Научная статья на тему 'Разработка алгоритма табличного метода дифференциальной диагностики органического расстройства личности и его реализация в форме компьютерной экспертной системы'

Разработка алгоритма табличного метода дифференциальной диагностики органического расстройства личности и его реализация в форме компьютерной экспертной системы Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
245
44
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Беребин Михаил Алексеевич, Рязанова Анна Юрьевна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Разработка алгоритма табличного метода дифференциальной диагностики органического расстройства личности и его реализация в форме компьютерной экспертной системы»

УДК 61

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ТАБЛИЧНОГО МЕТОДА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ОРГАНИЧЕСКОГО РАССТРОЙСТВА ЛИЧНОСТИ И ЕГО РЕАЛИЗАЦИЯ В ФОРМЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

М.А. Беребин, А.Ю. Рязанова

В современной клинической психодиагностике одним из информативных и в тоже время технологичных являются табличные методы. Их создание основываются на методических приемах интерпретации психологического содержания синдромов психических расстройств. В наиболее общем виде табличная диагностика представляет собой совокупность моделей психических заболеваний и моделей их диагностики (распознавания), включая модели дифференциальной диагностики (различительного познания нескольких объектов). В этом плане задача диагностики и дифференциальной диагностики представляет собой вариант реализации алгоритмов, рассматриваемых в теории распознавания образов, а табличный метод (модель) -специфическую форму реконструкции объекта (в форме «образа»). Принятие решения при клиникопсихологической диагностике носит субъективный (иначе - экспертный) характер, свойственный задачам, решаемым в так называемых нечетких предметных областях (психиатрия и клиническая психология являются наиболее яркими примерами нечеткой предметной области «медицина»).

Табличный метод представляет собой, во-первых, алгоритмы создания и формализации модели объекта нечеткой предметной области (его описание в более строгом табличном, матричном виде, отражающем, тем не менее, все специфические клинические особенности объекта). Во-вторых, в табличном методе отражены формализованные алгоритмы отнесения «нового» объекта к моделируемому классу либо алгоритмы различения сходных объектов. В-третьих, представленные выше алгоритмы в большей или меньшей степени соответствуют процедурам принятия решения, реально существующим в клинической и психологической практике.

Приведенные выше концептуальные положения были применены для решения задач дифференциальной диагностики различных форм органического расстройства личности (ОРЛ) при воен-но-врачебной экспертизе. Значимость такого исследования вызвана нормативно закрепленным требованием о строгом соотнесении особенностей психических нарушений с дифференцированными категориями годности к военной службе.

С этой целью проводилось исследование системы представлений 20 психологов и 20 психиатров о клинико-психологической картине ОРЛ в целом и его различных вариантов - «псевдопсихопатическо-

го ОРЛ» (ОРЛппс) и «псевдоолигофренического ОРЛ» (ОРЛпол). Методология исследования основана на применении положений инженерии знаний в медицинской психодиагностике [6], в частности, посредством оригинальной технологии «извлечения скрытых знаний» (hidden knowledge) в русле общей методологии Data Mining. Полученная база знаний подвергалась экспертному оцениванию этим же коллективом экспертов по специальной технологии. Для обработки полученных массивов экспертных оценок применялись математические методы, реализованные в компьютерной программе «EXPANE-2». В итоге получены многомерные модели ОРЛ и его вариантов, содержательно наполненные клини-ко-психологическими характеристиками этого психического расстройства.

Затем используемая в настоящее время методология построения диагностических таблиц [1,2, 4] была нами дополнена новой технологией. На первом этапе 40 экспертами оценивался перечень из 39 клинико-психологических проявлений ОРЛ, выделенный на основании анализа научной литературы по проблеме. Кроме того, экспертами оценивались клинические синдромы ОРЛ, выделенные по диагностическим критериями раздела F.07.0 Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10). Интегральная экспертная оценка имела двумерную характеристику вида ахр, где а - «интенсивность проявления симптома в клинической картине ОРЛ», р - «важность (вес, значимость,) этого симптома для вынесения диагноза ОРЛ».

Итоговое значение симптома определялось по формуле:

R =

100

, У У a(i> j)pQ> j)> {sw-Grad-nJ^i K’J}PK,Jh

(1)

где a(i,j) - оценка у'-го симптома i-м экспертом, p(i,j) - вес у-го критерия (симптома) у /-го эксперта, к - общее число симптомов, sw - сумма весов всех симптомов, п - число экспертов, Grad - число градаций шкалы (3).

В итоге были получен иерархические перечни 19 наиболее информативных симптомов ОРЛ и каждого его варианта ОРЛппс и ОРЛпол с значениями R, превышающими рекомендованный для такого рода задач пороговое значение R ср ± 1/4о. По такому же алгоритму получены экспертные оценки вида ахр всех семи диагностических синдромов ОРЛ по МКБ-10.

