Применение миварных экспертных систем для диагностики бактериальной устойчивости к антибиотикам
Н. Ч. Салахутдинова, О. О. Варламов
Загрузить полный текст
Аннотация: Исследование посвящено использованию миварных экспертных систем для выявления бактериальной устойчивости к существующим антибиотикам. Представлена модульная архитектура системы, которая позволяет легко добавлять и обновлять отдельные компоненты. Создана миварная база знаний, состоящая из 56 правил для работы с экспертной системой. Предлагается реализовать систему с использованием программного обеспечения (ПО) КЭСМИ, которое позволило получать логический вывод решения. Система протестирована на трех различных случаях. Первый случай включал наличие мутации в гене mecA, второй – метилированные рибосомы, а третий – грамположительные бактерии. Тестирование миварной экспертной системы показало, что результаты устойчивости бактерий соответствовали установленной базе знаний. Изучено влияние использования миварных экспертных систем на процесс выявления антибиотикорезистентности. Предложено описание методологий, использованных для оценки эффективности системы. Обосновано, почему использование миварных экспертных систем может значительно улучшить диагностику и лечение инфекционных заболеваний.
Ключевые слова: мивар, миварная экспертная система, КЭСМИ, Большие Знания, бактериальная устойчивость, автоматизированные системы управления производствами, умные производственные системы, автоматизированные системы управления технологическими процессами
Для цитирования. Салахутдинова Н. Ч., Варламов О. О. Применение миварных экспертных систем для диагностики бактериальной устойчивости к антибиотикам // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 2. С. 55–73. DOI: 10.35330/1991-6639-2025-27-2-55-73
Список литературы
- Варламов О. О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002. 286 с. EDN: RWTCOP
- Торжков М. С., Королева Ю. П., Балдин А. В. и др. Создание миварной экспертной системы для выполнения этических аспектов искусственного интеллекта для скоринга кредитования // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4(35). С. 139–150. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-139-150. EDN: BHOQXX
- Varlamov O.O., Chuvikov D.A., Adamova L.E. et al. Logical, philosophical and ethical aspects of AI in medicine // International Journal of Machine Learning and Computing. 2019. Vol. 9. No. 6. Pp. 868–873. DOI: 10.18178/IJMLC. EDN: XJPKWA
- Varlamov O.O., Chuvikov D.A., Lemondzhava V.N. et al. A software package supporting decision making on the safety of thermolabile blood components // Biomedical Engineering. 2022. Vol. 55. No. 5. Pp. 355–359. DOI: 10.1007/s10527-022-10135-0. EDN: ICRHIB
- Мащенко Е. И., Карпов Д. К., Варламов О. О. и др. Создание миварной экспертной системы для понимания образов и принятия решений при обнаружении падений людей //Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4(35). С. 88–100. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-88-100. EDN: FGLHZP
- Подопригорова Н. С., Козырев С. А., Подопригорова С. С. и др. Разработка миварной экспертной системы для выбора алгоритма консенсуса распределенных реестров // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4(35). С. 126–138. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-126-138. EDN: AVXOTO
- Шэнь Ц., Гун Ш., Варламов О.О. и др. Динамическое планирование траектории робота на основе семантического обнаружения объектов с использованием миварной экспертной системы // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4(35). С. 164–176. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-164-176. EDN: DHVOFC
- Chuvikov D.A., Kazakova N.A., Varlamov O.O., Golovizhin A.V. 3D modeling and 3D objects creation technology analysis for various intelligent systems // International Journal of Advanced Studies. 2014. Vol. 4. No. 4. Pp. 16–22. DOI: 10.12731/2227-930X-2014-4-3. EDN: TEBOFL
