Diagnosis by Numbers: Uno strumento basato su logiche descrittive, "tipicalità" e probabilità

Lo stage si pone l'obiettivo di realizzare DbN, un tool di supporto per la diagnosi differenziale, con applicazione ad un caso di studio in ambito medico, basato su una logica descrittiva con tipicalità e probabilità di avere eccezioni. La logica in que- stione consente di generare scenari plausibili ma ¿sorprendenti¿, che consentiranno di formulare diagnosi non ovvie (iter alternativi potenzialmente rilevanti) e di stimarne la probabilità. Lo strumento potrebbe portare ad ulteriori ricerche, nel caso in cui le spiegazioni più plausibili non siano quelle corrette e mostrare possibili scenari non banali. Il lavoro iniziale è stato lo studio delle Logiche Descrittive, una famiglia di linguaggi formali utilizzati per esprimere (rappresentare) la conoscenza in un dominio specifico (detto mondo). Sono quindi alla base dei linguaggi impiegati per lo sviluppo di ontologie nel Web Semantico, come il Web Ontology Language (OWL). In seguito, il progetto è partito come estensione della tesi ¿Logiche descrittive della tipicalità: sviluppo di uno strumento per il ragionamento sulle probabilità di ecce- zioni¿ [11]. Infatti, dopo averne studiato le caratteristiche importanti, si è cercato di costruire sopra un diverso sistema di generazione degli scenari e di rafforzarne le componenti di ragionamento, fortemente orientati all'implementazione dell'esempio di ¿Typicalities and Probabilities of Exceptions in Nonmotonic Description Logics¿ [8]. Raggiunto questo obiettivo, non banale, si è ottimizzato e pulito il codice e sono state aggiunte ulteriori importanti funzionalità, come la creazione di grafici interattivi e costi diagnostici