文摘

精神病患者疾病,最常见的称为精神分裂症,在不同领域的活动丧失能力的专业人士。这些疾病造成的损害在微程序级个人和他/她的家庭和在宏观的经济和生产系统。缺乏早期,有时很晚诊断提供了反应措施,当专业已经表现出心理能力的工作。本研究旨在帮助的障碍的早期诊断专家系统的混合方案,集成结构化方法在决策支持(多准则决策分析:MCDA)和知识结构化表示投入生产规则和概率(人工智能:AI)。

1。介绍

心理障碍已确定缺席工作环境的主要原因之一,针对这些障碍可能影响人的免疫系统,产生疾病。然而,一些因素阻碍适当的诊断;例如,一个人患有心理障碍提供抵抗接受这种情况,而一个健康的人可以模拟一些症状,为了规避一个形势对他们有利1]。

的心理障碍,精神疾病更失能,表现为行为的精神分裂症。一个可怕的后果对个人患有精神疾病无效的形象,给他生活的社会个人礼物。以上,个人努力消除负面形象形成尊重他的人,偏见和难以逆转的损害。

通常观察到在工作中人们的反应和队友谁患有精神障碍。即使著名专家治疗他或他/她是上一代的摄取药物,他的许多工作团队观察他/她用怀疑的眼光。肢体的残缺,严重的感染控制的药物,甚至根除癌症可以提供机会恢复一个人的社会生活和工作。然而,精神障碍的耻辱的载体通常无效专业谁遭受它。针对系统提出的精神疾病的早期诊断,提出了一种混合模型相结合的多准则方法决策支持专家系统。重要的是,混合模型被用来支持决策和寻找疾病诊断(2- - - - - -5]。

考虑到更大的组织性分配作为一种心理健康专家的经验,这是决定使用模型的第四版精神疾病诊断与统计手册,dsm - iv,由美国精神病学协会推荐。同时,研究力量关系建立了精神病患者疾病的症状和原因,为了形成一个分类,针对格式规则用于专家系统的知识库,协助建立所需的诊断过程。

2。疾病分类的方法

2.1。精神疾病诊断与统计手册第四版

正如前面提到的,本研究是基于第四版的精神疾病诊断与统计手册(dsm - iv);由于本手册,是已知领域的心理健康,在世界的一些地区,因此,它本身构成了许多的参考书。的dsm - iv描述了典型的行为模式、思想、和感情,使分类诊断。原型范畴。一个病人痛苦事件相关的原型据说是有原型的障碍有关。限定符有时被使用,中度或严重的障碍。每个类别的疾病有一个数字代码所使用的卫生服务提供者管理的目的。的结构dsm - iv轴向;也就是说,它显示了精神疾病诊断类型安排在五轴,如下所列:(我)轴:临床疾病,精神疾病,发育障碍,包括和学习障碍;(2)轴II:人格障碍和精神发育迟滞;(3)第三轴:疾病或急性物理障碍;(iv)轴四:心理社会或环境因素与干扰;(v)轴V:全球评估函数(功能)的全球评估或儿童全球评估量表(儿童全球评估量表)青年18岁以下的(在0到100)。

2.2。一个疾病分类应用于心理语境化

基于这样一个前提:可以确定原因和症状的精神疾病,我们寻求这些疾病的早期诊断。为此,在这项研究中相关的“控制事件”,与显示提到精神障碍的症状和原因提出了(5]。为每个这些“控制事件”出现在精神障碍,信心因素,表示程度的影响的结果表明分配这些疾病的诊断。树如图1,使用HiView格式化软件,总结了主要影响人们的心理障碍。指定障碍代表提出的一些类dsm - iv,其中精神疾病的范畴在图2,本文的主题。

2.3。精神障碍

通常称为精神分裂症、术语起源于希腊,这意味着“分裂,”人遭受这种疾病之间有离解他/她的思维和他/她的现实生活。因此,这种心理障碍的个体行为,好像他住在一个世界,只存在在他看来,脱离现实。精神疾病被认为是最严重和禁用形式的精神疾病。这些疾病通常出现在青春期或成年早期,很少在45岁1]。这种类型的心理障碍,本文本身,dsm - iv(精神疾病诊断与统计手册第四版),考虑两组:阳性症状和阴性症状。许多专家和学者提出了这一系统的分类分为两组精神分裂症的主题,其中值得一提的(7- - - - - -11]。的第五版发布的版本,美国精神病学协会(APA) 2013年5月,为这种疾病提出了不同的分类,将用于未来的工作。

