Model of knowledge base for forecasting development of complications in heart attack of myocardium.

Abstract

The article considers the knowledge base model of a hierarchical functional system for predicting the development of complications of myocardial infarction, based on the concept of knowledge base bundle. The knowledge base model helps the medical staff to make a decision in the diagnosis of complications after myocardial infarction. For decision making, the Bayes formula is used based on the clinical data of patients after myocardial infarction. The knowledge base model is implemented using the "KARKAS" system - toolkit to create knowledge base models. The following are given: decision-making scenario, examples of rules, knowledge base frames and the type of hierarchical functional system of the knowledge base model. The expert system can be consulted online using the @Ribs karkas bot chat bot. У роботі розглядається модель бази знань ієрархічної функціональної системи для прогнозу розвитку ускладнень при інфаркті міокарда, на основі поняття розшарування бази знань. Модель бази знань дозволяє допомогти медичному персоналу прийняти рішення при діагностиці ускладнень після інфаркту міокарда. Для прийняття рішення використовується формула Байеса на основі клінічних даних пацієнтів, які перенесли інфаркт міокарда. Модель бази знань реалізована за допомогою системи "КАРКАС" - інструментарію для створення моделей баз знань. Наведено: сценарій прийняття рішення, приклади правил, фреймів бази знань і вид ієрархічної функціональної системи моделі бази знань. Консультацію з експертною системою можна здійснювати онлайн режимі за допомогою чат-бота @Ribs_karkas_bot. В работе рассматривается модель базы знаний иерархической функциональной системы для прогноза развития осложнений при инфаркте миокарда, на основе понятия расслоения базы знаний. Модель базы знаний позволяет помочь медицинскому персоналу принять решение при диагностике осложнений после инфаркта миокарда. Для принятия решения используется формула Байеса на основе клинических данных пациентов, перенесших инфаркт миокарда. Модель базы знаний реализована с помощью системы "КАРКАС" ‒ инструментария для создания моделей баз знаний. Приведены: сценарий принятия решения, примеры правил, фреймов базы знаний и вид иерархической функциональной системы модели базы знаний. Консультацию с экспертной системой можно осуществлять онлайн режиме с помощью чат-бота @Ribs_karkas_bot.