👩🏿‍🤝‍👩🏼 😭 🛀🏼 パート1. DSSプラットフォームユニバーサルアルゴリズム 😅 😉 👨🏻‍🍳

親愛なるコミュニティ、ご挨拶！

今後、目新しさや革命的なアイデアを期待している人々に謝罪します。彼らはここにいません。しかし、非常に優れたアプリケーションシステムがあります。

意思決定支援システムが勢いを増しています。また、実装方法のリストについては特に触れません。基本的なプロパティについてのみ言及します。これらのシステムを非常に単純かつ一般的に確率論的と呼びます。つまり、蓄積され分析された統計を使用して、ある程度の確率で推奨事項を発行します。これが悪いとは言いません。 BigDataと機械学習のテーマは現在流行しています。また、これらのシステムはブラックボックスの原理で動作します。したがって、埋め込みモデルの信頼性を常に特定できるとは限りません。

少し異なるものに基づいて意思決定支援システムを説明しようとします。誰かがそれは古風だと言うことができますが、条件付きで評価と呼びます。つまり、システムは、人が実際にどのように行動するかの原則をモデル化します。状況を評価し、この特定の状況で行われた評価に基づいて決定を下します。一般化されたデータではありません。

最も簡単な例：部屋に入る。 軽く評価するかどうか。 暗い場合は、ライトをオンにして部屋に入ります。 明るい場合は、すぐに部屋に入ります。 そして、新しい評価...

簡略化すると、説明しているソリューションでもほぼ同じアプローチが使用されています。つまり、意思決定のために、特定の傾向とパターンの特定を伴うBigDataに基づいた分析は実行されません。特定の状況が評価されます。そして、特定の評価に基づいて、非常に具体的な決定が下されます。

多くの批判を避けるために、BigDataは非常に有用であると言えます。そして、それらに基づいて取得したデータは、DSSで使用する必要があります。ただし、DSSはBigDtaを基本的な基盤として使用しないでください。これは別のディスカッションのトピックです。

背景

このソリューションは、医師の行動のプライベートアルゴリズムの方法論に基づいています。この場合、抽象化が追加され、アプリケーションの範囲が拡張されます。

アルゴリズムの説明はたくさんあります。誰もが快適ではありません。さらに、誰もが、エキスパートシステムを同様にうまく説明できると主張することはできません。はい、そしてさまざまな専門分野で。

個人的には、質問、回答、推奨という3つの主要な要素を使用するかなり単純な記述モデルが好きでした。この手法により、形式化の観点から最も複雑な業界である医療を記述することが可能になったことは注目に値します。つまり、この手法は実用的なアプリケーションに成功しました。また、ツールを使用できることで、開発者の関与なしに、専門分野の専門家がDSSロジックを作成できることも重要です。

開始するために、専門救急車チームのアルゴリズム「Coma、Poisoning、Collapses」が紙に書かれました。彼らは私にそれを与えませんでした。一時的な使用のみ。実際、それは一連の指示カードでした。

イデオロギー的に、私は医学以外のさまざまな専門分野の解決策を求めていました。そのため、アルゴリズムの作成（DSSロジックの作成）と作成したDSSの使用の両方が可能なプラットフォームを開発することが決定されました。この方法は、システムと既存のソリューションを対比するのではなく、機能を拡張できる追加として作成するために選択されました。つまり、システムには、既存のシステムへの統合を可能にするAPIが必要です。

実装

そのため、DSSプラットフォームのユニバーサルアルゴリズムの概念が登場しました。 3本の柱の上に立つ：

•アルゴリズムモデルを作成および説明する方法

•Algorithm-Designer-DSSアルゴリズムの視覚的な作成および編集のためのアプリケーション

•Algorithm-Navigator-DSSの論理モデルの使用を実装するWebアプリケーション。

誰もがこれがグラフモデルであることを理解しています。正直に言うと、私は車輪を再発明したくはありませんでしたが、彼の苛酷な発言で、1人の悪賢い人が、作成するモデルを描くように促しました。したがって、このタスクに完全に対応する既製のGraphvizソリューションがありました。もう1つの利点は、このパッケージを使用すると、URLでインタラクティブなグラフを作成できることです。

