Kurzfassung
Computerunterstützte medizinische Diagnosesysteme versuchen mit Hilfe einer Wissensbasis aus einem Patientensymptommuster Diagnosen zu deduzieren. Beinhaltet die Wissensbasis widersprüchige Elemente, so vermindert sie das Qualitätsniveau des gesamten Expertensystems. Ziel eines jeden Implementierers muß es daher sein, Konsistenz der jeweils verwendeten Wissensbasis zu gewährleisten.
CONSDED (CONsistency and DEDuction) ist eine Inferenzmaschine, die die Konsistenz der Wissensbasis des medizinischen Diagnosesystems CADIAG-1 (Computer Assisted DIAGnoses) feststellt. Die vorgeschlagene Methode basiert auf der Tatsache, daß es gelungen ist, die verwendeten Relationen zwischen den medizinischen Entity-Typen mit Hilfe des Prädikatenlogischen Kalküls formal darzustellen.
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Literatur
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© 1985 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Barachini, F., Adlassnig, KP. (1985). Überlegungen zur Konsistenztestproblematik von Wissensbasen am Bei-Spiel des Medizinischen Expertensystems Cadiag-1. In: Trost, H., Retti, J. (eds) Österreichische Artificial Intelligence-Tagung. Informatik-Fachberichte, vol 106. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-46552-9_1
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