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Text File  |  1996-02-26  |  3KB  |  46 lines
  1.        Document 0883
  2.  DOCN  M9620883
  3.  TI    Ontology-based configuration of problem-solving methods and generation
  4.        of knowledge-acquisition tools: application of PROTEGE-II to
  5.        protocol-based decision support.
  6.  DT    9602
  7.  AU    Tu SW; Eriksson H; Gennari JH; Shahar Y; Musen MA; Section on Medical
  8.        Informatics, Stanford University School of; Medicine, CA 94305-5479,
  9.        USA.
  10.  SO    Artif Intell Med. 1995 Jun;7(3):257-89. Unique Identifier : AIDSLINE
  11.        MED/96066001
  12.  AB    PROTEGE-II is a suite of tools and a methodology for building
  13.        knowledge-based systems and domain-specific knowledge-acquisition tools.
  14.        In this paper, we show how PROTEGE-II can be applied to the task of
  15.        providing protocol-based decision support in the domain of treating
  16.        HIV-infected patients. To apply PROTEGE-II, (1) we construct a
  17.        decomposable problem-solving method called episodic skeletal-plan
  18.        refinement, (2) we build an application ontology that consists of the
  19.        terms and relations in the domain, and of method-specific distinctions
  20.        not already captured in the domain terms, and (3) we specify mapping
  21.        relations that link terms from the application ontology to the
  22.        domain-independent terms used in the problem-solving method. From the
  23.        application ontology, we automatically generate a domain-specific
  24.        knowledge-acquisition tool that is custom-tailored for the application.
  25.        The knowledge-acquisition tool is used for the creation and maintenance
  26.        of domain knowledge used by the problem-solving method. The general goal
  27.        of the PROTEGE-II approach is to produce systems and components that are
  28.        reusable and easily maintained. This is the rationale for constructing
  29.        ontologies and problem-solving methods that can be composed from a set
  30.        of smaller-grained methods and mechanisms. This is also why we tightly
  31.        couple the knowledge-acquisition tools to the application ontology that
  32.        specifies the domain terms used in the problem-solving systems. Although
  33.        our evaluation is still preliminary, for the application task of
  34.        providing protocol-based decision support, we show that these goals of
  35.        reusability and easy maintenance can be achieved. We discuss design
  36.        decisions and the tradeoffs that have to be made in the development of
  37.        the system.
  38.  DE    *Artificial Intelligence  Computer Systems  *Decision Making,
  39.        Computer-Assisted  Expert Systems  Programming Languages  Support,
  40.        Non-U.S. Gov't  Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S.  Support, U.S. Gov't,
  41.        P.H.S.  Therapy, Computer-Assisted  JOURNAL ARTICLE
  42.  
  43.        SOURCE: National Library of Medicine.  NOTICE: This material may be
  44.        protected by Copyright Law (Title 17, U.S.Code).
  45.  
  46.