医疗专家系统MYCIN：人工智能在医疗领域的早期探索
医疗专家系统MYCIN：人工智能在医疗领域的早期探索
MYCIN是一个医疗专家系统，专注于传染病特别是细菌性败血症的治疗选择。它通过知识库、推理引擎、用户界面等组件，为医生提供治疗建议和解释。作为早期的专家系统，MYCIN在人工智能领域具有重要地位，其核心原理和组件在当今的许多知识型系统中仍然适用。
知识型计算机程序（Knowledge-based computer program）是一种利用人工智能技术，特别是专家系统（Expert Systems），来模拟人类专家的决策过程的软件。这种程序通常包含以下几个关键组件：
- 知识库（Knowledge Base）：存储领域专家的知识和经验，通常以规则、事实或框架的形式存在。
- 推理引擎（Inference Engine）：根据知识库中的规则和输入的数据进行逻辑推理，以生成结论或建议。
- 用户界面（User Interface）：允许用户与程序交互，输入数据，获取输出结果，并在需要时请求解释。
- 解释系统（Explanation System）：当用户需要时，提供关于程序如何得出结论的解释。
- 知识获取组件（Knowledge Acquisition Component）：允许专家更新和维护知识库。
MYCIN程序是一个典型的知识型计算机程序，它专注于传染病，特别是细菌性败血症的治疗选择。MYCIN的实现细节如下：
- 咨询系统（Consultation System）：使用知识库和医生输入的患者数据来生成治疗建议。
- 解释系统（Explanation System）：包括一个通用问答器（General Question-Answerer）和一个推理状态检查器（Reasoning Status Checker），用于解释咨询过程中的推理，并记录程序的决策过程。
- 知识获取系统（Knowledge Acquisition System）：允许专家更新MYCIN的静态知识库，而不需要编程知识。
关于演示范例，这篇论文并没有提供具体的示例，但是可以想象一个MYCIN的使用场景如下：
- 数据输入：医生输入患者的临床信息，如症状、实验室测试结果等。
- 推理过程：MYCIN的推理引擎根据输入的数据和知识库中的规则进行分析，确定可能的病原体和合适的治疗方案。
- 治疗建议：程序生成一个或多个治疗建议，并提供相应的解释。
- 解释请求：如果医生对某个建议有疑问，可以使用解释系统来获取决策背后的逻辑和证据。
- 知识更新：领域专家可以定期更新知识库，以反映最新的医学研究和实践。
由于MYCIN是一个早期的专家系统，具体的用户界面和交互方式可能与现代软件有所不同，但它的核心原理和组件在当今的许多知识型系统中仍然适用。
MYCIN系统是由Edward H. Shortliffe等人于1972年开始研制的用于诊断和治疗感染性疾病的医疗专家系统，其不仅能对传染性疾病作出专家水平的诊断和治疗选择，而且便于使用、理解、修改和扩充。此外，它可以使用自然语言同用户对话，并回答用户提出的问题，还可以在专家的指导下学习新的医疗知识。
MYCIN第一次使用了知识库的概念，并使用了似然推理技术。可以说，MYCIN是一个对专家系统的理论和实践都有较大贡献的专家系统，后来的许多专家系统都是在MYCIN的基础上研制的。
进入20世纪80年代，随着专家系统技术的逐渐成熟，其应用领域迅速扩大。20世纪70年代中期以前，专家系统多属于数据解释型（DENDRAL、PROSPECTOR、HEARSAY等）和故障诊断型（MYCIN、CASNET、INTERNIST等）。它们所处理的问题基本上是可分解的问题。
20世纪70年代后期，专家系统开始出现其他的类型，包括超大规模集成电路设计系统KBVLSI、自动程序设计系统PSI等设计型专家系统；遗传学实验设计系统MOLGEN、安排机器人行动步骤的NOAH等规划型专家系统；感染病诊断治疗教学系统GUIDON、蒸气动力设备操作教学系统STEAMER等教育型专家系统；军事冲突预测系统IW和暴雨预报系统STEAMER等预测型专家系统。
与此同时，这一时期专家系统在理论和方法上也进行了较深入的探讨。适于专家系统开发的程序语言和高级工具也相继问世。尤其是专家系统工具的出现又大大加快了专家系统的开发速度，进一步普及了专家系统的应用。
20世纪80年代，专家系统在生产制造领域中的应用已非常广泛，比如CAD/CAM和工程设计、机器故障诊断及维护、生产过程控制、调度和生产管理等。这些应用在提高产品质量和产生巨大经济效益方面带来了巨大成效，从而极大地推动了生产力的发展。