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ＭＹＣＩＮ

ＭＹＣＩＮの概要

• スタンフォード大学ＨＰプロジェクト

• E.H.Shortliffe, R.Daivis, W.J.Clancey…

• タスク：感染症診断（病原菌の同定）と

治療（薬の投与法）

• ＫＢとＩＥの分離：プロダクションルール＋後向き推論

• 不確実性推論，説明機能，知識獲得支援，

自然言語インタフェース

システムの概観

Consultation Program

Explanation Program

Question Answering

Program

Knowledge Acquisition

Program

Knowledge

Base

Patient

Database

Behavior（１）１）患者についての情報を入力して下さい．

名前，年齢，性別，人種，．．．

サリー，４２歳，女性，白人，．．． 基礎データ⇒患者DB（WS)

２）サリーから採取された陽性検体培養物がありますか？

いいえ

３）サリーから懸案の検体培養物がありますか

はい．

４）部位：採取日：染色標本のチェック：採取方法を入力して下さい．

ＣＳＦ（脳脊髄液）：３－Ｊｕｎ－７５：Ｙｅｓ：尿

５）ＣＳＦ培養物の標本に細菌がみられましたか？

いいえ．

．．．

１３）サリーは，最近，頭痛や目眩や倦怠感が続いていますか？

（はい，０．６）

ＣＳＦ培養物は，髄膜炎に関連すると考えられる．

Behavior（２）

３７）サリーの臨床歴に中耳炎がありますか？

はい．

３８）サリーは，やけどをしていますか？

Ｗｈｙ （なぜそのような質問をするのか？）

現在，下記のルールを使って診断中ですので，★の条件節を質問したのです．

ＩＦ ☆ （１） 治療を必要とする感染症は髄膜炎である．

☆（２）ＣＳＦ培養物の標本に細菌は含まれていない．

☆（３）感染症の型は細菌によるものである．

★（４）患者は重度のやけどをしている．

ＴＨＥＮ （１）感染症を引き起こしている原因菌のひとつは，緑膿菌である．

Behavior（３）Ｈｏｗ（３）第3条件節

（即ち，どのようにして，感染症の型が細菌によるものであると判ったのか？）

以下のルールにより，感染症の型が細菌によるものであると結論付けた．

はい．

ルール５００ ０．４

ルール５０１ ０．６

….

….

サリーの感染症を引き起こしている病原菌は，下記のように推測する．

①サリーの感染症は「髄膜炎」である．

②その髄膜炎を引き起こしている病原菌は，「ミコバクテリウム」「コクシジオイデス」「酵母菌」の可能性がある．

．．．

４６）サリーの体重を教えて下さい．

５１．３㎏

③薬の投与法について指示．

プロダクションルールの表現もしも １）感染症が原発性菌血症で，

かつ ２）培養検体採取部位が通常無菌と考えられる部位で，

かつ ３）細菌が侵入したと考えられる感染経路が消化管であるならば，

そのとき その細菌の種類はバクテロイデスである可能性がある（確信度０．７）

IF 1) the infection is primary-bacteremia, and

2) the site of the culture is one of the sterile sites, and

3) the suspected portal of entry of the organism is the gastrointestinal tract,

THEN there is suggestive evidence (0.7) that the identity of the organism is bacteroides.

RULE 050 対象Object 属性Attribute （属性）値ValuePREMISE: ($AND (SAME CNTXT INFECT PRIMARY-BACTEREMIA)

(MEMBF CNTXT SITE STERILESITES)

(SAME CNTXT PORTAL GI)

ACTION: (CONCLUDE CNTXT IDENT BACTEROIDES 0.7)

