This paper reports on experiments designed to identify and implement mechanisms for
enhancing the explanation capabilities of reasoning programs for medical consultation.
The goals of an explanation system are discussed, as is the additional knowledge needed
to meet these goals in a medical domain. We have focussed on the generation of explanations
that are appropriate for different types of system users. This task requires a knowledge
of what is complex and what is important; it is further strengthened by a classification of the associations or causal mechanisms
inherent in the inference rules. A causal representation can also be used to aid in
refining a comprehensive knowledge base so that the reasoning and explanations are
more adequate. We describe a prototype system which reasons from causal inference
rules and generates explanations that are appropriate for the user.
Diese Arbeit berichtet über Experimente, die dazu dienten, Methoden zur Verbesserung
der Aussagekraft von Grundlagenprogrammen für medizinische Beratungen zu erkennen
und anzuwenden. Diese Programme benutzen eine Codierung der medizinischen Information
in einem Spezialbereich, um mittels logischer Folgerungen die möglichen Ursachen eingetragener
Symptome auszugeben. Die Ziele des Erklärungssystems werden im Zusammenhang mit dem
zusätzlichen Wissen, das zur Lösung dieser Aufgabe im medizinischen Bereich benötigt
wird, diskutiert. Wir haben uns darauf konzentriert, solche Erklärungen zu erzeugen,
die für die unterschiedlichen Systembenutzer geeignet sind. Diese Aufgabe benötigt
eine Kenntnis davon, was komplex und was wichtig ist in den Beratungen, und wird von
einer Klassifizierung der ursächlichen Verbindungen, welche den Regeln für die Folgerungen
unterliegen, unterstützt. Das Folgerungsnetz kann auch benutzt werden, um die Entwicklung
eines Systems für die Erkennung von Zusammenhängen zu unterstützen, kann aber nicht
genug Informationen enthalten, um neue Folgerungen aus dem bestehenden Wissen abzuleiten.
Wir beschreiben den Prototyp eines solchen Systems, das aus dem Folgerungsnetz Schlüsse
ableitet und dem Benutzer geeignete Erklärungen darbietet.
Key-Words
Medical Decision Making - Consultation Systems - Explanation - Artificial Intelligence
- Expert Systems
Schlüssel-Wörter
Medizinische Entscheidungsfindung - Konsultationssystem - Erklärung - künstliche Intelligenz
- Experten-System
