角”。
专家系统发展综述
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。
人工智能中的医学专家系统
人工智能中的医学专家系统人工智能在医学领域的应用已经成为当今医疗科技领域的热门话题。
医学专家系统作为人工智能技术在医学领域的代表之一，为医生提供了新的诊断和治疗方案，同时也为患者提供了更准确的医疗服务。
本文将就人工智能中的医学专家系统进行详细的介绍和探讨。
一、医学专家系统的概念医学专家系统是一种基于人工智能技术的智能化系统，其目的是模拟人类专家在特定领域的知识、经验和技能，提供专业化的诊断、治疗和咨询服务。
医学专家系统通过将医学领域的知识和技能进行编码和存储，结合专家系统的推理机制和知识库，实现对患者病情的诊断和治疗建议。
1. 知识丰富：医学专家系统可以存储大量的医学知识和专家经验，包括疾病的病因、症状、诊断和治疗方法等，覆盖多个医学专业领域。
2. 智能推理：医学专家系统通过推理机制和知识库，可以对患者的病情进行逻辑推理和分析，生成相应的诊断结果和治疗建议。
3. 实时更新：医学知识和技术不断更新，医学专家系统能够及时更新知识库和算法模型，确保系统的准确性和可靠性。
4. 个性化服务：医学专家系统可以根据患者的个体特征和病情情况，提供个性化的诊断和治疗建议，满足患者的个性化需求。
5. 效率高：医学专家系统能够快速准确地对患者进行诊断和治疗建议，提高了医疗服务的效率和质量。
1. 临床诊断：医学专家系统能够通过患者症状和体征数据，进行疾病的诊断和鉴别诊断，提供综合的医学诊断意见。
2. 医学影像分析：医学专家系统可以对医学影像数据进行分析和诊断，如X光片、CT 片、病理切片等，辅助医生进行疾病的诊断和治疗方案制定。
4. 医学教育和科研：医学专家系统可以作为医学教育和科研的工具，为医学学生和科研人员提供医学知识和技术的学习和研究。
目前，医学专家系统已经在临床和医学研究领域得到了广泛的应用和推广。
各大医疗机构和科研机构纷纷投入资源研发医学专家系统，致力于提高医疗服务的质量和效率。
一些企业也在医学专家系统领域进行产品的开发和商业化运营，为医疗机构和患者提供更专业的医疗服务。
人工智能的专家系统技术
人工智能的专家系统技术导言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机可以像人一样智能地执行任务的学科。
专家系统是其中一种应用广泛的人工智能技术，它模仿人类专家的知识和推理能力，通过计算机实现对复杂问题的解决和决策。
一、专家系统的概述专家系统是一种基于知识的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，对特定领域的问题进行分析和解决。
它主要由知识库、推理机和用户界面组成。
专家系统的知识库是存储各种领域专家知识的地方，包括事实、规则、经验、案例等。
知识库使用特定的语言表示和存储知识，使得专家系统能够在特定领域中模拟专家的决策过程。
推理机是专家系统的核心，它通过使用专家系统的知识库和推理规则对问题进行推理和决策。
推理机根据用户输入的问题和已有的知识，进行搜索和匹配，产生一系列推理结果。
推理机还可以根据问题的特点，使用不同的推理方式，如正向推理、反向推理、混合推理等。
用户界面是专家系统与用户之间的桥梁，用户通过界面与专家系统交互，输入问题和获取答案。
用户界面可以是命令行界面、图形界面或自然语言界面等，使得用户能够方便地使用专家系统。
二、专家系统的组成1. 知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它通过采访领域专家、查阅文献、观察现场等方式，收集专家知识并转化为计算机可识别的形式。
知识获取的关键是提取和表示知识，需要选择适当的表示方法和知识表示语言。
2. 知识表示知识表示是将采集到的知识以适当的形式表示和存储，使得计算机可以理解和使用这些知识。
常用的知识表示方法有规则表示、语义网络表示、框架表示等。
规则表示是最常用的方法，将知识表示为一系列条件-动作规则，通过匹配规则，实现对问题的推理和决策。
3. 知识推理知识推理是专家系统的核心功能，它利用知识库和推理规则对问题进行推理和决策。
专家系统的推理机通常采用基于规则的推理方法，通过匹配规则和问题，产生推理结果。
推理过程可以是正向推理、反向推理或混合推理，根据问题的特点，选择合适的推理方式。
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“两事件A,B中至少有一个出现”也是一 事件，称此事件为A,B的和，记作AUB; 事件“A1,A2,A3,….An中至少有一出现 称为Al，A2…An的和，记为Al UA2…Un。 若“n个事件A1,A2,A3,….An都出现也 是—事件，则称为A1，A2…，An的交， 记作 A1∩A2∩…∩A n。
显然其症侯为B＝B13B23B33B42B51B61B73 ,则 其P(Hj|B)(j＝l，2，3，4)的大小可通过公式3-1算 得。
其中，P(B|Hj)＝P(B13B23B33B42B51B61B73 |Hj) ＝P(B13 | Hj) P(B23 | Hj) P(B33 | Hj) P(B42 | Hj) P(B51 | Hj) P(B61 | Hj) P(B73 | Hj) (j=l，2，3) P(B|H1) ＝9．45×10-8 P(H1)P(B|H1)＝0．351×9．45× 10-8 ＝3．695× 10-8 同理P(H2) P(B|H2) =5.53 × 10-5 P(H3) P(B|H3) =1.136 × 10-4
第二章 专家系统及其在医学的应用
临床诊断环节:是运用已有的医学知识对疾病的 表现进行辩证分析，得出符合逻辑的结论的过 程。其基本环节如下： 收集资料一综合分析、推理，作出诊断。 传统的疾病诊断:其综合分析、推理除了各种疾 病出现的概率只能从过去的历史资料中得来以 外，还主要依据医生的个人经验。 计量诊断:与传统的疾病诊断基本环节一致，但 其分析、推理不是凭经验，而是用一种定量的 推理模式代替，再根据—定的法则作出合理的 临床判断。称之为计算机辅助诊断。
得： P(H1|B)=0.02% P(H2|B)=32.2% P(H3|B)=67.76% 所以：诊断为阑尾炎穿孔（H3).
