ПРОЕКТУВАННЯ БАЗИ ДАНИХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ДІАГНОСТИКИ ЗАХВОРЮВАНЬ

In this work, the problem of adaptive database’s design for the disease diagnostics intellectual system(DDIS), which contains facts, presenting input data and a particular task state, was considered. Knowledge as facts presents description of objects in the subject domain and relations between them. DB of the system contained the great number of information, necessary for a decision-making in the tasks formulated by the users; takes into account their informative necessities; to have the structured and connected between itself elements (data), which do not depend on the features of DB’s management program; to present information in a form, suitable for their use with the database management system (DBMS).In addition, DB has operative access to information, which available for the usage; possibility to change composition and form of the information, in which the user is interested; the presence of measures and instruments that ensure security of DB from an unauthorized access and manipulations; possibility of update and minimization of data. The system’s subject domain is structured on the basis of hierarchy “part/unit”. This type of structure provides the connection of objects of lower level with objects of top level by the relation of «part_of». Treatment of this hierarchical structure is carried out through fuzzy inference mechanism of the system on the chart of logical AND. The intellectual system ensures differentiating of access rights for the different categories of users (doctorsinternists, physicians-expert and engineers of cognitology, amateurish users). The relational type of DB is used in DDIS. An analysis and processing of data from DB is conducted by the fuzzy inference mechanism on the basis of knowledge base. For providing of authenticity and actuality of information, which influences the decision-making, all information is taken into account from DB and an inference mechanism is built on existing knowledge base. DB consists of fragments, proper to the blocks of fuzzy rules and also contains input data of the system – information about a patient and list of primary symptoms. A database consists of 13 such fragments. All fragments are logically connected between one another. Every fragment contains tables, connections and limitations which describe the proper block of rules, and also tables, describing intermediate decisions of task (facts, used in conditional and final parts of rules). For minimization of DB the bisection method of DB algorithm is used on the great number of more simple (private algorithms) with established connections between them. It allows to shorten DB processing time and amount of RAM used. By the conducted analysis of subject domain and requirements to DB MS SQL is chosen as DBMS which allows to provide safety of DDIS information. Keywords: intellectual  medical system, database, knowledge base, fuzzy inference mechanism, relational database, DBMS, MS SQLУ роботі розглянута проблема проектування адаптивної бази даних (БД) інтелектуальноїсистеми діагностики захворювань (ІСДЗ), яка містить фактичні дані (факти) системи: вхідні дані і стан задачі, що розв’язується. Знання представлені у вигляді фактів, що описують об’єкти предметної області і відношення між ними. БД системи містить множину даних, які необхідні для розв’язання конкретних завдань користувачів системи, враховує їх інформаційні потреби; має структуровані і пов’язані між собою інформаційні елементи (дані), які не залежать від особливостей программ управління БД; представляє дані у формі, яка придатна для їх використання із застосуванням систем управління базами даних (СУБД). Крім того, БД має оперативний доступ до інформації, яка доступна для використання; можливість змінювати склад та форму даних, що цікавлять користувача; засоби, що забезпечують захист даних БД від несанкціонованого доступу, видалення і зміни; можливість оновлення і мінімізації даних. Предметна область системи структурована на основі ієрархії частина/ціле. Даний тип структуризації передбачає зв’язок об’єктів нижнього рівня з об’єктами верхнього рівня відношенням part_of (є частиною). Обробка даної ієрархічної структури виконується механізмом виведення системи за схемою логічного AND. Інтелектуальна система передбачає розмежування прав доступу для різних категорій користувачів (лікарі-терапевти, медики-експерти і інженери-когнітологи, непрофесійні користувачі). В ІСДЗ використовується реляційний тип БД. Аналіз і обробка даних з БД проводиться шляхом побудови нечіткого логічного виведення на основі бази знань. Для забезпечення достовірності і актуальності інформації, яка може впливати на прийняття рішень, враховуються всі дані з БД і будується логічне виведення на підставі існуючої БЗ. БД складається з фрагментів, що відповідають блокам правил бази нечітких правил, а також містять вхідні дані системи – інформацію про пацієнта і перелік первинних скарг. БД містить з 13 фрагментів. Усі фрагменти логічно пов’язані між собою. Кожен з фрагментів БД містить таблиці, зв’язки і обмеження, які описують відповідний блок правил, а також таблиці, що описують проміжні дані розв’язання задачі (факти, що використовуються в умовних частинах і висновках правил). Для мінімізації БД застосований метод бісекції алгоритму на множину простіших (приватних алгоритмів) і встановлення зв’язків між ними. Це дозволяє скоротити час роботи з БД і об’єм оперативної пам’яті. За допомогою проведеного аналізу предметної області і вимог до БД обрана MS SQL в якості СУБД, яка дозволяє забезпечити захист і збереження даних ІСДЗ.  Ключові слова: інтелектуальна медична система, база даних, база знань, механізм нечіткого виведення, реляційна база даних, СУБД, MS SQL