Detail předmětu

Computer-Aided Medical Diagnostics

FEKT-NPDGAk. rok: 2019/2020

Použití umělé inteligence v medicíně. Počítačově podporovaná lékařská diagnostika (PPLD), její aplikační oblasti, návrh systémů PPLD, význam a využití znalostí. Principy rozhodování v medicíně, medicínská data, interpretace diagnóz. Neurčitost v medicínských datech, usuzování za podmínek neurčitosti. Principy fuzzy vyjádření neurčité informace. Fuzzy logika pro PPLD. Stavba expertních systémů, význam znalostí a faktů, proces strojového usuzování. Reprezentace medicínských znalostí. Programování expertních systémů. Znalostní inženýrství, kooperace znalostního inženýra a lékařského experta.

Výsledky učení předmětu

Rozšířené znalosti v počítačově podporované medicínské diagnostice se zaměřením na expertní systémy.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Doporučená nebo povinná literatura

Giarratano, J., Riley, G.: Expert Systems. Principles and Programming. PWS-Publishing Company, Boston, 632 str., 1998. (EN)
Nguyen, H. T., Walker, E. A.: A First Course in Fuzzy Logic. CRC Press, 1997. (EN)
Krishnamoorthy, C. S., Rajeev, S.: Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers. CRC Press, 1996. (EN)
Provazník, I., Kozumplík, J. Expertní systémy. Brno: VUTIUM, 1999. ISBN 8021414863 (CS)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Jazyk výuky

angličtina

Osnovy výuky

Lectures:
Data, data structures
The issue of Big Data and Smart data, usage in healthcare
Datamining in medicine
Probabilistic reasoning in medicine, diagnostic tests, probabilistic tests, quality tests, Bayes' theorem, sensitivity and specificity, decision trees
Introduction to expert systems, artificial intelligence.
Knowledge representation, production rules
The logic in knowledge representation, Venn diagrams, propositional logic
Inference, modus ponens
Substantiation of claims, the resolution rule, examples of resolutions
Indefiniteness and imprecise inference
Fuzzy sets and fuzzy logic

Cíl

Seznámení s teoretickými principy počítačově podporované diagnostiky v medicíně s prvky umělé inteligence. Navrhování jednoduchých diagnostických systémů pro použití v medicíně včetně návaznosti na terapeutické plánovací systémy.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-MN magisterský navazující

    obor MN-BEI , 2. ročník, zimní semestr, 4 kredity, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení na počítači

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning