The article explores the usage of the fuzzy logic in medicine. Considering contemporary tendencies of the usage of information technologies in every field we examine the necessity of the usage of fuzzy logic in medicine

Ефимов, А. Н.

Ефимова, А. А.

Electronic archive of Tomsk Polytechnic University

 XII Всероссийская научно-практическая конференция«Технологии Microsoft в теории и практике программирования» 118 3. T.D. Duan, D.A. Duc, L.H. Du, “Combining Hough Transform and Contour Algorithm for detecting Vehiclesí License-Plates”. In: Proc. of 2004 International Symposium on Intelligent Multimedia, Video and Speech Processing. – Р. 747–750. Oct. 2004. 4. D. Ventzas, D. Karras, “Vehicle’s License Plate Recognition System based on a Neural Network Radon Transform Method”. In: Proc. Of Advanced Research in Scientific Areas, vol. 1, pp. 2097–2104. Oct. 2012. 5. P. Viola, M. Jones. “Robust real-time object detection”. International Journal of Comput-er Vision, pp. 137–154, May 2004.    УДК 004 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В МЕДИЦИНЕ А.Н. Ефимов, А.А. Ефимова Научный руководитель: Г.Д. Копаница, к.т.н., доцент ИК ТПУ Национальный исследовательский Томский политехнический университет E-mail: EfimovAlNi@ya.ru  Abstract. The article explores the usage of the fuzzy logic in medicine. Considering contemporary tenden-cies of the usage of information technologies in every field we examine the necessity of the usage of fuzzy logic in medicine.  Key words: fuzzy logic, extended logic, absolute truth, subjective, incomplete data conditions. Ключевые слова: нечеткая логика, расширенная логика, абсолютная истина, субъективный, условия неполной информации.  В последние годы возрос интерес к разработке различных систем с использованием ме-тода нечеткой логики. Это обусловлено тем, что человечество осознало необходимость ана-лиза информации на основе субъективных данных. Отсюда появилась потребность создания различных систем на основе нечеткой логике и в медицине. На сегодняшний день существу-ет потребность в создании таких систем, так как в медицине зачастую необходимо использо-вать субъективные (нечеткие) данные. Как следствие, увеличение внимания к использованию нечеткой логике в медицине и применение данного подхода в новейших разработках, о чем свидетельствуют многочисленные исследования и разработки российских и зарубежных ав-торов. Таким образом, актуальность данной статьи определяется недостаточностью изучен-ности возможностей использования нечеткой логики в медицине. В процессе работы были проанализированы российские и зарубежные интернет источ-ники и определены основные авторы, работающие в данном направлении. Материалом ис-следования послужили работы в направлении нечеткая логика в медицине российских и за-рубежных авторов. Важной особенностью человеческого мышления является умение принимать решения исходя из ситуации, в условиях неполной информации. Построение моделей, способных учитывать условия окружающей действительности и имеющуюся информацию на сего-дняшний день является важной проблемой как для науки, так и для повседневной жизни. Существование нечетких и приближенных рассуждений стало причиной появления понятия «нечеткая логика». Термин «нечеткая логика» происходит из английского словосочетания «Fuzzy logic», и обозначает расширенную логику, предметом которой является концепт частичной истины, где истина оценивается в пределах от абсолютной истины до полной лжи [1].  Секция № 4  «Интеллектуальные системы и технологии»  119 Впервые данное понятие было предложено в 1965 году американским ученым Лотфи Заде. В 70–80-е годы стало уделяться особое внимание вопросам построения экспертных систем, построенных на нечеткой логике. Такие системы стали использоваться в экономике и медицине [2]. Несмотря на название, целью использования нечеткой логики является возможность создания программы, которая на конкретный запрос могла выдать четкий ответ, с учетом об-стоятельств. Системы нечеткой логики зачастую используются как экспертные системы. Идеальная система должна принимать информацию, обрабатывать данные с учетом обстоя-тельств, и выдавать четкий ответ. Однако, данные системы часто не учитывают человеческие факторы такие, как предрассудки и неуверенность.  Медицина включает в себя огромное количество информации из совершенно разных областей. В медицинской сфере при постановке различных диагнозов всегда существует оп-ределенная степень неуверенности. Специалисты отмечают, что зачастую традиционный подход к лечению болезней является недостаточным. Для рационального лечения и профи-лактики необходимо использовать подход, основанный на нечеткой логике. Например, в 2003 году ученые Нието и Торрес [3] использовали нечеткую логику для исследования влияния курения и употребления алкоголя на организм. Авторы оценивали за-висимость от 0 (не курящий) до 1 (курит как паровоз) и пришли к выводу, что степень зави-симости может значительно повлиять на употребления препаратов. Недавно было проведено исследование по диагностике рака