М.А. Беребин, А.Ю. Рязанова

Кроме того, проводился анализ частоты отнесения каждым экспертом каждого из 19 симптомов в один из 7 синдромов ОРЛ. По результатам частотного анализа была сформирована табличная модель ОРЛ и вариантов - ОРЛщ,,; и ОРЛпол> в которой каждый из 7 синдромов ОРЛ был наполнен наиболее информативными клинико-психологическими симптомами.

В дальнейшем для каждого симптома и синдрома модели были рассчитаны линейные коэффициенты вида

N=Rk. -RnoP°r , (2)

^порог

где Rig - полученное теоретическое балльное значение к-то синдрома (симптома) в у'-й группе (в модели ОРЛплс и ОРЛпол соответственно), И Дпорог -пороговое значение.

Описанный выше алгоритм позволил получить содержательное и математико-статистическое наполнение модели ОРЛ и ее вариантов ОРЛПпс и ОРЛпол- в виде линейно преобразованных показателей каждого синдрома и иерархии синдромов

«Обучение» полученной табличной модели и разработка алгоритма дифференциальной диагностики ОРЛплс и ОРЛпол проводились на основании результатов перевода качественных данных экспериментально-психологического исследования 148 подростков с диагнозом ОРЛ в квантифицированные показатели (0-3 балла, в зависимости от степени выраженности нарушений психических функций). Клиническая дифференциация 148 испытуемых по группам ОРЛплс и ОРЛПол рассматривалась в качестве «внешнего критерия» надежности и валидности проводимой табличной диагностики.

На следующем этапе исследования результаты каждого испытуемого были представлены в виде иерархии синдромов ОРЛ и были рассчитаны среднегрупповые иерархические показатели (см. пример в таблице).

Иерархия синдромов модели ОРЛПол

Синдром ОРЛПол Усредненный показатель

Нарушения познавательной деятельности 6,2 ± 0,7

Нарушения мышления 4,8 ±2,2

Нарушения организации целенаправленной деятельности 4,2 ± 0,92

Интеллектуальные способности 4 ± 1,68

Эмоциональные изменения 3,4 ± 2,04

Нарушения поведения 3,1 ±2,12

Расторможенность влечений 2,4 ± 0,3

Диагностический алгоритм основан на сравнении иерархий рангов каждого конкретного испытуемого с иерархией синдромов каждой из моделей ОРЛппс И ОРЛпол,-

Сравнение проводилось путем расчета значений метрики пространства Хемминга:

4я)=Ё|*л-*у*|> (3)

к=1

где хцс - ранговое место А>го синдрома у конкретного /'-го пациента; - ранговое место этого к-го синдрома в теоретической модели соответствующей у'-той группы (ранг этого синдрома в иерархии синдромов ОРЛплс и ОРЛпол соответственно); п -общее число синдромов в теоретической модели.

Метрика с/у отражает меру удаленности-приближенности показателей г-го испытуемого от обобщенных показателей соответствующей теоретической модели ОРЛппо ИЛИ ОРЛпол-

Рассчитанные таким образом значения пар метрик 4, у каждого испытуемого явились основанием для эмпирического отнесения испытуемых к определенной группе ОРЛ. В случае превышения значений одной из метрик <1^ над значениями другой 4 (например, с/,ОРЛПол > ^ЮРЛПпс), испытуемый был отнесен К соответствующей группе ОРЛпол-

Из дальнейшего исследования были исключены 16 испытуемых (10,8 % выборки), у которых обнаружены расхождения между оценкой по «внешнему критерию» (диагнозу соответствующего варианта ОРЛ) и полученной описанным выше методом оценкой <1у. Дальнейшее обучение модели проводилось на выборках пациентов с ОРЛПпс (п = 73) и ОРЛпол (п = 59). Для каждой группы описанным выше способом были рассчитаны значения первичных статистик <1 и а: й^орлпол = = 15,1 ± 2,84 и й^орлппс = Ю,3 ± 3,6.

Для эмпирического подтверждения верности решения экспертной задачи проводилось изучение нескольких «новых случаев» (обследование новых испытуемых с подозрением на диагноз ОРЛ), фактически выполнявших роль «обучения» алгоритма дифференциальной диагностики («обучение с учителем» [3, 6])

Решение об отнесении испытуемых к тому или иному типу проводилось на основании следующих решающих (продукционных) правил:

1. если (1у > с/типаОРЛ + 1/4а, ТО

«К данному типу ОРЛ не относится»; (4)

2. если = с!.шпЮ?л ± 1/4о, то

«Решение неопределенное»; (5)

3. если < с/типаОРЛ - 1/4о, ТО

«Диагностируется данный тип ОРЛ». (6)

В развитие строгого алгоритма табличной диагностики предложено, что в случае выполнения условия (5) решение задачи дифференциальной диагностики может быть принято на вероятностном уровне.

В этом случае значения метрик 4 (или в каждом частном случае - с/орлппс или с/орлпол) рассматриваются в качестве своеобразных «центроидов» групп. Предположение о возможности отнесения г-го испытуемого к той или иной группе выносится на основании анализа выполнения неравенств

(^/ОРЛпол ^ОРЛпол) — (^/ОРЛппс ^ОРЛплс)? (У')

либо

52

Вестник ЮУрГУ, № 3, 2008

Разработка алгоритма табличного метода дифференциальной диагностики...________

(^ОРЛпол _ ^ОРЛпол) ^ (У/ОРЛпсс ~ ^ОРЛппс)- (8)

В случае выполнения неравенства (7) делается вывод о вероятности отнесения /-го испытуемого к пациентам с ОРЛ^с, в случае (8) - вероятно отнесение испытуемого в группу ОРЛпол.

В случае выполнения условия (4) для каждого типа ОРЛ принимается решение либо об отсутствии органического расстройства личности, либо о наличии психических расстройств органической природы не личностного уровня.

Описанный выше алгоритм табличной диагностики позволяет, во-первых, получать адекватное отражение результатов перевода квантифицированных данных патопсихологического исследования по каждой методике в обобщенную оценку выраженности нарушения. Во-вторых, в таблице находят отражение согласованные с критериями МКБ-10 иерархические описания выявленных качественных нарушений психической деятельности при различных вариантах ОРЛ. Это позволяет выявить наиболее (наименее) выраженные патопсихологические симптомы, и, в конечном случае, иерархию этих симптомов (в случае единичного исследования пациента с подозрением на ОРЛ). Предложенные решающие правила позволяют с определенной мерой достоверности отнести каждого нового испытуемого к определенному варианту ОРЛ (ОРЛппс, либо ОРЛпол)-

В целях оптимизации процедуры табличной дифференциальной диагностики и исключения трудоемких процессов при ее проведении была разработана соответствующая компьютерная программа - экспертная система (ЭС) «ОРЛ-дифференциатор», прошедшая апробацию в работе лаборатории клинической психологии Челябинской областной психиатрической больницы №1.

Основу базы знаний для ЭС составили таблицы перевода качественных результатов экспериментально-психологического исследования в баллы иерархической шкалы интенсивности выраженности симптоматики (0-3 балла).

Основу блока логического вывода ЭС составляет описанный алгоритм получения значений метрики 4, и совокупность решающих правил (4)-(8).

Программная реализация ЭС позволяет представить результаты анализа в виде:

• алгоритмизированного вербального описания наблюдаемой картины психических нарушений (каждый синдром ОРЛ - каждая его клини-

ко-психологическая характеристика - качественно-количественное описание нарушения);

• обобщенного вывода (заключения) о достоверном либо вероятном наличии ОРЛ в том или ином варианте (ОРЛппС, либо ОРЛПол)-

Отдельным фрагментом ЭС является совокупность продукционных правил, применяющихся в случае выполнения условия (4).

Представленный алгоритм табличного метода дифференциальной диагностики и его аппаратно-программная реализация в виде ЭС позволяют однозначно интерпретировать результаты экспериментально-психологического исследования, обеспечить реализацию единого подхода к вынесению вьюода о характере и структуре наблюдаемой психической патологии, доказательно обосновать экспертное решение о категории годности к военной службе, значительно облегчить трудоемкую для психолога процедуру вынесения заключения по результатам исследования.

Литература

1. Головко, С. И. Разработка табличных методов диагностики вялотекущей шизофрении с эпилептоидным синдромом у подростков / С. И. Головко // Обозреватель психиатрии и медицинской психологии. — 1991. —№ 3. - С. 65-68.

2. Головко, С. И. Табличный метод диагностики вялотекущей психопатоподобной шизофрении с синдромом неустойчивого поведения у подростков / С. И. Головко // Обозреватель психиатрии и медицинской психологии. -1991. —№4. — С. 56-59.

3. Дюк, В. А. Компьютерная психодиагностика / В. А. Дюк. - СПб.: Изд-во «Братство», 1994. - 364 с.

4. Журавлев, И. И. Разработка табличных методов диагностики вялотекущей шизофрении с дисморфоманическим синдромом / И. И. Журавлев // Обозреватель психиатрии и медицинской психологии. -1991. —№ 4. — С. 59—61.

5. Кудрявцев, И. А. О диагностической информативности некоторых патопсихологических симптомокомплексов / И. А. Кудрявцев 1/ Журнал невропатологии и психиатрии им. Корсакова. — 1982. -№ 12. - С. 1814-1818.

6. Червинская, К. Р. Медицинская психодиагностика и инженерия знаний / К. Р. Червинская, О. Ю. Щелкова; под ред. Л. И. Вассермана. -СПб.: Ювента; М.: Издательский центр «Академия», 2002. — 624 с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.