Лечение бактериальных инфекций

Обычно нужно приступать к антибиотическому лечению бактериальных заболеваний крови еще до того, как будет установлен виновник болезни. Почему бы просто не подождать результатов лабораторного анализа для получения точного характера инфекции, вместо того чтобы пользоваться неполными и неточными данными? Ответ состоит в том, что надежные данные, основанные на выращивании культур, накапливаются весьма медленно. Для тяжелобольных терапия должна начаться немедленно, а не через две недели после поступления. При этом возникает выбор: врач может прописать средства, обладающие широким спектром действия, чтобы охватить все возможности, но лучше было бы назначить лекарства, специфические для данной болезни, если удастся максимально использовать имеющуюся информацию о болезни. Обычно отсутствие времени и недостаток опыта ведут к применению средств широкого спектра действия. МАЙСИН (MYCIN) представляет собой систему решения задач, которая может способствовать применению более специфического подхода при лечении, поставляя врачу хороший совет.

МАЙСИН может оказаться полезным для врачей при диагнозе инфекций

МАЙСИН снабжает себя информацией о конкретных случаях, запрашивая информацию о симптомах болезни пациента, общем состоянии, истории болезни и результатах лабораторных анализов.

В каждый момент вопросы, которые задает МАЙСИН, определяются текущим состоянием анализа всех предыдущих вопросов и ответов. Таким образом, в начале вопросы берутся как бы из некоторого контрольного списка, но затем они сильно разнообразятся по мере поступления информации. Вот короткий пример:

• Имя пациента?
  Джон Доу.
  
• Пол?
  Мужской.
  
• Возраст?
  Ему 55 лет.
  
• Были ли получены культуры, указывающие на общий тип? Да.
  
• Какой тип инфекции?
  Первичная бактериемия.
  
• Когда симптомы были обнаружены впервые?
  5 мая 1975 г.
  
• Будем называть самую последнюю из полученных культур КУЛЬТУРА-1. Откуда была взята эта культура?
  Из крови больного.
  
• Когда?
  9 мая 1975 г.
  
• Будем называть первый представительный организм из этой культуры крови ОРГАНИЗМ-1.
  Удалось ли идентифицировать этот организм?
  Нет.
  
• Является ли ОРГАНИЗМ-1 палочкой, кокком или чем-то еще? Палочка.
  
• Какова окраска по Граму у ОРГАНИЗМА-1?
  Грамотрицательная.
  
• Был ли отобран материал для посева из мест, не подверженных инфекции, относительно которого вы просите совета?
  Нет.
  
• Рос ли ОРГАНИЗМ-2 в аэробных условиях?
  Да.
  
• Рос ли ОРГАНИЗМ-1 в анаэробных условиях?
  Да.
  
• Каков, по вашему мнению, был путь внедрения ОРГАНИЗМ-1?
  Желудочно-кишнечый тракт.
  
• 
  Когда система МАЙСИН полагает, что она достаточно хорошо ориентируется в ситуации, она начинает задавать серию вопросов, подготавливаясь к выдаче рекомендации по курсу лечения:
  
• Моя рекомендация будет основываться на представлении, что ОРГАНИЗМ-1 может представлять собой: 1) Pseudomonas-aeruginosa, 2) Klebsiella-pneumoniae, 3) E. Coli, 4) Bacteroides-fragilis, 5) Enterobacter, 6) Proteus-non-mirabilis.
  Пользуясь шкалой от 0 до 4, в которой большие числа соответствуют худшему состоянию, как вы оцениваете степень заболевания пациента?
  3.
  
• Обладает ли пациент клинически значительной аллергической реакцией на какой-либо антибиотик?
  Нет.
  
• Вес пациента?
  70 кг.
  