アルゴリズム全体のグラフを描くことは意味がありません。そうしないと、巨大な壁には収まりません。したがって、各状況のグラフを作成する方法が選択されました。要素が別の状況につながる場合、これはグラフに表示されます。

アルゴリズムデザイナー

Algorithm-Designerでは、方法論に従って論理モデルを作成できます。コンテンツアルゴリズムは状況に分けられます。そして状況では、推論のモデルが実装されます。

Algorithm Designer-Windowsアプリケーション。これまでのところ、この概念は、そのようなアプリケーションのすべての機能を代替ソリューション（Webなど）として実装する方法を発明したものではありません。

スクリーンショットは、アルゴリズムデザイナーの主要な要素を示しています。

•メニューとツールバー-ここでは説明は不要
•アルゴリズムツリー（決定ツリー）-アルゴリズム構造の最も便利な表示
•ノードの「親」要素を操作するための領域。
•ノードの子を表示する領域。
•「推奨事項」と「説明的なコメント」を記入するための領域-推奨事項のテキストがこの領域で紹介されています。また、他の要素については、説明または参照情報が許可されます。ユーザーが提案された要素の意味を理解できない場合、この情報はアルゴリズムをユーザーの参照ガイドに変えます。例としてAlgorithm-Navigatorを使用すると、そのようなコメントを表示する方法が表示されます。
•「リポジトリ」エリアは、最も一般的な論理構造を保存するための補助ツールです。再入力しないようにするには、リポジトリから単純にコピーできます。リポジトリ内のデータが変更されると、それらはアルゴリズムツリー内のすべての関連要素に自動的に複製されます。

すでに述べたように、実際には、アルゴリズムの構造はグラフモデルです。しかし、アプリケーションレベルでの作業はツリー構造で便利です。また、ツリービューで共通のデータモデルを論理的に分離する方が便利です。

主な論理要素はアルゴリズムです。

アルゴリズムには、同じタイプのネストされた要素が含まれる場合があります。つまり、救急車のアルゴリズムの要素には、専門の救急車乗務員のアルゴリズム要素が含まれている場合があります。

さらに、アルゴリズムは状況に分けられます。この状況は、アルゴリズムを論理セクションに分割するために存在します。これにより、一般的なアルゴリズムとは別の論理タスクを選択できます。

注：プログラミングに関しては、アルゴリズムはプログラムであり、状況はサブプログラム、プロシージャ、または関数であると想定できます。

当然、すべての要素は相互接続されています。したがって、アルゴリズムの論理要素により、状況間の接続と遷移を確立できます。

次は要素-質問です。システムは、「現在の状況」を評価するという原則に基づいて機能します。したがって、質問をして、ユーザーからの応答を受信するモードで常に動作します。

答えは、質問に関連付けられた論理要素です。ユーザーが「現在の状況」を評価するために選択するもの

推奨事項は、評価に基づいて、実行する特定のアクションを提案または要求する論理要素です。推奨事項は、単純なものと、実行時間を設定するものに分けられます。つまり、このような推奨事項の場合、アルゴリズムに従った移動が継続する前にアクションを実行する必要がある期間、つまり最小間隔と最大間隔が決定されます。

別の補助要素が使用されています-行を閉じます。これは、推論の線が終わる瞬間を視覚的に強調したかったという事実によって決まりました。この要素は、アルゴリズムで繰り返し使用できます。この場合、冗長性があります。ただし、明確にするために無視する方が適切です。

なぜ親要素と子要素を扱う必要があったのですか？

アルゴリズムはグラフです。ただし、表示はツリー状です。したがって、ノードの1つの親のみがツリーに表示されます。これは物事の実際の状態を反映していません。また、ツリーの他のブランチにある場合、すべての子ノードはツリーに表示されません。そのような接続を確立するメカニズムも必要でした。したがって、ノードの「親」割り当て機能が実装されました。子要素は単なる参考情報です。

