При проведении консилиума аргументы отражают частные мнения специалистов и могут иметь различную истинностную оценку для его участников. Поэтому формализм для построения логического вывода на основе аргументации должен учитывать структуру множества аргументов, в частности, возможность существования отношения порядка на множествах аргументов [10], что определяется диагностической значимостью привлекаемых в качестве аргументов признаков. Это могут быть патогномоничные (однозначно характеризующие заболевание), обязательные (встречающиеся с частотой 80 – 90% при данной патологии), главные (встречающиеся с частотой 50 – 60%) и сопутствующие или второстепенные признаки.
Относительно четкие зависимости в системе отношений «следствие – результат» или «наблюдаемые признаки – идентификация состояния» справедливы для определенных, более или менее стандартных ситуаций, в которых аргументация в пользу определенного диагноза строится на поиске классических проявлений заболевания и использовании хорошо известных дифференцирующих признаков. Нередко предварительный диагноз формируется непосредственно в процессе сбора анамнеза и последовательного «сканирования признаков» (осмотре больного), например, болевые ощущения, связанные с приемом пищи, и различные диспепсические явления вызывают у врача мысли о язвенной болезни желудка. А последующее обследование (или наблюдение) пациента является необходимым условием получения информации для аргументации в процессе дифференциальный диагностики и подтверждения или отклонения первичной диагностической гипотезы. Другими словами, имеет место то, что В.К. Финн [13] определяет как познавательный цикл продуктивного мышления. В отношении рассматриваемой ситуации для медицинской диагностики он может быть представлен в следующем виде: Анализ результатов осмотра – рассуждение и аргументация, включая аналогии – гипотеза или альтернативные гипотезы – верификация или фальсификация – пополнение данных и знаний – повторный цикл рассуждения и аргументации – коррекция гипотезы. Возможен ряд таких итераций в процессе получения новой медицинской информации, что относится в первую очередь к особо трудным для диагностики случаям, характеризующимся высоким уровнем сходства клинических проявлений. Этому можно поставить в соответствие наличие для некоторых ситуаций многих предписаний без указания того, каким из них надлежит следовать – буридановы ситуации [17].
Диагностический процесс у врача высокой квалификации основывается на личностных представлениях, являющихся сплавом опыта (памяти о наблюдавшихся больных) и накопленных знаний, сочетающихся с преобразованными («пропущенными через себя») данными медицинской литературы. Этому соответствуют требования к решателям интеллектуальных партнерских систем [18], которые используют логики объективного и субъективного (экспертного) знания.
Достижение цели в интеллектуальной системе [13] и в медицинской диагностике требуют для своего осуществления определенных действий и способностей (табл. 1).
Таблица 1. Аспекты достижения цели посредством рассуждения
| В интеллектуальных системах | В медицинской диагностике |
| Упорядочение информации по степени существенности | Подразделение признаков, в зависимости от их диагностической ценности, на: патогномоничные (характерные только для определенного заболевания), обязательные (встречающиеся в подавляющем большинстве случаев), главные (часто встречающиеся), второстепенные |
| Устранение неопределенности посредством использования информации, упорядоченной по степени релевантности для рассматриваемой ситуации | Уменьшение диагностической неопределенности путем направленного поиска идентифицирующих признаков |
| Рефлексивное управление – способность как к оценке полученных результатов и выбранных средств получения этих результатов, так и к коррекции данных (пополнению данных, отказу от некоторых данных, пересмотру результатов и т.п.) | Мысленная самооценка наблюдаемых признаков и выдвигаемых гипотез, их отклонение или подтверждение с помощью дополнительно находимой информации |
| Выбор стратегий, адекватных решаемой задаче | Поиск аргументов и контраргументов (в анамнезе и в виде специфических изменений) или прецедента |
| Выведение логических следствий | В распознавании состояний общепринята логика «если … то» |
| Поиск сходства фактов и генерирование предположений | Наличие фактов, характерных для ряда заболеваний, позволяет строить дифференциально-диагностические ряды |
| Верификация и фальсификация получаемых результатов | Отклонение контраргументов и представление фактов, однозначно характерных для определенной нозологической формы |
Ассоциативные отношения
Диагностический процесс предполагает, что врач должен не только выявить симптомы болезни, точно описать их (что до сих пор является в медицине неоднозначно решаемой задачей), но и, по возможности, проследить связи между ними. Нередко часть диагностически значимой информации теряется в процессе извлечения знаний. Это можно объяснить «умолчанием» экспертов, имеющим в своей основе несформулированные («недопроявленные») ассоциативные отношения. Их вербализация определяется соответствующей постановкой задачи и особым искусством когнитолога в работе с экспертами. Эта, нередко существенная, часть информации должна находить отражение в базах знаний, примером чего может служить интеллектуальная диагностическая система ДИАГЕН [19]. Привлечение этих дополнительных (скрытых) признаков (например, гидроцефалия при макроцефалии), находящихся в определенных отношениях с отмеченными, может повысить эффективность идентификации распознаваемых заболеваний и способствовать доказательности рассматриваемой гипотезы.
Нечеткие представления
В процессе постановки диагноза требуется учитывать нечеткость как самих используемых понятий (признаков), так и отнесение их к определенному классу. Эта нечеткость может периодически изменяться (уменьшаться / увеличиваться), в том числе вследствие ассоциативных связей между признаками. Это обусловлено и тем, что с философской точки зрения данные, неоспоримые для того, чтобы от них отталкиваться, всегда являются несколько нечеткими (vague) и двусмысленными. И процесс распознавания состояния состоит главным образом в переходе от того, что очевидно, но нечетко и двусмысленно, и в чем мы чувствуем себя совершенно уверенными, к чему-то точному, ясному, определенному, что (как мы находим посредством рефлексии и анализа) включено в нечеткое исходное представление и, так сказать, являет собой действительную истину, лишь тенью которой выступает нечеткое [20]. При этом степень нечеткости не осознается вплоть до попытки нечто прояснить.
Характерная для врачей довольно широкая шкала нечетких вербальных определений к высказываемым ими соображениям (рассуждениям в условиях неопределенности) условно может быть объединена понятием «мне кажется» [21]. Это объясняется тем, что разная степень уверенности отражает неполноту информации о конкретных проявлениях болезни, тем более, что понятие «синдром» и в еще большей степени «симптомокомплекс» – это «размытые» образы, нередко включающие серии нечетких описаний. Последующая аргументация направлена на уменьшение неопределенности.
Шкала возможных оценок достоверности предполагаемого диагноза, указывающая на степень уверенности врача, может включать следующие мысленные или вербальные оценки: «абсолютно достоверно», «скорее всего», «спорные сведения» (относится к комиссионному решению при проведении консилиума), «мало вероятно», «сомнительно, но не исключено», «крайне мало вероятно». Можно провести параллель с семантическим аспектом аргументации, состоящим в порождении оценок высказываний, проверяемых на согласие с точкой зрения: «фактическая истина»” (аргументы «за» при отсутствии аргументов «против»), «фактическая ложь» (аргументы «против» при отсутствии аргументов «за»), «фактическое противоречие» (аргументы и «за» и «против») и, наконец, «неопределенность» (нет аргументов ни «за», ни «против») [22]. Фактическое противоречие в случае наличия аргументов и «за» и «против» особенно ярко проявляется при диагностике нетипичных случаев заболеваний.
Нечеткость и вероятность, моделирующие разные типы неопределенности, взаимно дополняют друг друга, а мера нечеткости нечеткого множества могла бы служить и мерой неопределенности, возникающей при принятии решения о том, к какому из классов отнести объекты анализируемого множества [23]. Из этого проистекает важность того, чтобы условие выдвижения гипотезы сопровождалось указанием о степени уверенности врача его соответствию (принадлежности) определенной ситуации (как это предусмотрено в системе ДИАГЕН [1]), имея в виду, что степень вероятности гипотезы есть функция от двух аргументов – самой гипотезы и имеющихся знаний о проявлениях данного заболевания. Эта информация может использоваться в аргументационных интеллектуальных системах при построении гипотез в отношении часто и редко встречающихся заболеваний, в том числе характеризующихся многообразием клинических вариантов («масок»).