Résumé: Un aspect important du raisonnement diagnostique est la capacité d'identifier quand il y a d'évidence suffisante pour permettre à un diagnostic fonctionnant d'être fait et pour éviter ainsi les risques et les coûts inutiles davantage d'd'essai. D'autre part, le reasoner doit faire attention à éviter l'erreur, connue sous le nom de fermeture prématurée, d'accepter un diagnostic avant qu'on le vérifie entièrement. En l'absence d'une approche plus rigoureuse à la vérification, une approche pragmatique adoptée dans beaucoup de programmes pour le diagnostic séquentiel est de cesser d'examiner quand la probabilité de la principale hypothèse atteint un seuil arbitraire. Des résultats expérimentaux sont présentés pour illustrer le manque de fiabilité potentiel de cette approche. Une manière plus fiable d'éviter la fermeture prématurée est de cesser d'examiner seulement quand la limite inférieure pour la probabilité de la principale hypothèse atteint un niveau acceptablement élevé. Par exemple, une limite inférieure de 70% signifie que sa probabilité peut jamais être moins de 70% indépendamment de n'importe quelle évidence que davantage d'essai peut indiquer. Une autre raison de cesser d'examiner peut être que davantage d'évidence peut au mieux augmenter la probabilité de la principale hypothèse par un peu. Par exemple, si la probabilité de la principale hypothèse est 72%, avec une limite inférieure de 65% et une limite supérieure de 75%, il peut être difficile justifier davantage d'essai. Car ces exemples illustrent, une stratégie d'arrêt a informé par supérieur et des limites plus inférieures pour la probabilité de la principale hypothèse peuvent aider à éviter la fermeture prématurée et la prolongation anormale du processus d'essai. La conclusion des limites supérieures et plus inférieures pour la probabilité d'une hypothèse diagnostique en tant que chaque nouvelle preuve est obtenue est faisable par des techniques existantes seulement quand le nombre d'essais restants est petit. Cependant, on présente de nouvelles techniques qui peuvent souvent produire une réduction dramatique de l'effort informatique exigé pour trouver les limites supérieures et plus inférieures. Basé sur le cadre bayésien de l'indépendance, la théorie présentée sort un modèle probabiliste du raisonnement hypothetico-déductif conçu pour permettre à des programmes pour le diagnostic séquentiel dans la médecine d'émuler les processus de raisonnement des diagnostiqueurs humains.

Langue: Anglais