Wissekal, M. (2007). Wissensrepräsentation in RHEUMexpert/Web mit Lua [Master Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-18630
medical expertsystem; knowledgebased system; ai; lua; RHEUMexpert; gramma; knowledgelanguage
en
Abstract:
Im Zuge dieser wissenschaftlichen Arbeit wird die Planung und Entwicklung der Wissensverarbeitung von RHEUMexpert/Web durchgeführt.<br />Hierdurch wird ein System, welches auf Regeln und Sicherheitsfaktoren basiert, erzeugt, welches in einer eigenen Grammatik abgearbeitet wird.<br />Diese baut auf der Sprache Lua auf, einer äusserst flexiblen Skriptsprache, die in einer kompakten virtuellen Maschine abgearbeitet wird. Die neuen Regeln werden in den bestehenden RHEUMexpert/Web-Server eingebunden.<br />RHEUMexpert/Web ist ein medizinisches Expertensystem zur Erstellung von Verdachtsdiagnosen in der Rheumatologie. Frühere Systemversionen von RHEUMexpert hatten keine Möglichkeit die Wissensbasis anzupassen, da diese direkt im Programmcode realisiert war. In Folge dessen wurde im Zuge der Überarbeitung der Grammatik für RHEUMexpert/Web eine Auftrennung von Programmcode und Wissensverarbeitung vollzogen.<br />Die vorliegende Arbeit beinhaltet eine Einführung in die wichtigsten Themengebiete und Materialien, die zum Verständnis erforderlich sind.<br />Diese sind eine Einführung in die Künstliche Intelligenz mit Überleitungen zu den Bereichen der Expertensysteme, der Sicherheitsfaktoren und deren Anwendung in der Inferenzmaschine, sowie ein Vergleich zwischen kompilierten und interpretierten Sprachen.<br />Weiters werden Eigenschaften von Logiken, Kostenfunktionen, eine Einführung in Grammatiken, die verwendete Software und ein Überblick von Arbeiten zum Thema RHEUMexpert gegeben.<br />Im Weiteren erfolgt eine Beschreibung des praktischen Teils und der verwendeten Methoden, wodurch die Verbesserungen an der Wissensrepräsentation sichtbar werden. Diese unterteilt sich in die formale Definition der neuen Sprache, die Umwandlung der alten Regeln in die neue Form, die erstellten Arithmetik- und Logikoperatoren, die eigentlichen Inferenz und deren Einbindung in den RHEUMexpert/Web-Server.<br />In der abschließenden Diskussion werden die extit{Resultate} der vorliegenden Arbeit präsentiert und ein Ausblick für Weiterentwicklungen angeführt, um Hinweise für weitere Arbeiten an einer zentralen Stelle anzubieten.<br />
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This thesis describes the design and implementation of the knowledge processing method in RHEUMexpert/Web. The inference system is handled in its own grammar that rests upon rule sets and certainty factors. The basis of its grammar is a sub set of Lua, an extremely flexible scripting language processed in a compact virtual machine. All steps of the created inference were entirely separated from the servers' source code. RHEUMexpert/Web is a medical expert system that creates tentative diagnoses (diagnosis upon suspicion) in rheumatology. Previous versions of RHEUMexpert did not provide the possibility to adapt or improve the knowledge base automatically or via any kind of knowledge base editor as it was hard-coded within the source code. Here, an inference engine of RHEUMexpert/Web was recreated to detach the systems knowledge processing from its source code.<br />In terms of understanding, the preface discusses important topics and materials such as: an introduction to artificial intelligence in connection with medical expert systems, certainty factors and their usage in the created inference engine as well as a comparison of compiled and interpreted programming languages. Furthermore, the thesis illustrates different aspects of logic, cost functions, an introduction to grammars, the used software and an overview of other related works regarding RHEUMexpert.<br />The body of the thesis contains methods of the programming and analytical part in which new approaches to knowledge representation in RHEUMexpert can be seen. It consists of the new grammars formal definition, the conversion of old rules to this grammar, created arithmetical and logical operators, all steps of the inference and a description on how to embed them in the server.<br />The discussion summarizes the findings of the thesis. The results consist of the evaluating scientist's opportunity to adjust the rules of inference or values in the certainty factor matrix as well as the possibility to decide upon the method of choosing possible diagnoses during the runtime of the server. Finally an overview of possible future developments is given.