|  |  |  | 
13.3.2. 
  Методика выделения правдоподобных гипотез в INTERNIST
  
 В процессе 
  выполнения консультаций программа INTERNIST работает следующим образом. Сначала 
  пользователь вводит список существующих проявлений заболеваний пациента. Каждое 
  проявление активизирует один или несколько узлов в дереве заболеваний.
  
 Из выделенных 
  на этом этапе узлов программа формирует модели заболевания, каждая из 
  которых включает четыре списка:
  
 (1) наблюдаемые 
  проявления, не связанные с данным заболеванием;
  
 (2) наблюдаемые 
  проявления, согласующиеся с данным заболеванием;
  
 (3) проявления, 
  отсутствующие во введенных данных, но всегда сопутствующие данному заболеванию;
  
 (4) проявления, 
  которые отсутствуют во введенных данных, но не согласуются с данным заболеванием 
  (опровергают выдвинутую гипотезу).
  
 В модели заболевания 
  проявления, подтверждающие гипотезу, получают положительные оценки, а те, которые 
  им противоречат, — отрицательные. Оба типа оценок "взвешиваются" значениями 
  свойств IMPORT соответствующих проявлений, и модель получает премиальные очки, 
  если имеет причинную связь с другим подтвержденным заболеванием. Затем модели 
  заболеваний разделяются на две группы. В одну группу попадают модель с самой 
  высокой оценкой и все остальные, которые представляют взаимно исключающие 
  с ней гипотезы. Их можно считать "соседними" узлами на дереве 
  заболеваний. Другая группа включает заболевания, совместимые с наиболее 
  правдоподобной гипотезой, т.е. узлы, принадлежащие другим областям заболеваний 
  (рис. 13.2).
  
 
 
  
Рис. 13.2. 
  Разделение узлов в дереве гипотез. Узлы активизированных гипотез вычерчены утолщенными 
  прямоугольниками, а узел наиболее правдоподобной гипотезы и его дочерние узлы 
  залиты серым цветом
  
 В таком разделении 
  используется концепция доминирования, которой придается следующий смысл. 
  Модель заболевания D1 доминирует над D2 в 
  том случае, если наблюдаемые проявления, которые не могут быть объяснены гипотезой 
  D1, входят как подмножество в число проявлений, которые не 
  объясняются и гипотезой D2. Если мы выделили наиболее правдоподобную 
  гипотезу D0 среди всех активизированных на первом этапе, то каждая 
  из остальных гипотез Di сравнивается с гипотезой Do Если D0 доминирует 
  над Di или Di доминирует над Do, то Di включается в ту же группу "привилегированных" 
  гипотез, что и Do Эта группа должна рассматриваться программой в первую 
  очередь. В противном случае Д включается в другую группу гипотез, анализ которых 
  откладывается на будущее.
  
 Рациональное 
  зерно в таком разделении в том, что модели, включенные в привилегированную группу 
  на любом этапе уточнения, можно считать взаимно исключающими альтернативами. 
  Такое заключение основано на том, что для любых гипотез (моделей) Di и Dj в 
  этой группе диагноз, включающий Di иDj, добавит очень немного или не добавит 
  ничего к "полноте накрытия" каждой из гипотез Di и Dj по отдельности. 
  На следующем этапе уточнения модели обрабатываются по той же методике, если 
  проблема выбора среди моделей, связанных с Do, будет решена. Разделение 
  начинается с нового узла Do, который получит наивысшую оценку среди уточняемых 
  моделей.
  
 Уже после 
  ввода первой порции исходных данных будет активизирована только часть всех узлов 
  дерева. Теперь задача программы состоит в том, чтобы преобразовать дерево из 
  исходного состояния в состояние решения. В состоянии решения дерево должно включать 
  только те терминальные узлы, которые в совокупности "накрывают" все 
  имеющиеся симптомы.
  
 Разделив модели 
  заболеваний, программа может использовать ряд альтернативных стратегий, которые 
  выбираются в зависимости от количества обрабатываемых гипотез.
  
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.
|  |  |  |