Ввод нового симптома (слота) в исследуемый объект (фрейм) производится экспертом или конечным пользователем. Эксперт формализует аномалию и представляет ее в виде понятном ЭС. Новое знание добавляется в базу знаний и используется при последующих экспертизах. Необходимо так же разработать систему выдачи приблизительной оценки вероятности выдаваемого заключения ЭС. Реализовать это путем ввода в систему эталонного значения для каждого выдаваемого заключения (идеальный вариант), принять данный эталон за 100 % заключения, все последующие заключения выдавать с учетом отклонения от эталона (то есть вероятность правильной выдачи заключения).

Подготовка к эксплуатации.

Необходимо провести полное тестирование данной экспертной системы, начиная с просмотра правильности выдаваемых на экран данных и выводов заканчивая тестированием правильности хранения данных. На первых этапах работы системы каждое заключение системы должно проверятся экспертами и при необходимости исправляться, необходимо протестировать корректность алгоритмов самообучения системы. Так же необходимо протестировать все аппаратное оборудование предназначенное для эксплуатации данной экспертной системы, протестировать систему на реакцию к аппаратным сбоям (не будут ли портится данные и выводы по данным, если обнаружена ошибка в какой либо части базы знаний или базы данных как система прореагирует на это даст ли необходимое сообщение пользователю). Подготовить помощь конечному пользователю как в бумажном виде так и в электронном.

Провести необходимое количество семинарских занятий с конечными пользователями в ходе занятий фиксировать замечания пользователей к интерфейсу по удобству использования и по наглядности, по возможности исправлять, улучшать интерфейс.

Вывод.

Данная экспертная система значительно облегчит работу врачей. Сравнительно небольшая цена разработки данной экспертной системы и не большие требования к программным и аппаратным средствам позволит пользоваться данной задачей практически любому врачу которому необходимо работать с томографическими снимками, не прибегая к помощи специалистов в данной области, а так же облегчит хранение снимков для последующего анализа или для сбора каких либо статистических данных. Так же введенная система самообучение позволит улучшать программу без вмешательства специалистов компьютерщиков и вырабатывать новые методы расшифровки томмограм, так как до сих пор не все заболевания и отклонения можно расшифровать со снимка томографа (возможно эти отклонения просто не заметны для глаза человека на снимке или просто еще не существует метода расшифровки) .

Список литературы.

1. Габуния Р.И., Колесникова Е.К. Основы компьютерной томографии. Медицина – 1985.

2. Габуния Р.И., Колесникова Е.К.Компьютерная томография в клинической диагностике. Медицина 1995 г.