2、最大似然诊断模型
在前述过程中，如果假定各疾病发生的先验概率 是等同的，此时公式3-1可以简化。 P(Hj|A)的相对大小完全取决于条件概率P(A|Hj) 的相对大小，分母部分总是一致的。 这个结果表明，在先验概率相同的假设基础上， 计量决策诊断的基本判别依据，可以转化为 P(A|Hj)。 这种以条件概率 P(A|Hj)为判别依据的模式为 似然诊断模型。临床的实用中常常把似然诊断 模型进一步简化为评分法。
于是， LG1 ＝ 0.83×(10.08)×0.54×0.83×0.79×(1-0.01)=0.27 LG2＝0.83×(1-0.01) ×0.17×0.33×0.83× （1-0.01）=0.04 LG3＝0.29×(1-0.18) ×0.01×0.99×0.24× （1-0.35）=0.0005 比较上面三个似然函数的大小，最大函数 为LG1，因而可以判断患者所得的病名 属于G1类：大脑前，中动脉支配区域出 血。
逐步问诊过程与基本结构
逐步问诊基本结构： 识别部分 判定部分 提问选择部分
如何选择提问：基本原则是遵循临床医 师的选挥原则，同时考虑医师问诊的习 惯，当分析结果提示某种疾病的可能性 较大时，就选择最有利于进一步肯定或 否定此可能的征候指标。 何时停止问诊作出结论：一般可采用阈 值限定法。即先给定一个阈值Q，对于第 一步，若P1(Hj|B1)＜Q(j＝l，2，…n)就继 续问诊，若存在H，使P1(Hj|B1)＞Q就停 止问诊，并诊断为患疾病Hj。
判断实验结果 在验证实验结果时除了上述47例外，还利用了 原来没有考虑的脑干出血3例，脑干栓塞1例， 其结果见表2-8，由表可知：病理诊断为G1类 计24例，计量诊断符合20例，病理诊断为G2类 计6例，计量诊断符合4例；病理诊断为G3类计 17例，计量诊断符合16例。 若将病理诊断G1与G2合并后分为出血类 (G1+G2)和栓塞类(G3)二大类，则病理诊断 G1+G2类计30例计量诊断符合28例；栓塞17例 中符合16例；同时，3例脑于出血全部符合， 只有l例脑于栓塞误分在G1类中。
用贝叶斯模型建立专家系统的具体步骤： (1)进行选择列出疾病的各个方面的症状， 并把由各个症状所反映的互不相容的疾 病情况分别以不同的数据结构表示之。 (2) (2)收集资料统计已确诊的病例，并用程序 计算出事先概率和条件概率。 (3)确定诊断即是在已知症状的前提下，通 过运算得各种病的可能性是多少。
举例二：中风部位诊断。
– 基础资料：在因中风造成死亡的病例中选择 发作后24小时仍处于昏迷状态的47例为对象 (62岁-87岁)。 方法：在中风即刻到24小时内患者所表现的 症状中选择六项症状进行研究：
S1：呕吐 S2：陈施氏呼吸 S3：发作后血压上升到200mmHg以上 S4：单侧麻痹 S5：对光反射减弱或消失 S6：心房颤动
计算机辅助诊断: 利用机器模仿医生的智能。
利用机器模仿人类的智能即人工智能。 工智能技术在医学上的典型应用:是专家系统。 专家系统的实质就是让计算机系统代替 专家为患者诊断，换句话说就是利用机 器模仿人类专家的智能。 常用医学专家系统模型：
–基于统计学原理（Bayes) –基于模糊数学原理 –基于人工神经网络
计算机专家诊断系统的一般诊断过程是 (1)要求输入足够多的病例统计资料； (2)选用一定数学模型，确定参数和诊断(运 算)规则； (3)编制程序； (4)将诊断程序输入计算机； (5)将患者症状、体征、检查等资料用输入 计算机； (6)经运算后，屏幕显示出诊断报告并打印 出诊断结果。
2.1 基于统计模型的计算机辅助诊断
式（3-1）称为贝叶斯定理。 这里H1,H2,…Hi分别表示j种互斥的疾病; A为用于这些疾病鉴别诊断的某一临床表现或 检验结果的组合（症候）; 式中P(Hj)为各疾病发生的先验概率,表示医生 在具体诊断某患者前所掌握的疾病Hi的发病情 况。 P(A|Hj)为在已知疾病Hi条件下，各症状A出现 的“条件概率”，即某临床症候A的可能性， 它可以通过收集足够数量的病例容易地得到。 P(Hj|A）称为后验概率，表示在患者症状A出 现时,患疾病Hi的可能性。