ツリーでの表示とテストを簡単にするために、要素をダブルクリックすると、最初の子ノードに切り替わります。別のブランチにインストールされているものを含む。ツリー上の親への逆方向の移動は、子ノードの表示フィールドをダブルクリックすることにより実行されます。

論理モデルは編集可能であり、開いています。しかし、視覚的なプレゼンテーションにより、特別な知識がなくても幅広い視聴者にとってより視覚的で理解しやすくなります。 Graphvizツールが視覚化ツールとして選択されました。チャートを高速、無料、クロスプラットフォームで構築するためです。いくつかの利点があります。それらの1つは、インタラクティブなチャートを作成する機能です。つまり、各要素にURLを含めることができます。

状況に応じて表示することにしました。アルゴリズム全体がかなり大きなキャンバスであるため、理解が困難です。図の要素には、すべてのテキストの表示が含まれます。これは、推奨事項および応答の追加の参照解説説明に適用されます。これにより、システムの論理的で意味のあるコンテンツを完全に反映できます。

実装には、Delphi、DBMS Firebird、 Graphvizが使用されました。 DBMSへのバインドは、コンポーネントの使用によって決まります。 Algorithm-Navigator Webアプリケーションで使用するために、データベースはMySql、SQLiteなどに変換されました。

アルゴリズムナビゲーター

Algorithm-Navigatorは、適応設計を備えたWebアプリケーションとして設計されています。向きと解像度が異なる画面では、かなり正常に見えます。また、インターフェイスは使いやすいので、特別なユーザートレーニングは不要です。

しばらくの間、私はAlgorithm-Navigatorを実装する方法を選択していました。これはWebアプリケーションである必要があり、Linuxで実行できる必要があり、他の情報システムに組み込むためのAPIが必要であることがわかっていました。当初、既存のシステムとシステムを対比するのではなく、それを補足することを計画していたためです。

Pythonは開発用に選ばれました。ボトルフレームワーク（すべてをdjangoに転送する予定です）。特別な説明は必要ありません。私はデザインの専門家ではなく、自分でプロジェクトをやっています。そのため、必要なすべての機能を備えたフロントエンドtiton.ioの既製のキットが採用されました。

見ているはずのページを作りました。そして、それらに基づいてテンプレートを作成しました。

Algorithm-Navigatorでダイアグラムを生成する機能が欲しかったため、 pydotパッケージを使用しました。

仕事の順序と原則

Algorithm Designerを使用すると、論理モデルを作成できます。原則として、いくつかのステップを作成したらすぐに使用を開始できます。

アルゴリズムを進めると、すべてのユーザーステップが修正されます。彼らによると、プロトコルが復元されます。これは、この方法論のもう1つの特徴です。アルゴリズムを通過すると、専門家の推論プロトコルが形成されます。これはドキュメントとして使用できます。テキストをサービスデスクシステムリクエストにコピーする予定でした。

APIの例

UID-アルゴリズムのユーザーID。

OID-オブジェクトのID。この場合、任意のオブジェクトが存在できます。医学では、患者。

パラメータリスト-アルゴリズムテキスト内のマクロ置換のタイプ名=値のパラメータのセット。例として、名前、会社名、製品名。

アルゴリズムエントリポイント-アルゴリズムへのエントリポイント。常に最初から始める必要はありません。別のシステムからアルゴリズムを呼び出すとき、作業を開始するアルゴリズム（状況）のポイントを選択できます。

応用例

まず、アルゴリズムが作成され、医学で使用されました。確かに、これはカードで起こりました。この方法を見るのは面白かった。一対の編み針を持つカードの1つが正しいものから抜け落ちたとき。最新のインデックス検索とクエリは、ユーザーにデータを提供する速度にかかっています。

医学：救急車の派遣、専門救急隊のアルゴリズム（Com睡、中毒、虚脱について言及）、教授検査、呼吸器科、循環器科、小児科、産科およびゲノム学、医療施設の回復アルゴリズム。

これは完全なリストではありません。