груди методом использования нечеткой логики. Авторы создали систему Fuzzy-AIRS, которая способна вычислить возможность появления рака гру-ди при вводе параметров пациентов. Отсюда можно сделать вывод о том, что одно и то же заболевание может проявляться по-разному у разных людей. Один и тот же симптом может относиться к различным болез-ням. С другой стороны, несколько заболеваний одного пациента могут мешать постановке правильного диагноза. Таким образом, необходимо использовать подход, который учитывает данные конкретные условия – нечеткую логику. В медицине, часто информация является неполной, противоречивой или неточной. Ис-точники такой информации могут быть следующими [4, 10]: информация о пациенте, меди-цинская история пациента, медицинский осмотр, лабораторные анализы, преувеличение симптомов, нервные расстройства. Использование нечеткой логики играет важную роль в медицине.  Важно отметить тот факт, что российские авторы заинтересовались нечеткой логикой и использованием ее возможностей в медицине только в 20 веке. Однако во многих сферах данный метод уже успешно используется. Например, Башлыков И.А., Буняев В.В., Гадалов В.Н. доказали необходимость использования методов нечеткой логике при прогнозировании и диагностике язвенной болезни желудка [5]. Лапытов А.И., Радченко С.В. считают, что не-четкая логика успешно применяется в дифференциальной диагностике стоматологических заболеваний [6].  Среди исследований в данной области на сегодняшний день принято выделять иссле-дования зарубежных авторов, которые проделали огромную работу по выявлению досто-инств нечеткой логики и использовании метода в лечении и диагностике. Среди достижений зарубежных авторов можно выделить следующие: развитие ранней диагностики послеопера-ционных осложнений [7]; оценка сердечной деятельности [3]; оценка степени ожога [8]; ди-агностика раковых опухолей центральной нервной системы [9] и другие. Отсюда можно сделать вывод о том, что применение нечеткой логики в медицине дает положительные результаты. Также данное направление можно рассмотреть в перспективе использования информационных систем для ведения медицинской документации, такой как истории болезней пациентов, результаты лабораторных анализов и осмотров врачей. Созда-ние системы с использованием нечеткой логики для медицинской документации будет иметь  XII Всероссийская научно-практическая конференция«Технологии Microsoft в теории и практике программирования» 120 положительные результаты, так как система будет учитывать медицинские особенности ка-ждого отдельного человека. В заключении следует сделать вывод о том, что использование нечеткой логики в медици-не является необходимым, так как помогает повысить качество медицинских услуг и диагности-ки. Также следует отметить тот факт, что несмотря на значительные достижения в области ис-следования использования нечеткой логики в медицине, это направление на сегодняшний день является одним из наиболее перспективных и требующих дальнейшего изучения. Список литературы 1. Novák, V., Perfilieva, I. and Močkoř, J. (1999) Mathematical principles of fuzzy logic Dodrecht: Kluwer Academic. ISBN 0-7923-8595-0. 2. Паклин Н.Н. Математические основы нечеткой логики // http://www.bourabai.kz/tpoi/fuzzy.htm. 3. Joly, H., et al., “Application of Fuzzy Set Theory to the Evaluation of Cardiac Func-tions,” MEDINFO ’80, Proc. 3rd World Conference on Medical Information, Tokyo: North Holland Publications, Vol. 1, 1980, pp. 91–95. 4. Nieto J.J., Torres A. Fuzzy logic in medicine and bioinformatics. – Journal of biomedi-cine & biotechnology, 2006 – http://www.biomedsearch.com/nih/Fuzzy-logic-in-medicine-bioinformatics/16883057.html. 5. Башлыков И.А., Буняев В.В., Гадалов В.Н. Использования методов нечеткой логи-ки принятия решений для прогнозирования и диагностики язвенной болезни желудка. – Вестник новых медицинских технологий. – 2006. – XIII, № 2. – C. 10. – http://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-metodov-nechetkoy-logiki-prinyatiya-resheniy-dlya-prognozirovaniya-i-diagnostiki-yazvennoy-bolezni-zheludka. 6. Лапытов А.И., Радченко С.В. Применение нечёткой логики в дифференциальной диагностике стоматологических заболеваний. – http://emm.infomed.su/articles/13-2009-04-10-11-06-36.html. 7. Sakaguchi, S., et al., “Development of an Early Diagnostic System Using Fuzzy Theory for Postoperative Infections in Patients with Gastric Cancer,” Digestive Surgery, Vol. 21, No. 3, 2004, pp. 210–214. 8. Acha, B., et al., “CAD Tool for Burn Diagnosis,” Information Processing in Medical Im-aging, Vol. 18, July 2003, pp. 294–305. 9. Belacel N,Boulassel MR. Multicriteria fuzzy classification procedure PROCFTN: meth-odology and medical applicationFuzzy Sets and Systems 2004;141(2):203–217. 10. Nieto J.J., Torres A. Midpoints for fuzzy sets and their applications in medicine. – Artifi-cial Intelligence in Medicine, 2003.    

Использование нечеткой логики в медицине

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Electronic archive of Tomsk Polytechnic University