Résumé: Ma propre carrière dans l'informatique et la AI médicales dans la médecine a oscillé entre les soucis avec les enregistrements médicaux et les soucis avec la représentation de la connaissance avec le support de décision comme issue d' intégration pivotale. Elle s'est concentrée sur employer la AI pour organiser l'information et pour réduire le `muddle ' et pour améliorer les interfaces utilisateur pour produire les systèmes `useful et utilisables pour aider des médecins avec une tâche `humanly impossible '. De plus en plus la représentation et les ontologies de la connaissance sont devenus le point d'appui pour orchestrer la réutilisation d'information et intégration des systèmes. Encouragingly, le dilemme entre la tractabilité et l'expressiveness de calcul diminue, et les ontologies et les logiques de description joignent le courant principal dans la AI dans la médecine et dans la gestion intelligente de l'information généralement. On lui a montré possible de mesurer vers le haut des ontologies pour répondre aux besoins médicaux, et de plus en plus les ontologies jouent un rôle principal en répondant aux exigences de mesurer vers le haut de la complexité des systèmes cliniques pour satisfaire les demandes toujours croissantes provoquées par nouvelle emphase sur la réduction d'erreurs, de responsabilité clinique, et de l'explosion de la connaissance sur le Web.

Langue: Anglais