推論エンジン（１） ＭＯＮＩＴＯＲ

１．ルールの条件部の第１条件節を調べる

２．条件節の属性がＰＤＢ属性リストに含まれてるか？

３．条件節の属性値と対応するＰＤＢ属性値と比較し，成立するかどうか？

４．ルールを不採用とする

５．調べるべき条件節が残っているか？

６．ルールの結論をＰＤＢに記録せよ

７．条件部の次の条件節を調べる

８．ＦＩＮＤＯＵＴ関数を呼び出す

２

５

３

７

６

４

START

８

RETURN

RETURN

１

No

Yes

No

Yes

Yes

No

推論エンジン（２） ＦＩＮＤＯＵＴ

１．条件節の属性が臨床検査属性リストに含まれてるか？

２．ユーザにその属性値を尋ねよ．その後，ＰＤＢにその結果を記録する（質問の処理）

３．その属性値を導出するのに必要なルール群を求めよ．（中間仮説の処理）

４．ルール群の各ルールにＭＯＮＩＴＯＲを適用

START

1

3

4

2

RETURN

No Yes

• IF P(Po,Pa,Pv), Q(Qo,Qa,Qv) THEN D1 (0.7)

• IF R,S THEN D2 (0.6) D1,D2:最終仮説

• IF P1, P2 THEN P (0.4) F1～F10：臨床データ

• IF P3 THEN P (0.5) それ以外：中間仮説

• IF Q1,Q2 THEN Q (0.5)

• IF F1,F2 THEN P1 (0.4) PDB

• IF F3,F4 THEN P2 (0.7) (サリー，年齢，４２）（O1,A1,V1)

• IF F5 THEN P3 (0.6)

• IF F6,F7 THEN Q1 (0.5) 臨床検査属性リスト

• IF F8 THEN Q2 (0.8) （血圧，．．．）

• IF F9,F10 THEN Q2 (0.5)

下記のルールベースを仮定

IF P(Po,Pa,Pv), Q(Qo,Qa,Qv) THEN D1 (0.7)

IF R,S THEN D2 (0.6) D1,D2:最終仮説

IF P1, P2 THEN P (0.4) F1～F10：臨床データ

IF P3 THEN P (0.5) それ以外：中間仮説

IF Q1,Q2 THEN Q (0.5)

IF F1,F2 THEN P1 (0.4) PDB

IF F3,F4 THEN P2 (0.7) (サリー，年齢，４２）

IF F5 THEN P3 (0.6)

IF F6,F7 THEN Q1 (0.5) 臨床検査属性リスト

IF F8 THEN Q2 (0.8) （血圧，．．．）

IF F9,F10 THEN Q2 (0.5)

D1

PQ

P1P2 Q1 Q2P3

F2F1 F3 F5F4 F6 F7 F8 F10F9

推論木（ゴール木，AND/OR Tree）

F1からF10がユーザ（医者）に質問として与えられる探索としては縦型探索（DFS)

ＷｈｙとＨｏｗの処理

• Ｗhy？の処理推論木を上昇してルールを提示Whyを２回入力すると？２回上昇

• Ｈow？の処理推論木を下降してルールを提示

不確実性推論

・ＡＮＤノードの処理結論部のＣＦ(Certainty Factor)値 （確信度）＝条件節の最小ＣＦ値×減水係数（ルールのＣＦ値）

・ＯＲノードの処理結論部のＣＦ値(Certainty Factor)値 （確信度）＝第１ルールで得られたＣＦ値（ＣＦ１）＋（１－ＣＦ１）×第２ルールで得られるＣＦ値（ＣＦ１）

※先程の推論木で、F1,…,F10 = (Yes O.5)とした場合、最終仮説D1の確信度を計算せよ。ただし、推論打ち切り条件を０．２未満とする。

確信度の計算

Q1 = 0.5(F6) X 0.5(rule) = 0.25

Q2 : 0.5(F8) X 0.8(rule) = 0.4

(1-0.4) X 0.5(F9) X 0.5(rule) = 0.15

0.4 + 0.15 = 0.55

Q = Min(Q1,Q2)(=0.25) x 0.5(rule)=0.125

P1 = 0.5(F1) X 0.4(rule) = 0.2

P2 = 0.5(F3) X 0.7(rule) = 0.35

P3 = 0.5(F5) X 0.6(rule) = 0.3

P: Min(P1,P2)(=0.2) x 0.4(rule)=0.08

(1-0.08) X P3(0.3) X 0.5 (rule) = 0.138

0.08 + 0.138 = 0.218

D1 = MIN(P,Q) (=0.125) X 0.7 = 0.0875

レポート演習問題２ＭＹＣＩＮに関する以下の設問に答えよ．

(1) 下記のＲＢにおいて，inf1 と inf2 を根節点とするAND/OR木を書け．(2) MONITORとFINDOUTの処理の概略を述べよ．(3) ユーザに与えられる最初の質問は何か？(4) (3)で Why を２回入力するとシステムはどのような説明文を生成するか？(5) f1=0.3, f2=0.4, f3=0.5, f4=0.4, f5=0.3 とする. bd1=bd2=1 とする。

打ち切り条件なしで inf1 の確信度を計算せよ．

IF im1, im2 THEN inf1 (0.5) IF im21 THEN im4 (0.6)

IF im3, im4 THEN inf2 (0.5) IF bd1 THEN im11 (0.9)

IF im11 THEN im1 (0.6) IF bd2, f1 THEN im12 (0.8)

IF im12 THEN im1 (0.7) IF f2 THEN im13 (0.9)

IF im13 THEN im1 (0.8) IF f3 THEN im21 (0.7)

IF im21, im22 THEN im2 (0.6) IF f4 THEN im21 (0.8)

IF im11 THEN im3 (0.5) IF f5 THEN im22 (0.6)

知識獲得

知識獲得の研究の流れ

• 第一世代専門知識の引き出しが焦点。知的インタビューシステム。聞き上手。

• 第２世代メインテナンスに焦点。知識モデリング。ＰＳＭとオントロジー。

• 第３世代知識モデリングの応用。ＫＭ．．．

メタ知識

• 知識を操作（処理）する知識

• 競合解消戦略：知識を実行制御する知識

• 知識をデバッグする知識

• ルールモデル：知識を獲得支援する知識

• メタ知識を操作する知識：メタメタ知識

TEIRESIAS

私の治療上の推奨は以下の可能性のある感染症と，その原因菌と思われ

る細菌の推定に基づく．

感染症－１は原発性菌血症である．

＜項目－１＞ 大腸菌 〔菌１〕

＜項目－２＞ 緑膿菌 〔菌１〕

ＴＥＩＲＥＳＩＡＳの虫取り・修正開始

これらの原因菌の種類判定は正しいか．

＊＊ 誤っている 専門家が誤りを発見：ＭＹＣＩＮの停止

推定にもれている種類はあるか

＊＊ ある

何がもれているか

＊＊ 肺炎桿菌，非ミラピリス変形菌

結論に不適当な種類の菌が含まれているか

＊＊ 含まれている

どの種類の菌が不適当か

＊＊ 緑膿菌

次にどうするか指定せよ

１〕 あなた自身が問題の原因を調べる説明機能

２〕 私が虫取りをすることを手伝ってくれる

３〕 いまはこのままとしておき，後で修正する

１，２，３のうちから選択せよ

＊＊ ２

３：ハグ記録ファイルに記録。システムプログラ

ムにより，後で定期的に調べられる

ＭＹＣＩＮの推論結果の解析＜誤った結論を導いた場合＞

１．実行されたルールに誤りがある

２．実行されなかったが，実行されるべきルールが存在した

３．あるルールが実行されたが，実行されるべきではなかった

４．ルールベース中にルールが不足していた

次の規則が菌１の種類を緑膿菌と推定するために用いられた．

緑膿菌同定ルール

規則 １８４

根拠として

〔１．１〕菌１の属するカテゴリが不明で

〔１．２〕菌１のグラム染色性が陰性で

〔１．３〕菌１の形状が棹状で

〔１．４〕菌１の好／嫌気性は適応的である

それゆえ，菌１が緑膿菌である弱い根拠がある（確実度０．３）

この規則は正しいか

＊＊ 正しい 推論過程の分析

この症例ではこの規則の条件は成立しないのか

＊＊ 成立しない

どの節が成立しないか

＊＊ 節１ １８４は実行されるべきではなかった

専門家はＭＹＣＩＮは菌１のカテゴリについて知っているべきであると考えている．

ＭＹＣＩＮは菌種１のカテゴリの決定に失敗したので規則１８４が適用された．

菌の属するカテゴリの決定が可能か

＊＊ 可能である

どのカテゴリと決定できるか

＊＊ 腸内細菌属

菌１の属するカテゴリが腸内細菌属であることを推定する規則はどれも起

動されなかった．

以下の（可能性のある）規則は〔＊＊〕のつけられた節が成立しなかったため起

動されなかった．

腸内細菌属同定ルール １１６

ＩＦ １）菌１の種類が不明であり

＊＊２）菌１のグラム染色性が不明であり 不成立

３）菌１の形状が不明であり

４）検体採取部位が髄腔であり

５）感染症が髄膜炎であり