2.3.1。阳性症状精神障碍

这种障碍类型的主要特点如下1]:(我)频繁的错觉的表现或奇怪的思想,也就是说,个人的社会文化背景外,和它本身一样反对使用包括确证的真实性谵妄的元素,个人患有这种疾病不接受解释;(2)幻觉或知觉不存在或对象相对于体现意义,如声音和声音导演只对个人患有疾病;(3)笑和哭,不解释;(iv)狂热是遭受迫害;(v)混乱的思想,除非参与对话或表达式相关的想法。

在图3主要控制事件,这与精神障碍阳性症状,被提供。图中的数值3代表每个事件的重要性在这种疾病的发生;值越高,越影响这个事件已经在建立这种疾病的诊断。这些值被分配根据规模的重要性每个事件发生的每个障碍。规模,详细的表1创建从报道,由精神病学和心理学领域的专家,对事件的重要性的程度控制在心理障碍,本研究的对象。

2.3.2。精神病阴性症状

患有这种障碍的人表现出行为具有以下特征(1]:(我)寻找生活的闭包,总隔离,和避免社会互动;(2)情感冷淡,情感关系的逐渐减少;(3)意志力丧失,愿意从事任何活动或损失;达到保持不动的极端情况,个人的眼睛固定在任何东西;(iv)可怜的思想理念体现的单音节的词汇。

在图4,可以观察控制事件与精神病阴性症状有关。的规模,如表所示1,数值代表的比例每个事件的重要性,这种疾病的发生;值越高,影响越大的事件在建立这种疾病的诊断。

3所示。决策支持模型在精神疾病的早期诊断

本研究旨在帮助精神病障碍的早期诊断专家系统的混合方案,集成结构化方法在决策支持(多准则决策分析:MCDA)和知识结构化表示投入生产规则和概率(人工智能:AI)。图5介绍了混合模型的流与一个“多准则决策分析专家系统。”的refore, this study shows that the “control events” and their “confidence factors” listed in Figures6和7出口到专家系统,组成这个系统的数据库,从而帮助精神疾病的诊断分类dsm - iv和描述的人物3和4。

3.1。阶段的过程中决策支持

决策支持过程的主要阶段,根据(12),如下所示。(我)结构:它处理问题制定和目标的识别。这一阶段寻求识别、描述和组织因素被认为是重要的决策支持过程。(2)评价:它允许子阶段的细分部分的评估行为(替代品)根据每个观点(标准)和一个综合评价考虑几个部分的评论。(3)建议:在这个阶段敏感性分析和鲁棒性来验证这些变化,在评价模型的参数,影响最终结果。它是一个关键阶段,帮助生成知识问题,从而增加他们的信心从决策者获得的结果。

3.2。决策支持领域的心理健康

最初,值得注意的是,文献搜索决策支持的健康,一些研究报道混合模型用于辅助决策和寻找疾病的诊断;在这些研究强调以下:[3,5,13,14]。

根据(14决策分析,旨在提高决策的质量和医生之间的交流,病人,和其他卫生保健专业人士。毫无疑问,许多医疗决策是复杂的,多种因素影响的决定一个特定的结果。已经听过或有经验的一些缺陷由决策不当引起的。所有年龄段的人都和所有国家的健康受到这种类型的实践,建立一个诊断(15]。

很明显,因此,寻求一种健康诊断的决策障碍不应该非正式地对待,实践中比较常见的这些日子里,最有可能由于短时间在搜索过程中诊断,尤其是在公共卫生服务。这条线可能导致的风险损害诊断的质量以及生病的人的健康,因此,卫生系统作为一个整体,产生浪费资源和增加支出。在这个落后的问题,它还可以提高文化的自我诊断,奠定人进行自我治疗,因为患者观察到健康专家不给适当的关注他们的问题和试验误差/打击行动。诱导因此,个人模仿健康领域专业人士,通过使用错误的实践/冲击,使搜索的诊断过程。

