В процессе постановки диагноза требуется учитывать нечеткость как самих используемых понятий (признаков), так и отнесение их к определенному классу. Эта нечеткость может периодически изменяться (уменьшаться / увеличиваться), в том числе вследствие ассоциативных связей между признаками. Это обусловлено и тем, что с философской точки зрения данные, неоспоримые для того, чтобы от них отталкиваться, всегда являются несколько нечеткими (vague) и двусмысленными. И процесс распознавания состояния состоит главным образом в переходе от того, что очевидно, но нечетко и двусмысленно, и в чем мы чувствуем себя совершенно уверенными, к чему-то точному, ясному, определенному, что (как мы находим посредством рефлексии и анализа) включено в нечеткое исходное представление и, так сказать, являет собой действительную истину, лишь тенью которой выступает нечеткое [20]. При этом степень нечеткости не осознается вплоть до попытки нечто прояснить.
Характерная для врачей довольно широкая шкала нечетких вербальных определений к высказываемым ими соображениям (рассуждениям в условиях неопределенности) условно может быть объединена понятием «мне кажется» [21]. Это объясняется тем, что разная степень уверенности отражает неполноту информации о конкретных проявлениях болезни, тем более, что понятие «синдром» и в еще большей степени «симптомокомплекс» – это «размытые» образы, нередко включающие серии нечетких описаний. Последующая аргументация направлена на уменьшение неопределенности.
Шкала возможных оценок достоверности предполагаемого диагноза, указывающая на степень уверенности врача, может включать следующие мысленные или вербальные оценки: «абсолютно достоверно», «скорее всего», «спорные сведения» (относится к комиссионному решению при проведении консилиума), «мало вероятно», «сомнительно, но не исключено», «крайне мало вероятно». Можно провести параллель с семантическим аспектом аргументации, состоящим в порождении оценок высказываний, проверяемых на согласие с точкой зрения: «фактическая истина»” (аргументы «за» при отсутствии аргументов «против»), «фактическая ложь» (аргументы «против» при отсутствии аргументов «за»), «фактическое противоречие» (аргументы и «за» и «против») и, наконец, «неопределенность» (нет аргументов ни «за», ни «против») [22]. Фактическое противоречие в случае наличия аргументов и «за» и «против» особенно ярко проявляется при диагностике нетипичных случаев заболеваний.
Нечеткость и вероятность, моделирующие разные типы неопределенности, взаимно дополняют друг друга, а мера нечеткости нечеткого множества могла бы служить и мерой неопределенности, возникающей при принятии решения о том, к какому из классов отнести объекты анализируемого множества [23]. Из этого проистекает важность того, чтобы условие выдвижения гипотезы сопровождалось указанием о степени уверенности врача его соответствию (принадлежности) определенной ситуации (как это предусмотрено в системе ДИАГЕН [1]), имея в виду, что степень вероятности гипотезы есть функция от двух аргументов – самой гипотезы и имеющихся знаний о проявлениях данного заболевания. Эта информация может использоваться в аргументационных интеллектуальных системах при построении гипотез в отношении часто и редко встречающихся заболеваний, в том числе характеризующихся многообразием клинических вариантов («масок»).
Как известно, при неполной, неточной и изменчивой информации рассуждения зачастую носят предположительный характер, что делает их на самом деле лишь правдоподобными по отношению к истинной картине мира. Из этого вытекает важность пересмотра или модификации гипотез при любом изменении объективных данных (уточнение, появление новых) или их субъективной оценки врачом. В связи с этим, в отдельных трудных случаях особенно целесообразно построение именно расплывчатых гипотез, включающих группу заболеваний, с последующей аргументацией за и против каждого из них, что повысит шансы не пропустить истинное заболевание, т.е. обеспечит более высокую вероятность выбора правильного диагноза.