- Варламов О. О. Создание Больших Знаний и расширение областей применения миварных технологий логического искусственного интеллекта //Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2023. № 4(32). С. 30–41. DOI: 10.25729/ESI.2023.32.4.003. EDN: THBEWN
- Варламов О. О. Миварные технологии как некоторые направления искусственного интеллекта // Проблемы искусственного интеллекта. 2015. № 1(1). С. 23–37. EDN: WDNPGZ
- Варламов О. О. Автоматизация умственной деятельности людей через логический искусственный интеллект как фундаментальный механизм развития или гибели человечества // Проблемы искусственного интеллекта. 2017. № 3(6). С. 23–31. EDN: YNTRSV
- Варламов О. О., Лазарев В. М., Чувиков Д. А. О перспективах создания автономных интеллектуальных роботов на основе миварных технологий // Радиопромышленность. 2016. № 4. С. 96–105. EDN: UQEVLG
- Владимиров А. Н., Носов А. В., Потапова Т. С. Применение многопроцессорного вычислительного кластера НИИР для распараллеливания алгоритмов в научно-технических и вычислительных задачах // Труды НИИ Радио. 2009. № 3. С. 120–123. EDN: KYNLNN
- Семенов А. А. Исследование способов подбора рекламных кампаний на основе сравнения многомерных векторов // Проблемы искусственного интеллекта. 2020. № 1(16). С. 89–104. EDN: UEBEPL
- Штрак А. А. Миварная база знаний для автоматизации исследования открытого артериального протока и слуха // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 548–556. EDN: SXPYDW
- Клинова В. К. МБЗ портативного спирометра для обеспечения индивидуального контроля функций внешнего дыхания // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 557–561. EDN: GHUNIK
- Аброчнов Е. С., Соловьева А. М., Макеев В. А. и др. МЭС подбора полезных продуктов // МИВАР’24: Сборник научных статей.2024. С. 536–542. EDN: MRBKXC
- Овчинников Д. А., Милевич А. А., Фонин М. А. и др. МЭС для улучшения сегментации деревьев из облака точек // MIVAR’24: Сборник научных статей.2024. С. 293–297. EDN: NOGUPU
- Абдрашитова А. Н., Вардумян А. Т., Головацкий А. Д. и др. Облачная система создания МБЗ // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 455–459. EDN: LKDKGC
- Чувиков Д. А., Ким Р. И., Балдин А. В. Анализ больших языковых моделей для построения диалоговых систем // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 426–431. EDN: IWVZPS
- Варламов О. О., Егоров С. А. Развитие миварных технологий смысловой обработки потоков текстовых данных // МИВАР’22: Сборник научных статей. 2022. С. 194–212. EDN: PBFFTZ
- Коценко А. А. Анализ применения для АСУТП миварных сетей в формате двудольных и трехдольных графов // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 432–438. EDN: GLJGZV
- Хабчаева А. Р., Чежегова П. А. и др. МЭС для категорирования КИИ в АСУТП // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 37–41. EDN: VEAGPO
- Коваленко А. В., Кондрахин С. С., Смыслов Д. О. МЭС по подбору игрового тренажера для развития навыков управления транспортным средством // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 67–72. EDN: ZOXOUI
- Рудзинский В. В. МБЗ техподдержки высоконагруженного безотказного кластера // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 169–173. EDN: ZJYOTC
- Старых Ф. А. МЭС оценки содержимого пакетных данных в локальной сети // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 102–106. EDN: FKVQMO
- Плешаков В. И. Разработка миварной машины логического вывода для процессора Эльбрус. МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 450–454. EDN: EJDCAK
- Коценко А. А. Разработка моделей миварного логического пространства для обеспечения трехмерного движения автономных роботов // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 361–366. EDN: HBLZQY
- Синицын Л. С. Платформа для СПР робота на базе гибридной интеллектуальной системы // МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 384–388. EDN: QOSPPH