这项工作的目标是,除此之外,使用信息技术的积极影响support-establishing精神疾病的临床诊断。医学信息学(16)描述了各种方法,试图提出一个使用信息技术在医疗保健的好方法,特别是通过系统支持精神障碍的诊断。等研究中,动机的发展也被医学信息学(17),随处可见,因为卓越医疗社会是至关重要的。

3.3。多准则决策支持和方法的问题

建立心理学和精神病学的诊断,需要研究,实验和观察了解症状,导致障碍的原因证明。达成正确的诊断的一个主要困难是证明的复杂性因素,因为,除了大量的信息,专家需要考虑文化、生物、心理问题、信息质量,标志,和许多疾病常见症状。这复杂决策过程,将其转化为复杂的东西,它还考虑非结构化信息。援助多准则决策方法有很多添加在心理学和精神病学的诊断过程。为了处理的决策者,方法和工具使他们设计问题的控制事件以及这些事件优先级适当的分类。

3.4。多准则方法

3.4.1。基本多准则决策帮助

问题涉及多个标准有几个代理和概念、推理的定义仅仅是说教的(18]。他们中的一些人歧视风箱。

决策者代理有能力和责任批准决定,如果这种行为的后果,无论是积极的还是消极的。决策者可以个人或一群人建立的边界问题,指定目标实现和问题的意见。并不是所有的决策者选择的力量。所以很重要的是要区分的程度影响决策者的过程(6,19]。

分析师是一个特工解释和量化决策者的意见,进行问题的结构,制定一个数学模型,并介绍了结果的决定。分析师有责任采取行动与决策者在连续对话和互动,在一个持续的学习过程。

模型是一种简化的表示或现实的解释规则和数学运算,允许改变偏好的决策者和观点定量结果。

选择被称为潜在的行动。的主题或者直接决定支持这个决定20.]。在决策过程的早期识别或在这下可能成为解决问题的研究(6]。

标准代表了决策者的偏好在一定角度的他/她。它提出了一个函数定义在一组分配值的设置(21]。

根据(21),当一个问题有多个标准,他们被定义为。行动”的评价一个“根据标准”j”是由。的代表不同的观点(方面因素,和特点)的帮助下一个家庭的标准,构成的一个最微妙的部分制定的决策问题。

关系的主导地位是一个发生在两个元素的关系”一个”和“b“属于一组;”一个“主导”b”()当且仅当其中至少有一个不平等的最好是狭窄的。可以指出,主导地位的关系”一个”和“b”的特点是严格偏序,非对称关系和过渡。如果“一个“主导”b,”“一个“大于”b“在所有标准的问题21]。

有效的运动——因而行动(或替代)”一个“被认为是高效当且仅当没有其他操作集一个,占主导地位。有效的行动,在那里 支配关系可能是空的,通常被视为一组包含有趣的动作,进行更深入的分析,即使他们缺乏理由忽视效率低下(21]。

决策矩阵称为评价矩阵,每一行明确评价的替代措施关于标准的考虑。每一列表示评估测量的选择标准。假设代表了评价的替代(或行动),那么属于一组潜在的行动,根据标准,可以构造一个相似的矩阵表所示2(6]。

3.4.2。多准则决策帮助

方法麦克白(测量吸引力为基础的分类评价技术)是一种多准则决策支持方法。发起的研究方法是由安东尼奥·卡洛斯·巴纳e科斯塔和JC Vansnick在90年代早期(12]。这种方法已经出现在回应的问题如何构建一个间隔的规模从一组选项没有迫使决策者偏好产生他们的偏好直接数值。这种方法允许您通过成对比较分数分配给每个替代。给两个选择,决策者必须表达最具吸引力的有更大的信心,和什么程度的吸引力,有语义对应等级分类。红衣主教的程序本身使分析一致性(传递性)和语义(差异)之间的关系,表明,在发生矛盾,如何解决它。它仍然是决策者可用图形调整分数的价值分配,在允许范围内。根据(12),基本价值的建设规模只有这种调整后,随着专业知识的引入,为特征。吸引力的差异在这个方法是非常重要的。

根据(22),麦克白的方法,当决策者要求价值判断潜在的行动(替代品)实现在特定情况下,它会吸引他觉得这个选择。这个任务是定义在建设的作用,标准,这样(我)为,,评估者,当且仅当,,更有吸引力(本地)比();(2)任何积极的区别,在价值上,代表了数值差别””和“”,“aPb”总是一个基本的观点()或标准””;(3)然后,对于每一个“”、“”、“”、“”比”,被认为更有吸引力”、““比”更有吸引力”,很明显,,当且仅当吸引力之间的区别和大于吸引力之间的差异””和“”。

麦克白方法很重要,以下是推理。考虑到影响(),(两个潜在的行动””和“”,根据一个基本的观点废票_j,被认为更有吸引力比“,“吸引力之间的差异””和“”被判断为“零”,“非常疲弱,”“弱,”“温和”“强”,“很强,”或“极端。“它引入了一个规模由不同的语义类别的吸引力;大小不一定相等,促进决策者和分析师之间的交互。语义类别,,,表示如下12]:(我) 很弱的不同魅力之间(或零和弱)和;(2) 弱吸引力差吗;(3) 适中的吸引力(或弱和强之间);(iv) 强烈的吸引力不同吗;(v) 之间的强吸引力的差异(或强和极端);(vi) 极端不同的吸引力吗。

为了方便的表达的绝对判断差异之间的吸引力对替代品,它是有用的构建价值判断的数组23]。

考虑一个软件支持多准则决策,M-MACBETH允许结构的值树,评级标准,建设功能价值的发展,标准的体重,和广泛的敏感性分析和鲁棒性上内在价值和相对的选择。

3.4.3。HiView麦克白的应用方法和软件

本文下面的概念、技术、方法和工具应用。方法麦克白(测量吸引力为基础的分类评价技术)应用于支持决策。被选中,因为它是一种方法,一直专业使用层次结构组件的多准则事件的重要性,印刷速度在决策过程中,尤其是在人类健康领域。麦克白的方法已被用于定义事件的控制心理障碍之间的现有的吸引力,以简化的职业判断决策者以来整个一系列的选择不需要同时评估。然而,值得注意的是,决策者的困难保持一致,主要是,当替代品和标准数量的增加。绕过这个问题,该方法使分析红衣主教和语义一致性和还建议,必要的时候,轮廓形状。

麦克白为了便于处理的概念方法,有两个软件程序实现和运行麦克白方法:HiView软件和M-MACBETH软件。HiView软件选择的一代的数组的判断问题,进行一些敏感性分析和模型的结果应用程序的健壮性,提供大量的图形表示,便于准备报告证明所开发的建议。麦克白的建造方法,HiView工具是基于该方法的评价模型的关键。因此,M-MACBETH HiView软件执行功能的软件,与验证的目标的一致性信息和使用的方法的潜力。分析当地和全球的趋势结果的行动时不同置换率(24,25]。HiView为决策者提供了专业确认他们的判断,甚至允许一些值不符合他们的期望,验证数据模型和巩固这被改变的可信度。

3.4.4。应用程序控制事件的方法,以支持决策

后接受的方法来支持决策(MCDA-multicriteria决定援助),在这项工作中实现通过HiView软件,麦克白也运行方法,提到的“控制事件”复古,调整,以获得持续的价值判断矩阵的数据6和7,它允许度之间的吸引力事件的可视化以及“当前规模”的“信心”因素,除了表示,如果结果是相干态”一致的判断。“至于”信心因素,”图8给一个想法的决策者之间的吸引力可以调整这些度控制事件,“一把尺子指向之间的界限不同程度的这些事件的吸引力。新水平的吸引力表示统治者反映在当前矩阵的范围以及调整的信心控制事件的因素,我们可以看到在图8。

在目前的工作,控制事件的出口和程度的信心将间接,通过回答问题相关的集合每个控件的事件。即使用麦克白的控制事件分析方法,实现HiView软件,采用专家系统相关的变量,可以两个物理量:常见的变量和目标变量。公共变量对应的症状和原因障碍的研究。已经客观变量对应于最后的诊断发现的障碍。

此外,所分析的障碍在这项研究中,每个控制事件一定比例的影响与关系的障碍和其他控制事件。这个百分比,来自表的规模歧视1将构成专家系统的置信度,这将使用控制事件作为诊断的一个重要组成部分。因此,对于每组的答案出现在用户界面的问题,专家系统链接这组控制事件的反应程度的信心为了点诊断。构建一系列价值判断后,可以做在HiView软件灵敏度分析,提出了图8。这种分析允许改变的信心度的值控制的事件。

4所示。专家系统应用于心理疾病的诊断

4.1。专家系统:语境化

专家系统与人工智能(AI)这个词。首次使用这个表达式在达特茅斯学院夏季会议上,美国,当研究人员约翰·麦卡锡马文•明斯基纳撒尼尔·罗彻斯特和克劳德·香农为了在这个问题上进行研究,已受洗的表达式生成的温暖和有争议的辩论在上述会议并超越它。提到表情呆,然而,没有一个正式的定义,因为,首先,必须定义,也正式,情报。有两种主要的研究对智能建筑系统:联结主义和象征。第一个旨在人类智慧的建模,模拟大脑的组件,其神经元和它们之间的联系。这个提议在1943年首次正式,当神经心理学家麦克洛克,逻辑,皮特提出了第一个逻辑神经元数学模型。反过来,第二部分是逻辑传统,麦卡锡纽威尔和他的主要调查员。因此,以知识为基础的系统,或专家系统,主要是建立规则,再现人类知识的领域专家的知识,用于解决特定问题的特定领域。人类健康领域一直由专家系统最分配的部分之一,由于被经典问题,需要系统的潜力。重要的是要注意,有特征表明是否一个给定的问题应该解决这种信息技术。 To facilitate the process of analyzing a given problem, certain conditions must be met so that they can add value in identifying and choosing which expert systems technology as follows:(我)专家系统需要相关专业的专家知识的问题,考虑到这些知识将形成知识库,将用于解决问题;(2)活动执行需要组专家的参与,独自一人时,他们没有足够的知识来执行;(3)活动,需要知识的细节,如果被忽视,导致性能退化;(iv)活动显示性能差异大的专家小组研究的问题;(v)多的专家可用来解决问题是不够的。

前面的段落中引用的标准提供重要的方面,例如,显著增加的生产力业务决策者,在执行特殊任务的辅助智能系统。值得注意的是这些专家系统的可移植性,在微型计算机能够开发和使用,目前是决定性因素。这一特点使这些系统成为可访问和可负担得起的。一般来说,与自动推理可以使用银行系统将现有数据的组织,或被纳入数据库的工具集。可以帮助许多工作区域结构专家系统解决方案作为信息管理的这些是有效的应用程序。提供工具来支持决策,在这种情况下进一步向用户提供的图和表,提供他们一个北方的识别需求,模拟场景和允许更大的准确性和可靠性的解决方案的问题。因此,专家系统是计算机程序某些问题提供解决方案,以同样的方式,人类专家提供同样的条件下。最常见的建筑专家系统仅涉及生产规则构建一组条件如果…那么…风格,与包含的属性相关的逻辑连接词的可能性范围内的知识和概率的使用。

4.2。专家SINTA

软件专家SINTA是由联邦大学的一批学者西阿拉(生)和西阿拉的州立大学(UECE)称为组SINTA (sistema才华Aplicados或应用智能系统)(26,27]。它是使用Borland Delphi开发的技术。这是一个计算工具,使用自动生成专家系统的人工智能技术。它使用一个基于产生式规则的知识表示模型和概率,简化施工的主要目的的专家系统通过使用一个共享的推理机。自动屏幕和菜单、建设生产治疗概率规则,解释和使用敏感的上下文知识库建模。基于这种模型的专家系统分类问题中是非常有用的。用户响应一系列菜单,系统提供了答案,符合用户所确定的框架。的一些主要特征专家SINTA是反向链接的使用;用信心的因素;调试工具; opportunity to include online help for each knowledge base. The expert systems are generated in the Expert SINTA using the architecture described in Figure9。

专家SINTA旨在简化的步骤创建一个完整的专家系统。为此,已经提供了一个基本的推理引擎,基于反向链接。逆向链接擅长问题有大量的结论,可以实现,但方式的数量可以达到不伟大,在问题不能满足可接受的事实之前,开始寻找答案。反向链接也更直观的开发人员,因为它是基于递归,一个优雅的和有效的方式编程,逻辑编程本身是导演。然而,任何时候,它就不再承认在某些场合正向链接有优势。此外,计算值的差异程度的吸引力和判断需要构建生成的数组值的麦克白方法,如图6和7。在数据10来19构建专家系统的步骤,旨在协助最后诊断。在图10有插图的用户专家SINTA应该如何进行设置的逻辑运算符的优先级使用的推理机,也就是说,如果(和)或/和(或)。

选择最小值的因素是如图的信心11。除此之外,有可能将数据库的密码将被创建。这个选项是最常用的基础专业知识是保密的。

图12提出了知识库建立的信息。这个窗口将出现在用户开始使用专家系统。

另一方面,数字13显示了如何定义专家SINTA中的变量。这些变量将专家系统的知识库,在特定的情况下,为每个控件事件详细的变量将被创建。

可以看到在图14目标变量的定义,也就是说,那些点的最后诊断专家系统。

此外,图15展示了专家系统中定义的接口是如何收集事件与各自的程度的信心。为每一个变量,一个问题,旨在收集紊乱症状,以及一定程度的信心这个创建患者感觉症状。

创建每个规则的时候,专家SINTA允许这个规则插入所需的偏好。此外,图16显示列表的逻辑规则由专家SINTA的规则编辑器。

的编辑规则,构成逻辑推理的专家系统,可以看到在图17。提到规则点的最终用户诊断系统。注意规则遵循以下结构:如果…那么…(SE…ENTAO…)。

在专家系统开发的执行专家SINTA,用户可以通过图形交互界面如图18。通过这些接口的交互使值的集合,将饲料中使用的变量和因素的信任系统专家。

图19显示推断之后达成的诊断专家系统的信息提供给他的美联储接口以及现有知识库的信息。

专家SINTA每个专家系统提供了逻辑推理走过的路径的执行各自的专家系统。图20.概述了这个轨道,这有助于在分析结果后获得诊断。

5。结论和未来的工作

许多智能技术被纳入决策过程。这些方法都是基于技术,使用人工智能(AI)的概念,如系统专家的遗传算法(26,27),神经网络(28)、智能代理、推理基于案例研究(2,29日)和模糊逻辑30.]。

尽管有这些技术进步,还需要做更多的工作来自动化决策,特别是当它涉及多准则分析。

在目前的研究中,我们观察到的信息生成的多准则分析方法中使用的算法以变量变换成相应程度的信心,这是处理的专家系统推理引擎通过使用如果…那么…规则,目的是利用这些信息,指向你的诊断,将他们的知识基础。自动化这个过程的多准则方法和专家系统之间的过渡是一个挑战,有待解决桥梁的建设,使这种集成。不幸的是,这样一个任务是不可能的在这个研究中,考虑到有限的资源的时间和可用性的技术人员。因此,在本研究试图显示执行的测试混合模型,使用手动连接。因此,我们试图呈现提到技术之间的集成的可行性:多准则方法来支持决策和专家系统由SINTA专家。这个提案预计将导致自动诊断的质量。

最后,它是意识到这个领域的工作在很大程度上仍是未知的,合适的实体相关的研究,鼓励大大有更具体的结果,强调补偿是投资回报,因为组织需要建立专家系统的解决方案。

建议,因此,为了提高模型提出,采取以下措施:(我)使用其他多准则方法,如影响图和贝叶斯网络;(2)改进的界面与用户,专家SINTA包括在其特性的导出和导入数据文件包含控制事件和程度的信心;(3)格式和通用问卷调查覆盖的自动化控制事件和程度的信心。

另一方面,鉴于精神病学是医学的一个专业,正式的有意识的和全面的诊断过程紊乱的研究领域,由于当前的利益第五版构建,在类别和维精神障碍与神经科学兼容的分类和遗传基础,本身想要巩固,作者计划在未来的工作中,在提案中包括混合动力信息技术、超越中包含的建议第五版维度模型,定量和图像处理和尺度值,以提高诊断过程目前基于类型的分类和基于事件的控制精神分裂症症状,这种疾病的原因和历史。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

承认

第二作者感谢全国委员会的技术和科学发展(CNPq)通过批准号475239/2012-1。