The methods of fuzzy set theory offers an approach to the creation of an expert system for medical diagnosis based on the fuzzy initial information and assessments. The main problems in creating an expert system for medical diagnosis related to performance, usage and acquisition of knowledge, and propose methods to solve them on the basis of methods of the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. Created structure of the proposed expert system questioning patients and preliminary diagnosis describes its functional units: the control unit screen; The image control unit; unit database management and knowledge; block dialogue with the questioning; unit aid in the acquisition of knowledge; Block explaining the conclusions of the process. A block diagram of an evaluation process in the system of questioning and preliminary diagnosis. For a description and the formalization of the relationship of the disease and symptoms is used matrices of fuzzy relations. The description of the diagnostic algorithm, using the linguistic truth values. To solve the problems of expert procedures in fuzzy environment, we propose an effective method for organizing and conducting peer review, taking into account the peculiarities of human assessment procedures, doctors knowledge and methodology of fuzzy set theory. Thus, we propose an approach to the creation of an expert system, which can contribute to early detection and treatment of diseases due to the active diagnosis of the system. In order to ensure and improve the accuracy of the conclusions in the proposed expert system is introduced a model based on fuzzy match as a broader concept.

На основе методов теории нечетких множеств предлагается подход к созданию экспертной системы для медицинской диагностики с учетом нечеткости исходной информации и оценок. Выделены основные проблемы при создании экспертной системы для медицинской диагностики связанные с представлением, использованием и приобретением знаний, и предложены методы их решения на основе методов теории нечетких множеств и нечеткой логики. Создана структура предлагаемой экспертной системы расспроса больных и предварительной диагностики описаны ее функциональные блоки: блок управления экраном; блок управления изображением; блок управления базами данных и знаний; блок ведения диалога при расспросе; блок помощи в приобретении знаний; блок объяснения процесса выводов. Разработана блок-схема процедуры оценки в системе расспроса и предварительной диагностики. Для описания и формализации взаимосвязи болезни и симптомов используется матрицы нечетких отношений. Дано описание алгоритма диагностики, использующего лингвистические значения истинности. Для решения проблем проведения экспертных процедур в нечеткой среде предложен эффективный метод организации и проведения экспертной оценки, учитывающий особенности человеческой процедуры оценки, знания врачей и методологию теории нечетких множеств. Таким образом, предлагается подход к созданию экспертной системы, которая может способствовать раннему обнаружению и лечению болезней благодаря активной постановке диагноза самой системой. Для обеспечения и повышения точности выводов в предлагаемой экспертной системе вводится модель, основанная на нечетком соответствии как более широком понятии.