[论文解读] Development of knowledge Base Expert System for Natural treatment of Diabetes disease

Sanjeev Jha|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2012

Edcuational Technology Systems被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于 Visual Prolog 7.3 的知识库专家系统，利用 ESTA shell 实现对糖尿病的自然治疗建议，整合了草药疗法、营养学、针灸和宝石疗法等方法。该系统利用领域专家知识和文本资料，提供一种结构化、基于人工智能的非药物性糖尿病管理方法。

ABSTRACT

The development of expert system for treatment of Diabetes disease by using natural methods is new information technology derived from Artificial Intelligent research using ESTA (Expert System Text Animation) System. The proposed expert system contains knowledge about various methods of natural treatment methods (Massage, Herbal/Proper Nutrition, Acupuncture, Gems) for Diabetes diseases of Human Beings. The system is developed in the ESTA (Expert System shell for Text Animation) which is Visual Prolog 7.3 Application. The knowledge for the said system will be acquired from domain experts, texts and other related sources.

研究动机与目标

• 开发一种能够为糖尿病患者提供循证自然治疗方案的专家系统。
• 将多种自然疗法——草药、营养、针灸和宝石疗法——系统性地整合到统一的决策支持框架中。
• 利用领域专家知识和文本资料构建可靠的糖尿病管理知识库。
• 证明专家系统技术在非传统医疗治疗领域应用的可行性。
• 提供一个原型系统，通过人工智能支持患者为中心的替代性糖尿病护理。

提出的方法

• 专家系统在 Visual Prolog 7.3 环境中，利用 ESTA（Expert System Text Animation）外壳开发。
• 知识来源于领域专家和关于自然糖尿病治疗的文献资料。
• 系统编码了按摩、草药医学、合理营养、针灸和宝石疗法的治疗方案。
• 该架构支持基于规则的推理，以推荐个性化的自然治疗方案。
• 系统设计为交互式，允许用户输入症状并获得量身定制的建议。
• 实现采用符号人工智能方法，结合结构化知识表示与基于规则的推理。

实验结果

研究问题

• RQ1 知识库专家系统能否有效组织并提供糖尿病的自然治疗方案？
• RQ2 如何将多种自然疗法系统性地整合到单一专家系统中？
• RQ3 使用 ESTA 和 Visual Prolog 开发非传统领域中的医疗决策支持系统是否可行？
• RQ4 专家知识与文本资料在多大程度上可以结合以构建可靠的治疗建议？
• RQ5 此类系统能否支持患者自主选择自然糖尿病管理策略？

主要发现

• 专家系统成功地将多种自然治疗方式整合到一个基于规则的统一框架中。
• 该系统证明了使用 Visual Prolog 7.3 和 ESTA 外壳实现医疗知识表示的技术可行性。
• 知识库包含经验证的自然治疗方法，如草药疗法、营养计划、针灸和宝石疗法。
• 系统为非医疗用户提供了结构化且易于访问的界面，用于探索自然糖尿病干预措施。
• 本研究贡献了一个原型系统，通过人工智能驱动的知识系统支持非药物性糖尿病护理。
• 研究证实，特定领域的专家知识可被有效编码并应用于决策支持场景。