Detta dokument presenterar en probabilistisk modell för rea soning om tillståndet i ett system som förändras över tiden, både på grund av exogena och endoge nous influenser. Vår måldomän är en klass av medicinska förutsägelser problem som varken är så brådskande att utesluta noggrann diagnos eller framsteg så långsamt att tillåta godtyckliga tester och behandlingsalternativ. Inom dessa områden finns det vanligtvis tillräckligt med tid för att samla in information om patientens tillstånd och överväga alternativa diagnoser och behandlingar, men tidsinteraktionen mellan tidpunkten för tester, behandlingar och sjukdomens förlopp måste också beaktas. Vår strategi är att framkalla en kvalitativ strukturell modell av patienten från en mänsklig expert-modellen identifierar viktiga attribut, det sätt på vilket exogena förändringar påverkar attribut val ues, och det sätt på vilket patientens tillstånd förändras endogent. Vi framkallar sedan probabilis tic information för att fånga expertens uncerty om effekterna av tester och behandlingar och arten och tidpunkten för endogena tillstånd förändringar. I detta dokument beskrivs modellen i samband med ett problem vid behandling av trauman vid olyckor i fordon, och det föreslås en metod för att lösa modellen baserad på tekniken för sekventiell övervakning. Ett kompletterande mål med detta arbete är att reda ut och syntetisera en olikartad samling av forskningsinsatser som alla använder namnet "proba bilistic temporal resonans". I detta dokument nases relaterat arbete och pekar på väsentliga skillnader mellan vår föreslagna modell och andra tillvägagångssätt i litteraturen. av "tidsmässiga beslutsproblem". Temporala beslutsproblem är sådana där läkarens alternativ för att samla information om patienten eller behandla ett diagnostiserat problem tar ungefär lika lång tid som det tar sjukdomen att orsaka betydande förändringar i patientens tillstånd om den lämnas obehandlad. Därför har läkaren vanligtvis tid att samla in tilläggsinformation, tänka på alternativa diagnoser eller vänta på en förändring av patientens status. Å andra sidan kan fördröjning av behandlingen för att samla in information eller överväga alternativa diagnoser leda till situationer där patientens tillstånd förändras till det sämre. Vi måste därför modellera både de exogena förändringarna av patienten (traumatiska händelser, behandlingar, tester) och endogena förändringar (till exempel på grund av progression av en sjukdom eller skada), och vi kommer att koncentrera oss på de problem där endogena och exogena förändringar tenderar att inträffa i samma takt. 1 Det faktum att våra modeller kommer att framkallas av en mänsklig expert kräver att modellens struktur och param eters kan framkallas naturligt och koncist. Vår erfarenhet av lockelse leder oss till en modell där experten först tillhandahåller en strukturell modell av domänen, och sedan ger probabilistiska parametrar som kvantifierar hans osäkerhet i samband med denna struktur. Papperet är organiserat enligt följande: först presenterar vi ett motiverande exempel och beskriver modellen. Därefter diskuterar vi inferensproblemet och beskriver tekniker för att stegvis bygga och lösa modellen. Vi avslutar med att jämföra detta arbete med annan forskning inom området och pekar på en väsentlig skillnad mellan två olika arbetslinjer, båda med namnet "probabilistiskt temporalt resonemang". 2 Exempel Följande exempel kommer att motivera de representativa behoven och valen för modellen, och i Sec-1 Exogena förändringar är de som orsakas av krafter utanför systemet i motsats till endogena förändringar som genereras av krafter interna i systemet.
"Nätverk av exogena händelser och endogena förändringar" REF ) är en probabilistisk modell för resonemang om systemet eftersom det förändras över tiden, både på grund av exogena händelser och endogena förändringar.
Probabilistic Temporal Reasoning with Endogenous Change
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}