4）应用举例一、 如对某地区1207位阑尾炎 思考的资料统计为表3—1。按慢性阑尾炎、 急性阑尾炎、阑尾炎穿孔三类统计症候频 率(腹痛开始部位、恶心呕吐、大便、体温、 体征及体检结果)。
– 若已知慢性阑尾炎H1、急性阑尾炎H2、阑尾 炎穿孔H3发生的先验概率分别为： P(H1)＝0.391 P(H2)＝0.493 P(H3)＝0.116 –现有一阑尾炎患者、开始上腹痛，之后呕吐， 腹泻，人院体温37℃．全身腹肌紧张，压痛， WBC(白细胞)数达19350。
对于两个或更多个症状存在的情况，仍 可用贝叶斯(Bayes)公式计算。在各个症 状彼此独立前提下，则各个症状同时出 现的概率是各自单独出现时其概率的乘 积。因此假设各症状互相独立，贝问题：
(1)模型中j种疾病互斥，先验概率之和要为l(即要 构成一个完整的疾病群)。 (2)先验概率的确定。参考文献报道和历史资料 统计频率作为近似估计。 (3)条件概率的确定。 (4)用于鉴别诊断的症候指标是互相独立无关的。 (5)当计算出各后验概率P(Hj|A)后，作为临床判 断的依据只有当P(Hj|A)(j＝l，2，…,n)间差 距达五倍以上时方可下结论，或是当某一后验 概率值达0．85才下结论。
贝叶斯逐步问诊模型就是仿效这种过程， 进行逐步提问和逐步分析的计量诊断模 型。
贝叶斯逐步问诊模型的特点是把第K-1步 的验后概率作为第K步的先验概率，逐次 递推。其公式的一般形式为:
其中Bk ＝B1u1B2u2…Bkuk. 。当k＝1时，有P0(Hj|B0) B B k 1 P ＝P(Hj) 与贝叶斯公式相比，这里的Pk-1(Hj|Bk-1)就相当于 “先验概率”，但在第k-1步公式中的Pk-1(Hj|Bk-1) 又是验 后概率 。贝叶 斯逐步 向诊模 型就是 以Pk(Hj|Bk-1)为“桥梁”进行递推的。 1
专家诊断系统程序一般为四个模块。
(1)输入模块。输入模块包括编码、查错、人机对 话； (2)辩证模块。辩证模块包括分类、建立判别树、 确定相关强度、综合评判；组方模块包括分类、 交错症侯评判、组方； (3)随症加减模块。随症加减模块包括分类、建立 。随症加减模块包括分类、建立 子模块、子模块管理； (4)汉字输出模拟。汉字输出模拟包括建立汉字 代码、汉字数据文件及汉字输出程序的数字模 型采用“加权求和”和“浮动阈值”法。
–
– 诊断疾病分类：
G1：大脑前、中动脉支配区域的出血与下丘脑出 血 G2：小脑出血与蛛网膜下腔出血 G3：大脑中动脉支配区域的栓塞
– 诊断表编制步骤：
对47例病人按G1，G2，G3三类分组，计算出各组 内每一症状出现的频率。由于标本数不太多，所 以症状出现率为。时以0.01表示，出现率为1时 以0.99表示。 某患者出现的症状为S1，S3，S4，S5，而S2和S6 症状没有出现，根据表2-7可分别计算出该患者 分属三类的似然函数。
3、贝叶斯专家诊断系统设计实现 贝叶斯模型与传统医生诊断的差异
–贝叶斯条件概率决策诊断模型及最大似然诊 断模型使用时必须预先知道所规定的全部征 候表现，然后再进行综合分析、判断。 –临床医师的诊断过程常是根据已掌握的病人 的临床表现，结合自己的知识与经验进行分 析、判断和逐步问诊、检查后再分析及再判 断，直至有足够把握作出结论。
2）概率与频率 可用—个小于或等于1的正数P(A)来表示 事件A出现的可能性，较大的可能性用较 大的数字来标志，较小的就用较小的数 字。这样P(A)就称为事件A的概率。 当概率值不易求出时我们往往取频率作 为概率的近似值，频率的概念比较简单 可以很方便地求出。
3）贝叶斯定理 有时除了要知道事件的概率P(A)外，还需 要知道在“事件B已出现”的条件下，事件 A出现的条件概率P（A|B）。例如，我们 需要知道在某疾病B发生条件下，症状A出 现的概率时就要计算条件概率P（A|B）。