- Варламов О. О. О создании на основе миварных систем принятия решений «РОБО!РАЗУМ» групп автономных комбайнов и тракторов для сельского хозяйства // Проблемы искусственного интеллекта. 2019. № 2(13). С. 49–62. EDN: AMUYCK
- Федюнев А. Ю., Нестеров Ю. Г., Правдина А. Д. МЭС для контроля микроклимата в оранжерее // МИВАР’24: Сборник научных статей.2024. С. 107–112. EDN: HSWYCJ
- Варламов О. О. 2024: обзор областей применения миварных технологий ЛИИ. МИВАР’24: Сборник научных статей. 2024. С. 7–15. EDN: ATMAZU
- Andreev A., Kotsenko A., Varlamov O. et al. Text processing using LLM for automatic creation of agricultural crops knowledge bases //Bio Web of Conferences: International scientific conference on biotechnology and food technology (BFT-2024). Les Ulis: EDP Sciences, 2024. Vol. 130. P. 01029. DOI: 10.1051/bioconf/202413001029. EDN: YTLLMF
- Aladin D.V., Aladina E. V., Chuvikov D.A. et al. Creating a «Logical intelligent plant care system» in digital agriculture based on Mivar approach // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2022. Vol. 954. P. 012004. DOI: 10.1088/1755-1315/954/1/012004. EDN: HODWVY
- Chuvikov D.A., Aladin D.V., Adamova L.E. et al. A new method for creating Mivar knowledge bases in tabular-matrix form for ground intelligent vehicle control systems // Journal of Physics: Conference Series: International Conference on Actual Issues of Mechanical Engineering. 2021. Vol. 2061. P. 012123. DOI: 10.1088/1742-6596/2061/1/012123. EDN: SLARYS
- Aladin D.V., Varlamov O.O., Chuvikov D.A. et al. Control of vehicles and robots: Creation of planning systems in the state space (MIPRA) // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: International Conference of Young Scientists and Students «Topical Problems of Mechanical Engineering», 2020. Vol. 747. P. 012097. DOI: 10.1088/1757-899X/747/1/012097. EDN: OYOOVR
- Tabish A., Sarfaraz Ah., Muhammad A. Artificial Intelligence for Antimicrobial Resistance Prediction: Challenges and Opportunities towards Practical Implementation // Antibiotics (Basel). 2023. Vol. 12. No. 3. P. 523. DOI: 10.3390/antibiotics12030523
- Tang R., Luo R., Tang S. et al. Machine learning in predicting antimicrobial resistance: a systematic review and meta-analysis // Int J Antimicrob Agents. 2022. No. 60(5–6). P. 106684. DOI: 10.1016/j.ijantimicag.2022.106684
- Bilal H., Khan M.N., Khan S. et al. The role of artificial intelligence and machine learning in predicting and combating antimicrobial resistance //Comput Struct Biotechnol J. 2025. No. 27. Pp. 423–439. Available at: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11791014/ (accessed 01.03.2025)
- De Vries S., Ten Doesschate T., Totté JEE. et al. A semi-supervised decision support system to facilitate antibiotic stewardship for urinary tract infections // Comput Biol Med. 2022. No. 146. P. 105621. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105621
- Foroughi M., Arzehgar A., Seyedhasani S.N. et al. Application of machine learning for antibiotic resistance in water and wastewater: A systematic review // Chemosphere. 2024 DOI: 10.1016/j.chemosphere.2024.142223
Информация об авторах
Салахутдинова Нурия Чингизовна, студент, Институт искусственного интеллекта Российского технологического университета МИРЭА;
119454, Россия, Москва, пр-т Вернадского, 78;
vnechkv@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0009-0000-3531-944X
Варламов Олег Олегович, д-р техн. наук, профессор:
профессор базовой кафедры № 254 вычислительных комплексов, Институт искусственного интеллекта Российского технологического университета МИРЭА;
119454, Россия, Москва, пр-т Вернадского, 78;
2) профессор кафедры систем обработки информации и управления, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана;
105005, Россия, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, корп. 1;
3) гл. науч. сотр., АО НИИ вычислительных комплексов имени М. А. Карцева;
117437, Россия, Москва, ул. Профсоюзная, 108;
ovar@narod.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6081-3076, SPIN-код: 7983-9762