再贴一些中文资料
http://li.tmu.edu.tw/slide/Diag_Dec_Supp/mdss.htm
李友专 (Yu-Chuan Li, M.D., Ph.D.)
「专家系统」(Expert System)一直是电脑科学中的人工智慧 (Artificial Intelligence)研究者的热门话题。顾名思义，专家系统便 是具有如同人类专家一般，能对特定领域的问题做判断，解释及 认知的一组电脑程式。但由於此特定领域可大可小，且对「认知」 的定义亦有不同解释，故可有小如某些所谓「汽车辨识专家系统」 只能依照汽车外型等几项特徵辨认十种车。亦有大如某些实验阶段 的超大型医学专家系统，可依据十二万个不同的医学表徵 (Manifestations)分辨八千个疾病。儘管专家系统的定义未尽明确， 但基本上，当此系统所能处理的问题其复杂性及对专业知识的需求 相近或高於人类专家，且其表现(performance)亦相近或超过人类专 家时，我们便可称之為专家系统。
与医学相关的专家系统可以依其功能分為诊断，治疗或监测 (Monitor) 之用。本文将以诊断专家系统為主，对於其应用领域及 应用范围做一简单之介绍，我们将跳过专家系统的构建机制，如知 识表现法(Knowledge Representation)及知识工程(Knowledge Engineering)等细节。
最早的医学诊断专家系统可追溯至一九七○年代de Dombal的 急性腹痛鑑别诊断系统及Shortliffe之MYCIN传染性疾病(Infectious Diseases)的鑑别诊断系统。前者被设计於急诊处做急性腹痛之诊断 (de Dombal et al., 1972)，在一次304个case的Study中，此专家系统 成功地诊断出所有真正有Acute Appendicitis之case，但将non- specific abdominal pain误诊為Acute Appendicitis之情形则有六例； 另一方面急诊的专科医师却Miss了六例真正Acute Append-icitis的 病人，并且将二十例以上的non-Specific abdominal pain病人误诊為 Acute Appendicitis而送进开刀房。此系统后来发展出可在IBM-PC 上执行的版本而在英国的急诊室被广泛地使用。MYCIN则可经由 一连串的交谈式资料输入而协助诊断感染性疾病并建议用以治疗此 病之抗生素种类及剂量。MYCIN也曾被证明具有与传染病科专家 一样好的诊断及处方能力（以其所能辨认之疾病為限），但由於此 系统仅能在价值数百万美元的大型电脑上执行，它从未真正被应用 在临床诊断上。
继MYCIN之后，仍有许多诊断专家系统陆陆续续在各研究机 构被发表，如针对Glaucoma（青光眼）的诊断及治疗而设计的 CASNET(Nordyk et al., 1978)及麻省理工学院的PIP等。然而这些知 名的诊断专家系统虽多半已被证明為在某方面相当或优於人类专 家，但由於其知识范围均限於狭小的医学领域（如青光眼之诊 断），且多為研究阶段的程式，许多硬体及使用者介面的限制使得 其广泛应用的可能性大大降低。一般使用者只能望文兴叹，却无机 会亲自操作使用，幸运的是，随著电脑软／硬体技术的日新月异， 在八○年代末期，终於出现了数套具有庞大知识库与亲善的使用者 介面(User-friendly)，并可在PC或Macintosh等个人电脑上执行的医 学诊断专家系统，它们分别是犹他大学的Iliad(Warner, 1985)，匹兹 堡大学的QMR （Quick Medical Reference）(Miller, 1986)及麻省综 合医院及哈佛大学合作的DxPlan(Barnett 1987)（见表一），其中 QMR及DxPlan是由原本在大型电脑上累积了十多年经验的诊断专 家系统化而来，Iliad则是以大型医院资讯系统中的决策模组 (decision modules)為雏型，在Macintosh上发展出来的。据估计，光 是為了搜集及转化医学知识，研究人员已花费了约10,000 man-hour 在Iliad上，至今每天仍有四～六位各科的Attending Doctors在犹他 大学的知识工程室中不断地改进及扩张其知识库呢！
硬体需求 发行公司
Iliad IBM PC 486以上机种 Mosby
QMR IBM PC-AT以上机种 Camdat
DxPlan IBM PC Massechusetts General Hospital
表一 各系统之硬体需求及发行公司
Iliad, QMR及DxPlan所涵盖的知识领域包括了内科各次专科的 多数疾病及临床表徵(manifestation)（见表二）。在使用者输入已 知的临床表徵如病史，PE，实验室检验及放射科或病理检查之 后，系统会根据这些资料再反问用者相关的问题，以期得到完整而 精确的资讯。经过这样一段交谈式的资料输入过程后（见图一）， 电脑会根据这些资料用知识库中的医学知识加以分析推论，并回馈 予使用者推论之结果（图二），使用者则可依此结果而输入或修改 资料以得到更精确的诊断，或在病情尚未明朗的情况下，询问电脑 下一步应作何种检验或测试，方可以最少之花费得到最多的资讯 （如rule in或rule out某些diagnosis）。
这些诊断专家系统最大的功能便是在这使用者输入资料与电脑 回馈出结果的过程中，使医师（预设的使用者）能对此病人的病情 有全面性的考虑与了解，并能在不浪费医疗资源之情况下，清楚地 计画下一步的诊断或医疗策略。同时这些系统对年轻的医师亦有教 导临床诊断技术的效果。美国已有三十个以上的医学院用Iliad作学 临床诊断课程的教学工具。
在诊断的正确性上，许多医学文献一再证明这些系统至少具有 一般内科住院医师的诊断能力，在Annuals of Internal Medicine (Bankowitz, 1989)的一篇以特别困难的临床病例之初步诊断為实验 样本的文章里，QMR以85％的正确诊断率超越了临床医师的60％ 的正确诊断率。这些应归功於电脑庞大的记忆量及不偏差(unbiased) 的推理能力。但在诊断专家系统的研究发展上，仍有许多极具挑战 性的问题有待克服；如多重诊断，时间性的病情／变化等，仍是这 些系统较弱的部分，此外，当然囉！如果所期待的诊断或疾病不在 此系统的知识库内，那电脑便完全无能為力了。
诊断数 临床表徵数
Iliad 2,300 9,000
QMR 700 5,000
DxPlan 2,200 8,000
表二 以上為各系统所涵盖之诊断及临床表徵的概略数目，但随著各系统的发展，这些数字很可能会随之改变。
记得在一次演讲后曾有位医师向我提出这样的问题：「若是诊断专家系统继续如此演化下去，将来医师要何去何从？」相信许多 医师也有著类似的疑问。就此问题我除了强调Medical Informatics 的研究者从未将取代医师做為研究的目标，个人更以為：一位好的 医师除了下立诊断之外，仍需具备PE的技巧，作Study的能力及了 解并治疗患者心理与身体病痛的胸怀，也就是所谓的Human Factors。这绝不是任何诊断辅助工具或电脑程式所能取代的。相反 的，医师们应试著去了解并利用电脑的特性来补足人类的不完美性 (McDonald, 1976, New England Journal of Medicine)，让临床医学也 像许多其他领域一样，藉著电脑的辅助而更上一层楼。 |
发表于 2006/5/31 02:10:20
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