Качество и сложность реализации интеллектуальной программной системы, решающей задачу медицинской
диагностики, зависит от структуры медицинских знаний, то есть от используемой онтологии. Метод
оценивания структурных свойств таких составляющих онтологии, как онтология знаний и онтология
действительности, позволяет на ранних этапах разработки Банка медицинских знаний сделать важные
оценки, связанные с качеством и сложностью его реализации. Метод позволяет выявлять неполноту модели
предметной области, несогласованность определений терминов, предвидеть объем и сложность реализации
редактора знаний о наблюдениях, редактора знаний о заболеваниях, оценить трудоемкость реализации
решателя задачи диагностики и проведения испытаний Банка медицинских знаний.
Якість і складність реалізації інтелектуальної програмної системи, вирішує завдання медичної діагностики,
залежить від структури медичних знань, тобто від використовуваної онтології. Метод оцінювання
структурних властивостей таких складових онтології, як онтологія знань і онтологія дійсності дозволяє на
ранніх етапах розробки Банку медичних знань зробити важливі оцінки, пов’язані з якістю і складністю його
реалізації. Метод дозволяє виявляти неповноту моделі предметної області, неузгодженість визначень
термінів, передбачати об’єм і складність реалізації редактора знань про спостереження, редактора знань про
захворювання, оцінити трудомісткість реалізації вирішувача завдання діагностики і проведення випробувань
Банку медичних знань.
Quality and complexity of realization of intelligence system for medicine diagnostics depend on medicine
knowledge’s structure i.e. on used ontology. The method of evaluation of ontology structure allows early in
the Medicine Bank development to make significant evaluations concerned with quality and complexity of its
realization. The method allows to reveal incompleteness of domain model, the disagreement between the
concept definitions, to predict size of realization of knowledge editors, to get the information that helps to
simplify user’s interface, to estimate labor-intensiveness of diagnostics system programming and testing.
