Vi undersöker en probabilistisk modell för diagnos av flera sjukdomar. I modellen representeras sjukdomar och fynd som binära variabler. Dessutom är sjukdomar marginellt isolerade, funktioner är villkorligt oberoende givet sjukdomsfall, och sjukdomar interagerar för att producera fynd via en bullrig OR-gate. En algoritm för beräkning av den bakre sannolikheten för varje sjukdom, med tanke på en uppsättning observerade fynd, kallas quickscore, En av de vanligaste kritiken mot användningen av sannolikhetsteori i expert-system tillämpningar är att teorin är opraktisk att tillämpa i realistiska situationer [1]. I försöken att besvara denna kritik har flera forskare vid Stanford, inklusive jag själv, åtagit sig uppgiften att konvertera till ett probabilistiskt ramverk Quick Medical Reference (QMR) [10], ett av de största medicinska expertsystem som finns. Vi har gjort en enkel och lättfattlig transformering av kunskapsbasen QMR till en probabilisitc-modell [6, 8). Liksom de heuristiska algoritmerna i QMR gör modellen det möjligt för alla kombinationer av sjukdomar att finnas i en patient. Tyvärr leder denna funktion till en tids komplexitet för att härleda sannolikheten för varje sjukdom med tanke på en uppsättning fynd som är exponentiellt i antalet sjukdomar (0(2n)) för alla kända algoritmer. Eftersom det finns över 600 sjukdomar i QMR är dessa algoritmer svåråtkomliga. Dessutom är detta problem känt för att vara NP-hård [2]. I detta dokument presenterar jag quickscore, en algoritm med tids komplexitet som är exponentiellt i antalet positiva fynd. Mer exakt har algoritmen en tids komplexitet av O(nm-2m + ), där m+ är antalet positiva fynd och m-är antalet negativa fynd. Även om quickscore har en exponentiell tids komplexitet, är det användbart i praktiken eftersom antalet observerade positiva fynd ofta är mycket mindre än antalet sjukdomar som övervägs. För många realistiska patientfall, quickscore implementeras på en Macintosh II ger ett svar på mindre än 1 minut i realtid.
Quickscore formulering av REF drar nytta av bullriga-eller parameterisering för att ge en exakt inference algoritm som är polynomial i antalet negativa fynd men fortfarande exponentiellt i antalet positiva fynd.
A Tractable Inference Algorithm for Diagnosing Multiple Diseases
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}