Статьи

В работе описывается система назначения персонифицированного лечения на основе прецедентов. Ее уникальной особенностью является извлечение прецедентов на основе гибридного метода, сочетающего извлечение прецедента на основе знаний с классическим способом K-ближайших соседей. Новизна предлагаемого подхода заключается в обеспечении максимальной гибкости и корректности в оценке сходимости прецедентов. В работе описаны информационные и программные компоненты системы. Используемая база знаний, как и все информационные ресурсы, строится по своим онтологиям, четко задающим их структуру и семантику. Это позволяет оперативно вносить изменения без привлечения программистов и переработки всей системы. Система реализована на основе мультиагентного подхода. На первом этапе с помощью базы знаний производятся предварительный расчет и приведение всех признаков к единой метрике, на втором - непосредственный расчет сходимости методом K-ближайших соседей. Сходимость историй болезни определяется совокупно по каждому признаку. На практике система позволяет максимально гибко и точно оценивать похожесть историй болезни, содержащих разнородные по типу признаки. Предлагаемое решение особенно эффективно в условиях дефицита медицинских знаний и данных, когда системы иного типа, в частности, основанные на знаниях, не могут предложить корректное решение.

статье показаны проектирование и разработка подсистемы воспроизведения виртуальных тренажеров с биологической обратной связью в рамках построения инструментального комплекса для создания, воспроизведения и сопровождения иммерсивных виртуальных тренажеров с биологической обратной связью. Данная подсистема позволяет осуществлять запуск и функционирование разработанных тренажеров с возможностью погружения в виртуальную реальность. Кроме того, в системе предусмотрено взаимодействие с оборудованием биологической обратной связи, в рамках которого оператору доступны необходимые для работы инструменты запуска, управления и внесения изменений. Предлагаемая подсистема является частью большого программно-аппаратного комплекса. В рамках проектирования и разработки рассмотрено взаимодействие между тренажером, оборудованием и подсистемой воспроизведения с указанием используемых технических средств. Показан набор средств реализации с учетом прикладных систем и подсистем, которые в значительной степени могут определять рабочую нагрузку всей системы в целом и обеспечивать существенно новый уровень воспроизведения виртуальных тренажеров. Такой уровень потенциально способствует повышению комфорта и эффективности как для оператора, так и для пользователя. Разработанный программный комплекс можно использовать на всем промежутке функционирования тренажера в рамках его жизненного цикла. С использованием данного решения реализован виртуальный тренажер для выполнения работ на высоте, с помощью которого можно провести тестирование на акрофобию и профилактику тревожных расстройств с возможностью изменения параметров виртуальной среды в зависимости от состояния пользователя.

Развитие цифровой трансформации требует широкого использования новых технологий в документах по стандартизации. Одной из задач является создание стандартов с машинопонимаемым содержанием, которые позволят использовать цифровые документы на различных этапах разработки и производства без необходимости участия человека-оператора. Целью данной работы является описание подхода для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов отрасли для дальнейшего их использования в программных сервисах и системах. Содержимое SMART-стандарта бывает трех видов: машиночитаемое, машиноинтерпретируемое и машинопонимаемое. Для формализации данных и знаний при решении различных задач активно используются графы знаний. Предложен новый двухуровневый подход для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов как графов знаний. Подход определяет два вида интерпретации такого документа (человекочитаемость и машинопонимаемость) через два связанных формата: граф, каждый семантический узел которого представляет текст на естественном языке, и сеть понятий и строгих связей. Каждому узлу «человекочитаемого» графа соответствует (в общем случае) поддерево машинопонимаемого графа знаний. В качестве основы для обеспечения преобразования одной формы представления SMART-стандарта в другую форму служат LLM модели, дополняемые специализированным адаптером, полученным в результате дообучения с помощью подхода Parameter-Efficient Fine-Tuning. Установлены требования к набору проблемно- и предметно-ориентированных инструментальных средств формирования графов знаний. Показана концептуальная архитектура системы поддержки решения комплекса задач на основе SMART-документов в виде графов, установлены принципы реализации программных компонентов, работающих со знаниями, для интеллектуальных программных сервисов.