Разделив модели заболеваний, программа может использовать ряд альтернативных стратегий, которые выбираются в зависимости от количества обрабатываемых гипотез.

Если обрабатывается более четырех гипотез, используется стратегия опровержения (режим RULEOUT). Смысл ее заключается в том, чтобы как можно сильнее свернуть дерево пространства гипотез, задавая пользователю вопросы о симптомах, которые являются наиболее сильными индикаторами гипотез-кандидатов.

Если количество анализируемых гипотез не превышает четырех, но больше одной, используется стратегия дифференциации (режим DISCRIMINATE). При этом пользователю задают вопросы, которые помогут выбрать между гипотезами-кандидатами.

Если анализируется всего одна гипотеза, используется стратегия верификации (режим PURSUING). Пользователю задают вопросы, способные подтвердить справедливость анализируемой гипотезы.

Весь процесс носит итеративный характер. Данные, которые пользователь вводит в ответ на вопросы программы в любом из перечисленных режимов, обрабатываются по той же методике, что и введенные сразу после начала сеанса работы с программой. При этом, в частности, активизируются новые узлы дерева, обновляется активизация ранее проанализированных узлов, формируются и сортируются модели заболеваний и выбираются узлы (возможно, новые) для формирования уточняющих вопросов

Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST

В общих чертах программа INTERNIST работает следующим образом. На начальном этапе данные о пациенте вводятся в любом порядке, при этом объем данных значения не имеет. Далее программа приступает к первому шагу решения задачи дифференциального диагностирования — формируется первичный набор гипотез, который может включать как области заболеваний (т.е. нетерминальные узлы дерева заболеваний), так и конкретные заболевания (терминальные узлы). Если какая-либо из отобранных гипотез объясняет наличие важных проявлений из числа тех, которые наблюдаются у пациента, то этой гипотезе "начисляются" поощрительные очки. Если из гипотезы следует, что у пациента должно быть определенное проявление заболевания, а в действительности оно не наблюдается, то гипотеза "наказывается" штрафными очками. В списке гипотез, отсортированном по сумме набранных оценок, два элемента считаются конкурирующими в том случае, если их объединение не объясняет никаких новых проявлений, которые не могли бы быть объяснены любой из этих гипотез по отдельности. Определив набор альтернатив, программа таким образом формулирует задачу дифференциации. Далее программа "сосредоточит внимание" на множестве гипотез, в которое входят наиболее правдоподобная гипотеза и ее конкуренты.

Однако следует подчеркнуть, что INTERNIST в действительности не использует тот простой алгоритм иерархического построения и проверки гипотез, который в общих чертах был описан в разделе 13.1. Это объясняется тем, что симптомы, которые активизируют определенный нетерминальный узел в дереве заболеваний, могут быть также существенны и для других узлов. Таким образом, программа не может предполагать, что заболевание, которым страдает пациент, должно быть найдено только среди дочерних узлов активизированного нетерминального узла. Так, хотя симптомом холеры (cholestasis) и является разлитие желчи (jaundice), существуют и другие заболевания, никакого отношения к холере не имеющие, которые могут иметь такой же симптом, например группа алкогольных гепатитов (alcoholic hepatitis). Таким образом, хотя основная идея построения дерева заболеваний состоит в том, что соседние узлы в иерархии должны соответствовать заболеваниям или группам заболеваний с общими симптомами, программе приходится часто рассматривать гипотезы из достаточно разнородных областей заболеваний.

В этом и состоит основная проблема при решении задачи диагностирования с помощью INTERNIST. В одной из своих работ Попл указал на то, что на практике использованные в программе эвристические методы управления процессом логического вывода иногда оставляют без внимания важные данные о состоянии пациента, а отдают предпочтение менее существенным с точки зрения специалистов-практиков [Pople, 1982]. Поскольку сходимость процесса поиска не совсем соответствует той идеальной картине, которая была описана выше, это приводит к серьезному затягиванию интерактивного процесса диагностирования в сложных случаях, так как на начальной стадии программа отдала предпочтение неконструктивной гипотезе. Так, результаты клинических анализов исследования различных органов пациента, если рассматривать их по отдельности, заставляют программу "распылять" внимание в нескольких направлениях. Опытный клиницист постарается интегрировать имеющиеся данные на ранних стадиях диагностирования и сосредоточиться на какой-либо одной ключевой гипотезе. Таким образом, оказывается, что схема управления процессом логического вывода, реализованная в программе INTERNIST, на практике оказывается слишком упрощенной по сравнению с моделью рассуждений, используемой опытным врачом.

Как показал опыт эксплуатации систем PUFF и CENTAUR, при работе в ограниченной предметной области, т.е. в случае, когда диагностируется довольно жестко очерченный круг заболеваний, описанная стратегия оказывается вполне приемлемой. Проблемы возникают при расширении предметной области. Нельзя сказать, что при этом метод оказывается вообще неработоспособным, поскольку программа INTERNIST все-таки справляется с довольно сложными случаями, но врачи отмечают, что при этом она иногда демонстрирует довольно странный путь поиска решения.

Попл пришел к выводу, что базовая стратегия иерархического построения и проверки гипотез нуждается в дополнении новыми структурами знаний, которые представляли бы сведения о подходящем структурировании множества альтернатив, известных опытным клиницистам. Он отметил, что в нынешней базе знаний программы INTERNIST знания о возможных конкурирующих заболеваниях представлены недостаточно полно, нужно провести дальнейшие исследования целесообразности использования различных стратегий управления логическим выводом после того, как задача дифференциального диагностирования сформулирована, в частности разработать наиболее удачные критерии отсеивания гипотез.

Если воспользоваться терминологией Кленси (см. главу 12), то в решении проблем, связанных с медицинской диагностикой, имеются структурный и стратегический аспекты, которые не представлены явно ни в организации пространства гипотез, ни в организации процедур конструирования и решения задач дифференциального диагностирования.

Рабочая среда инженерии знаний TDE

TDE [Kahn et at, 1987] представляет собой среду разработки для комплекса инструментальных средств создания экспертных систем TEST [Pepper and Kahn, 1987]. Последний ориентирован прежде всего на решение проблем классификации, к которым, в частности, относится и задача диагноза. Название системы TEST— аббревиатура от Troubleshooting Expert System Tool (комплекс инструментальных средств для построения экспертных систем поиска неисправностей), а название системы TDE — аббревиатура от TEST Development Environment (среда разработки TEST). При создании этих программ был использован подход, существенно отличающийся как от подхода при разработке программ MYCIN/EMYCIN (см. главу 10), так и от подхода, использованного при разработке программ MUD/MORE (см. главу 12).

Основным элементом представления знаний является структурированный объект, а не порождающее правило. (Для разработки TDE был использован язык описания фреймов Knowledge Craft.)

Объекты представляют понятия, тесно связанные со способом мышления специалистов по поиску и устранению неисправностей. Такие абстрактные понятия, как гипотезы и симптомы, заменены конкретными— вид отказа (failure mode) и тестовая процедура (test procedure), смысл которых будет объяснен ниже.