６）Albert Hall の年齢が２カ月以下である

ＴＨＥＮ

菌１の属するカテゴリが腸内細菌属でる弱い根拠がある

（確実度０．３３）

腸内細菌属同定ルール ５０

ＩＦ

１）菌１の形状が桿状であり

２）菌１のグラム染色性が陰性であり

３）菌１の好／嫌気性が適応的であり

＊＊４）菌１による感染症が院内感染である 不成立

ＴＨＥＮ

菌１の属するカテゴリが腸内細菌属である根拠がある

（確実度０．７）

これらの規則は正しいか

＊＊ 正しい

これらの規則のうちで起動されるべきものがあるか

＊＊ ない ある

１１６と５０のどちらを実行すべきですか？

＊＊１１６

細菌のグラム染色性が決定できる

不足している規則があるか

＊＊ ある

そのような規則を教えてもらえるか

＊＊ はい

お願いする・・

ユーザの自然言語によるルールの入力

もしも：

１．＊＊ 患者の疾患が原発性菌血症であり

２．＊＊ 採取部位が非汚染部位である

ならば，そのとき

＊＊ カテゴリが腸内細菌属である根拠がある （確実度０．８）

RULE MODELの一例

CATEGORY-IS

EXAMPLES ((RULE116 .33) 本ルールモデルを生成した

(RULE058 .70) ルール群

(RULE037 .80)

(RULE095 .90)

(RULE152 1.0)

(RULE148 1.0))

P-ADVICE ((GRAM SAME NOTSAME 3.83)

(MORPH SAME NOTSAME 3.83)

前提部に ((GRAM SAME) (MORPH SAME) 3.83)

おける (MORPH SAME) (GRAM SAME) 3.83)

規則性 ((AIR SAME) (NOSOCOMIAL NOTSAME SAME ) (MORPH SAME) (GRAM SAME) 1.58)

((NOSOCOMIAL NOTSAME SAME) (AIR SAME) (MORPH SAME) (GRAM SAME)

1.58)

((INFECTION SAME) (SITE MEMBF SAME) 1.23))

((SITE MEMBF SAME) (INFECTION SAME) (PORTAL SAME) 1.23))

A-ADVICE ((CATEGORY CONCLUDE 4.73)

行動部に (IDENT COCLUDE 4.85)

おける規則性 ((CATEGORY CONCLUDE) (IDENT CONCLUDE) 4.73))

MORE-GENL (CATEGORY-MOD)

MORE-SPEC NIL

＜RULE MODELを用いたルールの修正＞

批判するつもりはないが，DAVIS博士，菌の属するカテゴリを決定する規則で

検体採取部位

感染症

に言及する規則の多くものでは，さらに ルールモデル

〔A〕 菌の感染経路 の適用

についても言及している．

ここで私が〔A〕を考慮した節を追加してみてもよいか

＊＊ よい

ここで規則のモデルの一つの適用法が見られる．TEIRESIASは専門家に，

この種の規則に典型的に見られる知識の一部を追加することを助言し，シス

テム自身がルールを完成させることを提案している．このようにルールを完

成させるために，他の規則のモデルに照らして適当と思われる規則を参照す

ることによって，最も確からしい感染経路に関する条件節が見出される．

次の条件節でよいか．

〔A〕 感染経路が消化管である 以前のコンサルテーション

＊＊ よい の情報

}

}

＜コンサルテーションの再実行＞

× Rule 116 〔腸内細菌科同定〕

× Rule 050 〔腸内細菌科同定〕

○ Rule 383 〔腸内細菌科同定〕

今入力した新しいルール

× Rule 184 〔緑膿菌同定〕

○ Rule 084 〔肺炎棹菌・

非ミラピリス変形菌同定〕

・ 望み通りの結果となり

TEIRESIASの虫取り・修正終了