• Моя первая рекомендация состоит в следующем: для того чтобы охватить варианты болезни 1, 2, 3,5 и 6, давайте гентамицин дозой 119 мг (1,7 мг/кг) раз в 8 часов внутривенно или внутримышечно в течение 10 дней. В случае почечной недостаточности дозы следует изменить. А чтобы охватить вариант 4, давайте клиндамицин в дозах по 595 мг (8,5 мг/кг) раз в 8 часов внутривенно или внутримышечно в течение 14 дней. Если разовьется диарея или другие желудочно-кишечные осложнения, то проверьте, нет ли псевдомембранозного колита.
  Хотели бы вы ознакомиться с моей рекомендацией, которую я считаю следующей по порядку?
  

Располагая помощью такого типа, загруженный врач мог бы принять во внимание большее число факторов и обеспечить более адекватное лечение. В настоящее время удивительно большая часть населения получает каждый год значительную дозу пенициллина. По мнению некоторых специалистов, 90% назначений излишни или даже неправильны.

МАЙСИН - это система рассуждения, работающая в обратном направлении

Совокупность знаний системы МАЙСИН составляют примерно 300 продукций, относящиеся к инфекционным заболеваниям крови. Следующая продукция является типичным представителем:

Если инфекционный тип - это первичная бактериемия, предполагаемый путь внедрения - это желудочно-кишечный тракт и материал для посева был отобран стерильно, тогда имеются данные за то, что организм носит бактериальный характер.

При использовании этих знаний МАЙСИН действует в обратном направлении. Для каждого из 100 возможных диагнозов МАЙСИН пытается прийти к элементарным фактам, известным из лабораторных результатов и клинических наблюдений.

Работа в обратном направлении является методом выбора, если система продукций используется для проверки одной конкретной гипотезы. Но МАЙСИН производит проверку каждой возможной гипотезы, так что вопросов экономии при поиске (переборе) здесь не ставится. Система МАЙСИН работает в обратном направлении по той причине, что в этом случае вопросы выглядят лучше сфокусированными. Придерживаясь вопросов, которые вытекают из предполагаемого дерева И/ИЛИ под некоторым конкретным заключением-гипотезой, система обеспечивает тесную связь вопросов с этой гипотезой. Система, работающая в прямом направлении, может делать скачки, собирая сначала информацию, относящуюся к одной гипотезе, а затем к другой. Создается впечатление, что такая система работает наугад. Поведение такого сорта только раздражает людей.

МАЙСИН подсчитывает фактор уверенности

Система МАЙСИН действует в области, где решения редко принимаются наверняка. Поэтому создатели этой системы объединили некоторую простую теорию правдоподобного рассуждения с механизмом продукций. Теория позволяет установить для каждого заключения в дереве И/ЙЛИ так называемый фактор уверенности, но в том, как это сделано, имеется ряд серьезных недостатков. Исследования продолжаются.

Вкратце, согласно этой теории, каждое описание продукции должно включать некий фактор ослабления, подобный фактору уверенности, меняющийся от нуля до единицы. Затем каждая продукция передает некоторое число от гипотетических факторов, поддерживающих ее в дереве И/ИЛИ. Происходит это следующим образом:

• В вершинах типа И наименьший фактор уверенности на ветвях таких посылок умножается на фактор ослабления этой продукции. Результат передается наверх. Благодаря этому заключение никогда не может иметь большую силу, чем самое слабое из поддерживающих его свидетельств.
• В узлах типа ИЛИ факторы уверенности подкрепляют друг друга. Для одной ветви уверенность в целом равна фактору уверенности, который в ней ассоциирован. Остающееся расстояние до полной уверенности равно 1 - <фактор уверенности 1>. Добавление второй ветви позволяет фактору уверенности преодолеть это оставшееся расстояние в степени, пропорциональной уверенности, ассоциированной со второй ветвью:

таким образом, сила заключения возрастает вместе с объединенной силой ведущих к нему цепочек рассуждения. Заметим, чтобы подчеркнуть симметрию, эта формула может быть переписана иначе:

Рис. 9.3 показывает, как эти числа проходят по простому дереву И/ИЛИ. Заметим, что если правдоподобность падает ниже некоторого произвольного выбираемого порога, равного, скажем, 0,2, то гипотеза считается неподдержанной и отметается.

МАЙСИН беседует с врачом на английском

Поскольку система МАЙСИН предназначена для помощи людям, которые не являются корифеями в программировании, то удобное общение с человеком асболютно необходимо. Это было достигнуто целям рядом способов, один из которых - обеспечение английского интерфейса. Это сильно повысило привлекательность системы. Никто не хочет говорить с вычислительной машиной через супер специалиста. К счастью, построить такой интерфейс оказалось относительно легко, поскольку для обмена информацией в мире, с которым имеет дело МАЙСИН, нет необходимости в сложной обработке естественного языка.

МАЙСИН может ответить на многие вопросы, касающиеся его знаний и поведения

Обращаясь к записи истории использования продукций, система МАЙСИН способна ответить на вопросы относительно того, почему был использован некоторый факт или каким образом этот факт был установлен. В основном эта способность базируется на простом, весьма ограниченном формате хранения знаний, вытекающем из методики систем продукций. Чтобы решить, например, почему^было сделано заключение относительно некоторого факта, МАЙСИН рассматривает использованные им продукции, отыскивая ту, которая содержит упомянутый факт в своем множестве заключений. Требуемый ответ представляет собой просто перечисление этих продукций по имени или перечисление фактов в множестве посылок одной из них. Рассмотрим следующее:

• Откуда вы знаете, что эта культура была взята из стерильного источника?

Рис. 9.3. В системе МАЙСИН используется простая теория правдоподобного вывода, позволяющая передавать вверх по дереву И/ИЛИ коэффициенты уверенности относительно данных фактов. Величины F_i представляют собой факторы уверенности, поставляемые пользователем для фактов, которые он вносит в систему, величины С_i - это факторы уверенности, вычисленные для каждого сделанного заключения, а А_i - 'ослабления', указывающие на надежность, присущую продукциям. Коэффициенты уверенности вычисляются в узлах И и ИЛИ по очевидным формулам. Значение истинности для каждого факта с коэффициентом уверенности, равным или меньшим чем 0,2, принимается неизвестным, и соответствующий коэффициент уверенности устанавливается равным 0

К таким выводам привели ПРАВИЛО 001 и ПРАВИЛО 022.

• Почему сработало правило ПРАВИЛО 001?

Было известно, что стерильность зависит от метода, что метод относится к таким, которые применимы для рассматриваемого случая, и не известно, были ли приняты меры предосторожности. Следовательно, имеются достаточно веские основания считать, что культура была взята из стерильного источника.

Разумеется, ответ на вопрос, почему был использован данный факт, строится иначе. МАЙСИН отыскивает продукцию, содержащую данный факт во множестве предпосылок, и сообщает те факты, которые содержатся во множестве заключений.

Кроме того, существуют распознаваемые вопросы, которые связаны не со специфическими обстоятельствами, а достаточно общими. Врач может задать, например, такие вопросы:

• Рекомендуете ли вы клиндамицин для лечения бактериального заболевания?
  Да, в соответствии с ПРАВИЛОМ 060.
  
• Является ли кровь стерильной областью?
  Да, как правило.
  
• Какие организмы ассоциируются с желудочно-кишечным трактом?

Enterococcus, Clostridium-gangrene, Bacteroides, Klebisella, P. seudomonas, E. Coli, Enterbacter, Proteus.

МАЙСИН в процессе взаимодействия способен усваивать новые сведения

МАЙСИН имеет способность усваивать знания, наблюдать за этим - огромное удовольствие. Если врач возражает против некоторого заключения, МАЙСИН начинает вместе с ним просматривать дерево И/ИЛИ. Это может привести к непосредственной модификации некоторого из существующих правил, но имеется также возможность добавлять новые правила.

Собираемые системой статистические наблюдения используются для классификации правил в соответствии с их типичным содержанием. Это помогает при усвоении новых правил, поскольку если класс, к которому принадлежит новое правило, известен, то система МАЙСИН использует информацию о типичном содержании для извлечения из специалиста сведений, которые в противном случае были бы пропущены.