医療診断を対象とした事例間の関係の構造化に基づく事例べース推論システムの作成

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
事例べース推論(CBR)は、従来のルールベース推論によるエキスパートシステムの開発における知識獲得の困難さを大幅に軽減できると期待されている。ところが、ルール獲得の代わりに、事例の集合の構造化、与えられた問題と過去の事例との類似度の尺度、類似した事例を必要に応じて修正するための知識、などが必要となる。本研究では、事例の集合の構造化に対しては、学習アルゴリズムを応用した手法を、問題と事例間の類似度の定義に対しては、事例から得られた確率を用いた手法をそれぞれ提案する。そして、甲状腺疾患の診断を例に、診断型エキスパートシステムを作成し、実際の医師の診断結果との比較により、典型的な事例を調べるだけでも全事例を調べた場合と同等の正答率が得られることを確認した。このことから、診断効率の向上が期待される。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク