ملخص: Nous avons développé un conseil de thérapie d'antibiotiques ICONS appelé par système pour les patients dans un service de réanimation (ICU) qui ont attrapé une infection en tant que complication supplémentaire. Puisque le conseil pour de tels patients en critique malades est nécessaire très rapidement et pendant que le microbe pathogène réel doit encore être identifié par le laboratoire, nous utilisons un spectre prévu de microbe pathogène basé sur des connaissances de base médicales et des résistances connues. Les spectres prévus de microbe pathogène et l'information de résistance sont périodiquement mis à jour des résultats de laboratoire. Pour accélérer le processus de trouver des recommandations appropriées de thérapie, nous avons appliqué des techniques cas-case-based du raisonnement (CBR). Pendant que toute l'information exigée devrait toujours être à jour dans les systèmes experts médicaux, de nouveaux cas devraient être incrémentalement incorporés à la base de cas et la périmée devrait être mise à jour ou a effacé. Pour des raisons de limitations de l'espace et du temps de recherche une croissance indéfinie de la base de cas devrait être évitée. Pour remplir ces conditions nous proposons que des cas simples spécifiques devraient être généralisés à prototypiques les plus généraux et que des cas redondants ultérieurs devraient être effacés. En cet article, nous présentons des résultats d'évaluation de différentes stratégies de génération pour des cas généralisés (prototypes). Supplémentaire, nous comparons des temps mesurés de recherche pour deux algorithmes classants de recherche: indexation simple, qui est appropriée pour de petites et moyennes bases de cas, et recherche d'arbre-informations parasites, qui est avantageuse pour de grandes bases de cas.

لغة: إنجليزية