Mycin fue uno de los primeros sistemas expertos que se usaron para diagnosticar enfermedades en medicina. El sistema podía identificar bacterias que causaban severas infecciones, tales como la bacteremia y la meningitis. Igualmente, podía recomendar antibióticos dosificados, basándose en el peso del paciente. El nombre del programa derivó de los antibióticos que tienen muchas veces el sufijo “mycin”. El sistema también se usó para diagnosticar enfermedades infecciosas de la sangre.
Mycin se desarrolló por unos cinco o seis años a principios de los años setenta del siglo pasado, en la Universidad de Stanford. Se escribió en Lisp y fue la disertación doctoral de Edward Shortliffe, bajo la dirección de Bruce Buchanan, Stanley N. Cohen y otros.
Curiosamente, Mycin jamás se usó en la práctica. Los resultados del sistema fueron evaluados y se logró hallar que un 69% de los casos, el sistema daba con la respuesta adecuada y el diagnóstico correcto, lo cual era mejor que el desempeño de los expertos en enfermedades infecciosas, quienes fueron juzgados usando el mismo criterio. Funciona a partir de un esquema de inferencias relativamente simple, con una base de conocimientos que oscila en unas 600 reglas. El usuario tiene que responder con “sí” y “no” a las preguntas de Mycin y al final da una lista de posibles bacterias culpables, que van en un rango de mayor a menor en la probabilidad del diagnóstico, así como su índice de confiabilidad en la probabilidad del diagnóstico, la razón por la cual llegó a esas conclusiones y el tratamiento de drogas que se le debiese dar al enfermo.
A pesar del éxito de Mycin, hubo muchas críticas sobre los “factores de certeza” que el sistema usaba. Los desarrolladores hicieron estudios que mostraron que el desempeño de Mycin era afectado mínimamente por perturbaciones en ciertas métricas sobre la incertidumbre asociadas a las respuestas dentro de las reglas causa-efecto que usaba, sugiriendo que la potencia del sistema estaba relacionado más con la representación del conocimiento y del esquema de razonamiento que a los detalles de la incertidumbre numérica del modelo.
Hubo estudios posteriores en donde se mostró que el modelo de factores de certeza podía ser interpretado en un sentido probabilístico, y así mostrar problemas con lo que el sistema asume desde un principio dentro del modelo. Sin embargo, la estructura modular de Mycin demostró ser muy exitosa llevando al desarrollo de modelos gráficos de redes bayesianas.
Mycin no fue usado jamás en la práctica por los problemas legales que surgieron, más que en la debilidad en el desempeño de sus diagnósticos. La razón legal primordial para no usarlo es ¿quién sería el responsable en caso de que el sistema diagnostique mal a un paciente y éste sufra las consecuencias, incluso la eventual muerte, por un mal diagnóstico?
Sin embargo, Mycin demostró la factibilidad de crear sistemas expertos basados en reglas causa-efecto y además, explicando su comportamiento para llegar a una conclusión. En ese sentido tal vez los sistemas expertos deberían tener más suerte y no verlos como tecnología de software obsoleta.
Referencias: