吳禮平等

摘 要：針對傳統(tǒng)犬病診斷專家系統(tǒng)存在的問題，結合“互聯網+”和大數據、云計算時代對犬病診斷專家系統(tǒng)提出了新的要求，采用PHP+MySQL+AJAX技術設計實現了部署于PaaS云計算平臺上的犬病診斷專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用混合推理機制和廣度優(yōu)先搜索策略，運用產生式規(guī)則實現化驗數據分析和犬病診斷功能；通過排除性規(guī)則和修正性規(guī)則，優(yōu)化診斷性能；通過采集和開放病例大數據，用人工診斷的經驗進一步完善該系統(tǒng)。

關鍵詞：專家系統(tǒng)；犬??；云計算；混合推理；產生式規(guī)則

中圖分類號 S854.4；TP182 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2015）18-129-03

Research on the Diagnostic Expert System of Canine Diseases Based on Cloud Computing

Wu Liping1 et al.

（1Yangling Vocational and Technical College，Yangling 712100，China）

Abstract：Using the design of PHP+MySQL+AJAX technology and the PaaS-based cloud computing platform，a diagnostic expert system of canine diseases was established to meet the new requirements of canine disease diagnostic system in the era of“Internet plus”，big data and cloud computing，and to parallely solve the problems of the traditional diagnostic expert systems of canine diseases. In this new expert system，a hybrid reasoning mechanism and breadth-first search strategy，production rules are used to analyze the laboratory data and then functionally diagnose canine diseases； the diagnostic performance is optimized on the basis of exclusionary rule and correction rules； and the diagnostic expert system is further improved by artificial diagnosis experience by way of storage and opening up of big data of cases.

Key words：Expert system；Canine diseases；Cloud computing；Hybrid reasoning；Production rules

1 引言

專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，它具有大量的專門知識與經驗，應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。

20世紀70年代斯坦福大學所建立的MYCIN系統(tǒng)[1]是首個最具代表意義的疾病診斷專家系統(tǒng)。其后大量的疾病診斷專家系統(tǒng)被開發(fā)出來[2-5]。進入21世紀，尤其是近5a來，互聯網和移動互聯網快速發(fā)展對疾病診斷專家系統(tǒng)也提出了新的要求。據統(tǒng)計，截至2014年6月，我國網民規(guī)模達到6.32億[6]，手機網民規(guī)模為5.27億[7]。在2015年政府工作報告中，首次提出要制定“互聯網+”行動計劃，2015年中央一號文件也提出要大力發(fā)展互聯網農業(yè)?；ヂ摼W已成為核心引擎，推動社會創(chuàng)新[8]。與此同時，數據也成為當今時代最寶貴的資源，而臨床診療過程中產生的病歷數據是真正的大數據[9]，然而以往的動物疾病診斷專家系統(tǒng)的設計都受當時運行平臺性能的制約，無法使這些大數據發(fā)揮應有的價值。為適應現代計算機科技的發(fā)展水平及移動互聯網的普及，現代的疾病診斷專家系統(tǒng)應滿足這些要求：（1）用戶可使用各種智能終端通過移動互聯網完成操作；（2）擁有海量存儲可保存用戶產生的病歷大數據；（3）利用病歷大數據優(yōu)化系統(tǒng)的診斷性能；（4）計算和存儲資源可根據需要隨時伸縮配置；（5）敏捷開發(fā)，快速部署。

云計算是解決大數據的采集、存儲和處理等問題的基礎。相比于傳統(tǒng)的計算，云計算有明顯的特征和優(yōu)勢：在經濟性方面，云計算強調構建的低成本，云計算平臺能夠提供可用性、可伸縮性都很強的計算服務；在應用程序特征方面，云計算提倡效用計算（Utility Computing），消除了計算資源的超前供給與浪費[10]。云計算平臺提供商提供的服務主要有IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）和SaaS（軟件即服務）3種模式。本項目基于PaaS云計算服務模式，可以充分發(fā)揮云計算和大數據的優(yōu)勢，提高開發(fā)效率。

2 系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)架構 本系統(tǒng)按照B/S網絡計算模式來設計，這樣可將主要資源用于服務端軟件的開發(fā)。服務端程序運行環(huán)境為Apache+PHP，程序部署于PaaS云計算平臺新浪云SAE。SAE的體系結構（圖1）包括3個層次：負載均衡、Web服務池和服務層，后者提供數據庫（MySQL）、緩存管理（Memcache）、存儲（Storage）和計劃任務（Cron）等服務。使用SAE的優(yōu)勢在于：便于根據負載變化靈活配置服務器資源；同時，云計算平臺可提供代碼的分布式部署，以提高系統(tǒng)的安全性；在數據庫方面，SAE可對每組MySQL數據庫都采用一主庫、多從庫并加一備份庫的設計，充分保證了數據庫的性能，以及數據庫的可靠性。

2.2 系統(tǒng)主要功能模塊 本專家系統(tǒng)分為化驗單處理、癥狀處理、推理機、解釋器、病例庫管理、用戶管理、知識庫管理等7大主要功能模塊（圖2）。其中，癥狀處理模塊接受并處理用戶提交的癥狀數據；化驗單處理模塊可對用戶提交的化驗單數據根據化驗單處理規(guī)則進行自動分析，推導出相關的癥狀，并發(fā)送到癥狀處理模塊；推理機模塊根據病例中的癥狀信息（包括由化驗單推導出的癥狀）依據診斷規(guī)則進行分析，給出診斷結論；解釋器負責將推理機發(fā)送來的診斷結論或病例庫模塊發(fā)送的格式化病例信息進行解釋，以便用戶閱讀和理解；病例庫模塊接受專業(yè)寵物醫(yī)師的人工診斷結論，用以修正診斷規(guī)則，提高診斷性能；知識庫維護模塊提供管理員后臺維護疾病庫、疾病診斷規(guī)則庫、化驗單處理規(guī)則庫等數據庫的管理與維護功能。

3 知識獲取與表示

3.1 知識獲取 在專家系統(tǒng)中，知識的的數量和質量是決定其性能的關鍵因素。本專家系統(tǒng)的知識庫（診斷規(guī)則庫和疾病資料庫）由長期進行寵物疾病臨床診療及研究的專家，參考小動物疾病方面的經典著作，結合自身的臨床經驗研討而形成。對這些知識，還需要轉換為便于計算機處理和分析的格式化文本。

3.2 診斷規(guī)則的表示 產生式專家系統(tǒng)中，知識的表示可分為事實的表示和規(guī)則的表示[12]。事實的表示比較簡單，其形式可與數據表結構對應。規(guī)則的表示，本系統(tǒng)采用IF…THEN…形式的產生式規(guī)則。本項目中，規(guī)則被分為普通規(guī)則、排除性規(guī)則和修正性規(guī)則三種。普通規(guī)則用于通過癥狀推斷可能的疾病及該病的可能性，其形式為：IF symptom_id THEN disease_id [CF]。其中，symptom_id表示癥狀ID，可以用AND、OR和NOT等關鍵詞對多種癥狀進行復雜的邏輯組合。disease_id表示由癥狀推導出的診斷結論，即疾病ID，CF表示該診斷的可信度。CF的確定對專家系統(tǒng)的性能至關重要，對于不準確的CF及時修正。

某些癥狀的存在，直接可以排除某些疾病的可能性，例如公犬已去勢這一癥狀信息可直接排除睪丸炎等疾病。排除性規(guī)則的表示方式與普通規(guī)則類似，將CF設置為0即可。修正性規(guī)則是在普通規(guī)則的基礎上，根據癥狀的特點，對相應的普通規(guī)則的診斷結論可信度進行加減。修正性規(guī)則不能被單獨應用，必須在表達式中需要指明其目標規(guī)則（靶規(guī)則）的ID。

4 推理機設計

在執(zhí)行疾病診斷的過程中，推理機的任務主要是通過自身的推理機制和搜索策略，從知識庫中搜索出相關的知識，并根據知識推理出問題的解答[13]。本系統(tǒng)的推理機采用正反向混合推理的機制，先通過正向推理，使用寬度優(yōu)先策略，盡可能多的獲得可能的疾病結論，然后使用排除性規(guī)則，從中將不可能的疾病結論排除掉，最后使用修正性規(guī)則，對剩余的結論可行度進行調整，最后根據可行度高低進行排序。

寬度優(yōu)先的搜索策略，對計算資源的需求比較高，當并發(fā)請求的用戶過多，系統(tǒng)反應出現明顯延遲的時候，系統(tǒng)提示用戶是否切換到快速診斷模式?？焖僭\斷模式下，系統(tǒng)根據預先對疾病按照癥狀相關度做出的分組，提示用戶選擇一個最為典型的癥狀作為分組依據，推理機將只在該組疾病中進行搜索和推理。

5 功能實現及性能優(yōu)化

開發(fā)環(huán)境的搭建需要安裝并配置Web服務器，編寫的代碼將被提交到服務器中進行運行和調試。服務器搭建于Ubuntu 12.04操作系統(tǒng)上，安裝并配置好Apache、PHP、MySQL等軟件。本系統(tǒng)使用了PHP開發(fā)框架CodeIgniter，使用MVC設計模式。代碼編寫使用Eclipse for PHP IDE集成開發(fā)環(huán)境。使用EcmaScript（JavaScript）實現用戶操作的交互，使用jQuery以提高前端開發(fā)效率。用戶終端與服務器之間交換數據使用JSON格式。

本系統(tǒng)部署在基于PaaS模式的云計算平臺SAE上，平臺自身的特點保證了系統(tǒng)性能的優(yōu)越。對程序自身的優(yōu)化，則從以下幾個方面進行：（1）緩存化驗單處理規(guī)則、診斷規(guī)則、癥狀清單等使用頻率高但更新頻率低的數據，減少對數據庫的存取；（2）推理機是影響診斷過程性能的瓶頸環(huán)節(jié)，將推理機的核心功能用C語言編寫為PHP擴展，提高系統(tǒng)的處理速度；（3）用戶輸入病歷信息頁面進行靜態(tài)化；（4）優(yōu)化數據表結構，適度建立索引，數據查詢時只選擇必需的字段。

6 結語

疾病診斷專家系統(tǒng)問世很早，不同時期都有不同的研究成果。近幾年來，云計算和大數據，以及“互聯網+”，對疾病診斷系統(tǒng)提出了新要求。在大數據時代，數據是最為寶貴的資源，隨著用戶的增多，使用的頻繁，用戶使用疾病診斷專家系統(tǒng)而產生的數據，是真正的大數據。本系統(tǒng)在法律許可的框架下，將用戶診斷過程中產生的病例大數據經過數據清洗后構建病例庫，開放給行業(yè)專家進行在線人工診斷，人工診斷的結論也作為大數據用于評估系統(tǒng)的性能，糾正系統(tǒng)診斷的偏差。本系統(tǒng)可為用戶進行犬病診斷提供專業(yè)化的參考，同時，其采集的病例數據也可為獸醫(yī)專業(yè)人員自我學習提供豐富的案例資源。

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（責編：張長青）