الطرق الوسيطة بين الرياضيات و الذكاء الاصطناعي    

 *الطرق الرياضية **

&    ﻟﻘﺪ اﺳﺘﺨﺪﻣﺖ ﻃﺮق اﻟﺘﺼﻨﻴﻒ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻄﺒﻲ اﻷﻛﺜﺮ اﺣﺘﻤﺎﻻ  بناء على مجموعة من الملاحظات  و ﻟﻬﺬا اﺳﺘﺤﺪث ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﻳﺼﻨﻒ اﻟﻜﻴﺎﻧﺎت  ﺑﻨﺎء ﻋﻠﻰ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ الملاحظات .

 ﺑﺤﺴﺐ وﺟﻮد أو ﻏﻴﺎب ﻋﻼﻣﺎت أو أﻋﺮاض معينة  وﺗﻌﺘﻤـﺪ ﻫـﺬه اﻟـﻄـﺮﻳـﻘـﺔ ﻋﻠﻰ اﻧﺘﻘﺎء ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﻜﻴﺎﻧﺎت ( و في  ﺣﺎﻟـﺘـﻨـﺎ ﻫـﺬه ﺗـﻜـﻮن ﻣـﺠـﻤـﻮﻋـﺔ ﻣـﻦ المرضى )  ﻳﻜﻮن ﺗﻮزﻳﻊ ﻛﻞ ﻣﻨﻬﺎ بين  اﻟﻔﺌﺎت ﻣﻌﺮوﻓﺎ و ﻣﺤـﺪدا و يمـﻜـﻦ وﺻـﻒ   اﻟﻔﺌﺔ ﻛﻤﺘﺠﻪ  X = (x1, .....xn) vectorحيث xi    هي المعايير المميزة و يكون لوظيفة التمييز الشكل التالي :

ترمز p هنا للمريض و d للتشخيص و  x  للاعراض المميزة  ( حيث تستمد aj  من دراسة مجموعة كبيرة من المرضى و تحسب الوظيفة ﻟﻜﻞ ﻣﺮﻳﺾ ﺟﺪﻳﺪ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﻣﺎ إذا ﻛﺎن ﻳﻨﺘﻤﻲ ﻟﻔﺌﺔ ﻣﻌﺮوﻓﺔ ﻣﻦ ﻗﺒﻞ ) أو  بمعنى  آﺧﺮ ﻣﺎ إذا ﻛﺎن اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ ﻳﻄﺎﺑﻖ ﺣﺎﻟﺔ المريض  ﺑﺪرﺟﺔ ﻛﺎﻓﻴﺔ أم ﻻ.

و تتمثل ﺻﻌﻮﺑﺔ ﻫﺬه اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ ﻓﻲ إﻳﺠﺎد ﻋﻴﻨﺔ ﻛﺎﻓﻴﺔ ﻣﻦ المرضى  ﻻﺳﺘﺨﺮاج ﻗﻴﻤـﺔ aj   ﻣﻨﻬﺎ واﻟﺘﻲ ﻫﻲ اﻷﺳﺎس ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ المرض  اﻟﺬي ﻳﻌﺎﻧﻲ ﻣﻨﻪ المريض .&

** الطرق الوسيطة بين الرياضيات و الذكاء الاصطناعي  **

&     يمكن  تحليل  ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت-ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ إﻟﻰ اﻟﻄﺮق المعتمدة  ﻋﻠﻰ اﻷﻧﻈﻤﺔ الخبيرة - ﻟﻠﺘﻨﺒﺆ ﺑﺘﻄﻮر المرض  واﻟﺘﻮﺻﻴﺔ ﺑﺎﻟﻌﻼج.

وﻳﺴﺘﺨﺪم ﻫﺬا المنهج  ﺗﺴﺠﻴﻼ ﻟﺘﻄﻮر  الحالات  المرضية  ﻋﻠﻰ ﻣﺪى ﻓﺘﺮة ﻣﻦ اﻟﺰﻣﻦ وﻟﻌﺪد ﻣﻦ المرضى  ﻟﻘﻴﻢ المعاملات  اﻹﻛﻠﻴﻨﻴﻜﻴـﺔ الدالة .

 ﻋـﻮﺿـﺎ ﻋـﻦ اﻻﺳـﺘـﻨـﺘـﺎج واﻻﺳـﺘـﻘـﺮاء اﻟـﻠـﺬﻳـﻦ   ﻳﺴﺘﺨﺪﻣﻬﻤﺎ اﻷﻃﺒﺎء.

وﻣﺜﺎل ذﻟﻚ ﻣﺸـﺮوع  ARAMIS  لجون ﻓﺮﻳﺰ ﺑﺠﺎﻣﻌـﺔ  ﺳﺘﺎﻧﻔﻮرد ﻓﻜﻠﻤﺎ ﻓﺤﺺ اﻟﻄﺒﻴﺐ ﻣﺮﻳﻀﺎ ﻳﻨﺘﻘﻲ ﻋﺪدا ﻣﻦ المؤشرات  ﻟﻴﺪﺧﻞ ﺑﻬﺎ إﻟﻰ ﻗﺎﻋﺪة اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت

 ﻟﻴﺴﺘﻔﺴﺮ ﻋـﻦ ﺣـﺎﻟـﺔ مماثلة  لمريض  أو ﻣـﺠـﻤـﻮﻋـﺔ ﻣﺮﺿﻰ ﺳﺒﻖ ﺗﺸﺨﻴﺼﻬﻢ وﺳﺠﻞ ﻟﻬﻢ اﻟﻌﻼج  وﺗﻘﺪم المرض مما  ﻳﻮﺣﻲ ﻟﻠﻄﺒﻴﺐ ﺑﺎﻟﻌﻼج المقترح  لمريضه .

وﻳﻮﻓﺮ ﻟﻨﺎ ﻫﺬا المنهج  اﺳﺘﺪﻻﻻ يشبه  ﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺘﻤﺎﺛـﻞ ﻓـﻲ ﻗـﻮاﻋـﺪ البيانات  و ﻳﻌﺘﻤﺪ نجاح  ﻫﺬا المنهج  ﻋﻠﻰ اﻻﺧﺘﻴﺎر اﻟﺼﺤﻴﺢ ﻟﻠﻤﺆﺷﺮات اﻟﺘـﻲ ﺗﺒﺤﺚ ﻓﻲ ﻗﻮاﻋﺪ البيانات  وﻗﺪ ﺟﺮت ﻋﺪة ﻣﺤﺎوﻻت ﻣﺜﻞ ﻣﺤﺎوﻟﺔ روﺑـﺮت بلوم Robert Blum .

ﻟﻮﺿﻊ ﻗﻮاﻋﺪ ﻟﺘﺮﺷﻴﺪ ﻫﺬا اﻻﺧﺘﻴﺎر ﻣﻌﺘﻤﺪا ﻋﻠﻰ تحليل إﺣﺼﺎﺋﻲ ﻟﻘﻮاﻋﺪ البيانات  ﻣﻊ ﻣﺎ ﻓﻲ ذﻟﻚ ﻣﻦ ﻣﺨﺎﻃﺮة ﻓﻘﺪان اﻟﺜﻘﺔ ﻧﺘﻴﺠﺔ ﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻧﺎﻗﺼﺔ أو ﺧﺎﻃﺌﺔ.

أﻣﺎ ﻓﻲ اﻷﻧﻈﻤﺔ الخبيرة  ﻓﻼ ﺗﺴﻤﺢ بمثل  ﻫـﺬه اﻷﺧﻄﺎء ﻷن اﻟﻄﺒﻴﺐ ذا الخبرة  ﺳﻴﺒﻌﺪ أي ﺗﻨﺎﻗﻀﺎت ﻳﺠﺪﻫﺎ ﻣﺴﺘﺨﺪﻣﺎ ﻗﻮة  ﺗﻔﻜﻴﺮه الخاص  ﻟﻠﻮﺻﻮل إﻟﻰ اﻟﻘﻮاﻋﺪ العامة  وﻣﻊ ذﻟﻚ ﻓﻘﺪ ﻳﻌﻄﻲ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻣﺆﺷﺮات ﻗﻴﻤﺔ ﻟﻠﺘﺮاﺑﻄﺎت. &

**الأنظمة الخبيرة**

&  إن ﻣﺎ يميز  اﻷﻧﻈﻤﺔ الخبيرة  ﻋﻦ ﻛﻞ ﻣﺎ ﺳﺒﻘﻬﺎ ﻣﻦ ﺑﺮاﻣﺞ أﻧﻬﺎ ﻻ ﺗﺘﻄﻠﺐ أن ﻧﻘﺮر ﺳﻠﻔﺎ اﻟﻜﻴﻔﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﻳﺴﺘﺨﺪم ﺑﻬﺎ اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ المعرفة  الموجودة  ﺑﻪ وﻳﺸﻜﻞ ﻫﺬا ﺗﻨﺎﻗﻀﺎ ﺗﺎﻣﺎ ﻟﻄﺮق اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ اﻟﺘﻘﻠﻴﺪﻳﺔ. 

وأﻛﺜﺮ اﻷﻧﻈﻤﺔ المعروفة  ﻫﻲ:

MYCIN -   PIP – VM -  CAsnet/Expert   - IRIS