El sistema experto MYCIN opera sobre una Base de Conocimientos (BC), bien organizada sobre las enfermedades infecciosas, donde el conocimiento es inexacto por lo que el punto central son las t\u00e9cnicas para expresar medidas de opini\u00f3n, llamadas factores de certeza.<\/p>\n
La estructura de control es simple y esta basada en un sistema de producci\u00f3n.
\n1) Una colecci\u00f3n de hechos.
\n2) Un conjunto de reglas de producci\u00f3n.
\n3) Un generador de inferencias con encadenamiento hacia delante o hacia a tras (o ambos), junto a una estructura de conocimiento que capacita a la estructura de control para disidir que reglas, de todas las posibles, debe tomar parte en el mecanismo de inferencia.
\n4) Un mecanismo que realice inferencias, a partir de evidencias inciertas o incompletas..<\/p>\n
En MYCIN las agrupaciones de reglas dentro de un determinado contexto se definen en tiempo de generaci\u00f3n. El generador de inferencias proporciona una b\u00fasqueda dirigida por objetivos o por datos.<\/p>\n
La existencia de una estructura de control dependiente del dominio, la hace espec\u00edfica. Por eso se han extra\u00eddo de MYCIN las partes independientes del dominio para formar el MYCIN \u201cvacio\u201d o \u201chueco\u201d, EMYCIN. El cual se ha empleado en otros dominios tales como PUFF (cuidado respiratorio intensivo), SACON (calculo de estructuras de ingenier\u00eda), GRAVIDA (consejos para el embarazo), CLOT (desordenes de la sangre) y VM (manejo de la ventilaci\u00f3n).<\/p>\n
Hechos.
\n(contexto)(parametro)(valor)<\/p>\n
El contexto es alguna entidad del mundo real. Ejemplo: un paciente.
\nUn par\u00e1metro es un atributo del contexto. Ejemplo: la edad.
\nEl valor es una particularizaci\u00f3n del parar\u00e1metro. Ejemplo: 25 a\u00f1os.
\nA cada terna se le asocia un valor de certeza (FC).
\nFC toma valores en el intervalo (-1, 1) donde -1 es la negaci\u00f3n, 0 la ignorancia absoluta y 1 total certidumbre.<\/p>\n
Ejemplo:
\nOrganismo 1 \u2013 Identidad pseudomonas .8 (La identidad del organismo 1 es, con un factor de certeza 0.8, pseudomonas).<\/p>\n
Reglas de producci\u00f3n.<\/p>\n
Si premisa entonces acci\u00f3n (FC).<\/p>\n
En MYCIN las reglas se definen para poder encadenar hacia delante o hacia a tras. Las reglas se utilizan repetidamente utilizando el conocimiento dependiente del dominio para decidir que reglas se deben considerar, hasta que se de un contenido a los hechos. En algunos casos, las reglas dar\u00e1n contenido a los hechos mediante preguntas al medico.<\/p>\n
Ejemplo de reglas:<\/p>\n
Si (no se sabe si el organismo fue capaz de desarrollarse en presencia del aire (aerobicamente))
\nY (el lugar de cultivo es la sangre)
\nO (el laboratorio ha intentado que el organismo se desarrolle sin la presencia del aire (anaerobicamente)
\nY (el organismo fue capaz de desarrollarse anaerobicamente)
\nEntonces (hay evidencias de que el organismo es aerobio (.5) O anaerobio (.2).<\/p>\n
Las premisas ser\u00e1n verdad si todos los hechos son verdad.<\/p>\n
Factor de certeza.<\/p>\n
En general:
\nSi (contexto-parametro-valor (FC1)) y\/o (contexto-parametro-valor (FC2)) y\/o…….
\nEntonces (contexto-parametro-valor (FC)).<\/p>\n
FC\uf02aMin(FC1, FC2,….) = RC<\/p>\n
Si la regla no venia arrastrando ning\u00fan valor de certeza entonces RC se colocara como su factor de certeza (FC) , si ya tenia con un valor IC. Se calculara el FC actual.<\/p>\n
FC = IC + |RC| (1- |IC|) 0\uf03eRC, IC<\/p>\n
FC = -(|IC| + |RC| (1- |IC|)) 0\uf03cRC, IC<\/p>\n
IC + RC
\nFc = —————- RC . IC 0\uf03c
\n1 \u2013 min(|IC|, |RC|)<\/p>\n
La combinaci\u00f3n de \u20131 y 1 se define como 1.<\/p>\n
Este metodo del facto de certeza permite que el sistema se pueda enfrentar al razonamiento de juicios.<\/p>\n
Estructura de control dependiente del dominio<\/p>\n
El orden de las reglas no es significativo se aplican todas las reglas relevantes hasta que una determinada consigue un objetivo con certeza, en cuyo caso el resto de las reglas se ignora. La relevancia de una regla se define por la estructura del control dependiente del dominio, la cual se organiza como un \u00e1rbol de contexto donde se organizan los hechos de la BC en una jerarqu\u00eda, y se utiliza para definir el flujo de la consulta. Las reglas se agrupan en conjuntos de reglas definidas por el conjunto de tipos de contexto de aplicaci\u00f3n de las mismas (una regla siempre se refiere a un determinado tipo de contexto).<\/p>\n
Obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n a partir del usuario.<\/p>\n
Las preguntas se hacen o bien cuando fallan las reglas o bien cuando la informaci\u00f3n ha de provenir del usuario (ejemplo: datos de laboratorio). Se puede reelaborar una pregunta y permite diferentes conjunto de preguntas para usuarios con experiencia y sin ella, y se basa en la propiedad de \u201cpreguntar \u2013 primero\u201d, el sistema siempre procura primero obtener el valor de un par\u00e1metro a partir del usuario.<\/p>\n
El dise\u00f1ador debe proporcionar un medio aceptable de comunicaci\u00f3n con el usuario, MYCIN no fue totalmente satisfactorio en ese aspecto, lo cual se resolvi\u00f3 en ONCOCIN.<\/p>\n
Facilidades de explicaci\u00f3n<\/p>\n
MYCIN como muchos otros SE tienen la facilidad de explicar y justificar su funcionamiento, lo cual es \u00fatil para funciones educativas. En cualquier momento el usuario puede preguntarle \u201ccomo\u201d o \u201cporque\u201d , tomo tal decisi\u00f3n. Esto es a trav\u00e9s de reglas<\/p>\n
Ejemplo:
\nSi \u201cesta nublado\u201d entonces \u201cva a llover\u201d
\n\u201cSi \u201cva a llover \u201dentonces \u201ccoger la capa\u201d<\/p>\n
Ahora se le puede pregunta al sistema:
\nPorque \u201ccoger la capa\u201d?
\nPorque \u201cesta nublado\u201d y \u201cva a llover\u201d.<\/p>\n
Los Se son el resultado de una serie de consultas entre los constructores del sistema y expertos en el dominio de conocimiento de inter\u00e9s. Este proceso es laborioso y propenso a errores. Los expertos saben normalmente, mas de lo que piensan y no siempre pueden expresar f\u00e1cilmente sus procesos de ra<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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