近年來, 醫學和電腦間的結合日趨緊密, 在此前提下, 科學家們不斷致力於電腦自動
診斷的研究, 希望能發展出功能強大的醫用專家系統, 以協助醫師在看病時, 做出更
好的判斷。
醫用專家系統的研究始於1970年代。此時期著名的系統如MYCIN, INTERNIST, FUFF等
這些系統針對一種或數種的病病, 將數量龐大的知識庫放進大電腦中; 醫師們必須先
熟悉大電腦的系統語言, 才能操作這些專家系統。雖然這些系統的效能有目著睹, 但
對醫師而言, 由於難以使用, 所以使用牽并不高。
因此, 為了能由醫護人員來建立專家系統, 就需要一套好的建構工具, 此工具需具備
的條件我們認為至少應有下列特性:
1.必須以醫師的觀點來設計。
2.能在短期間內建立醫學專家系統。
3.能襄醫師將不同科別的病病納人專家系統, 達到只需更換不同的知識庫, 便能建出
不同醫學專家系統的目的。
4.必須能儲存大量的知識。
5.必須要有良好的人機介面, 使對電腦陌生的醫師, 經短暫的學習, 便能操作自如。
6.即使在資料不全的情況下, 系統也能進行初步診斷。
7.推論的策略應該要能接近醫師的思維模式:
本研究所葉元森層針對上述需求在ARC-TURBO16 個人電腦上, 以Turbo Prolog語言,
發展一套醫用專家系統建構工具。其在知識庫部分提供了很多的函數, 使醫師將知識
建得很完善; 但在推論時, 則相對地就變得無統一的標準項目可使用。而且由於使用
內部資料庫的關係, 當知識庫超過電腦主記憶容易時, 會有當機的現象。本文根據以
往未達成的目標提出以下幾種研究方法:
1.提供類似庫理教科書上的架構基結構知識庫, 使醫師能一目了然。
2.提供菜單選擇介面, 使醫師能快速建立專家系統。
3.將知識庫建成檔案, 只要更換不同組別檔案, 就是另一套專家系統。
4.採外部資料庫設計, 即使知識庫很大, 電腦也不會當機。
5.提供向前推論(forward Chaining), 問題遞減(problem reduction) 的推論方式,
即使在資料不全的狀態下, 也能做推論。
採用以上幾種方法, 發展出一套醫用專家系統建構工具, 經彰化基督教醫院潘文惇醫
師使用之后, 認為本系統可正常運作且已具實用性。