機械に教える医学学習７ 陽性所見と陰性所見

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• 「Aである」という情報は「A'ではない」という情報を含むことがある
• 「Xの色が赤である」という情報は「Xの色は青ではなかった」という情報を含んでいる
• 診察における、症状・兆候の取得と記載においては、「主訴」→「主訴についての臨床行為を進めるにあたって適切な症状・兆候のリストを作る」→「リストに載った症状・兆候の有無(場合によってはそれが不明であることも含めて)を確認し記載する」という過程を取る
• これが初期段階の情報になる
• 「主訴」から「適切なリスト」を作ることが第一番目の判断になる
• 実際には、「主訴」から「適切なリスト」を作った上で、症状を聞き取って行くうちに「適切なリスト」は変化していく、もしくは、変化するような項目を初期のリストに挙げておくとも言い換えられる。
• この情報は「陽性」「陰性」「不明」の別で確認される
• おおよそ聞き取ったら、兆候の取得に移る。兆候として取るべきリストもかなりダイナミックに変化する。場合によっては、症状の聞き取りを追加する必要もある
• この後に続く検査も同様である
• さて、この「陽性・陰性・不明」の別を伴った情報は、グラフ化した知識体系の上にどのように実装するべきだろうか