MYCIN var ett tidigt expertsystem , utvecklat under 5 eller 6 år i början av 1970-talet vid Stanford University . Den skrevs i Lisp som en doktorsavhandling av Edward Shortliffregisserad av Bruce Buchanan , Stanley Cohen och andra. I samma laboratorium skapades tidigare expertsystemet Dendral , men den här gången riktades uppmärksamheten mot användningen av beslutsregler med osäkerhetsmoment. MYCIN utformades för att diagnostisera bakterier som orsakar allvarliga infektioner som bakteriemi och meningit, samt rekommendera lämplig mängd antibiotika beroende på patientens kroppsvikt. Namnet på systemet kommer från suffixet "-mycin", som ofta finns i namnen på antibiotika. Mycin har också använts för att diagnostisera blödningsrubbningar.
MYCIN fungerade med en ganska enkel inferensmotor och en kunskapsbas på ~600 regler. När programmet väl startat ställde det användaren (läkaren) en lång rad enkla ja/nej- eller textfrågor. Som ett resultat tillhandahöll systemet en lista över misstänkta bakterier sorterade efter sannolikhet, indikerade konfidensintervallet för sannolikheterna för diagnoser och deras logiska skäl (det vill säga MYCIN gav en lista med frågor och regler som ledde det till just en sådan rangordning av diagnoser ), och rekommenderade också en behandlingskur.
Trots framgångarna med MYCIN har det väckt debatt om legitimiteten hos dess slutledningsmaskin. Forskningen som utfördes av utvecklarna visade att systemets effektivitet minimalt beror på de specifika numeriska egenskaperna för implementeringen av slutledningsreglerna. De antog att effektivitet är mycket mer beroende av hur kunskap representeras och hur den antas. Denna fråga diskuterades i (Shortliffe EH och Buchanan BG. A model of inexact reasoning in medicine. Mathematical Biosciences 23:351-379, 1975) och senare i deras detaljerade bok om MYCIN och relaterade experiment (Rule Based Expert Systems: The MYCIN Experiments från Stanford Heuristic Programming Project, EH Shortliffe, red. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984).
Forskning utförd vid Stanford Medical School fann att MYCIN erbjöd acceptabel terapi cirka 69 % av tiden, vilket är bättre än experter på infektionssjukdomar som utvärderades mot samma kriterier. Denna studie citeras ofta för att visa den möjliga graden av oenighet mellan läkares beslut, även om de är experter, när det inte finns någon "guldstandard" för korrekt behandling (Yu VL, et al. Antimikrobiellt urval av en dator - en förblindad utvärdering av experter på infektionssjukdomar, Journal of the American Medical Association 242:1279-1282, 1979).
MYCIN har faktiskt aldrig använts i praktiken. Och inte på grund av dess låga effektivitet. Som nämnts överträffade hon Stanford Medical School-professorer i tester. Vissa forskare har tagit upp etiska och juridiska frågor relaterade till användningen av datorer inom medicin - om ett program ger en felaktig förutsägelse eller föreslår fel behandling, vem ska då hållas ansvarig? Det största problemet, och den verkliga anledningen till att MYCIN inte används i den dagliga praktiken, var dock tillståndet för systemintegrationsteknologin, särskilt vid tiden för dess tillkomst. MYCIN var ett fristående system som krävde att användaren samlade in all nödvändig information. Programmet kördes på en tidsdelningsserver tillgänglig över det tidiga Internet (ARPANet), innan det fanns persondatorer. I modern tid skulle ett sådant system integreras med ett journalsystem, hämta svar på sina frågor från en patientdatabas och vara mycket mindre beroende av läkarinput. På 1970-talet kunde en MYCIN-session lätt ta 30 minuter eller mer - ett oacceptabelt slöseri med tid för en upptagen läkare.
MYCINs största prestation har varit att visa kraften i dess inställning till kunskapsrepresentation och slutledning. Senare utvecklades många regelbaserade expertsystem. På 1980-talet dök "skal" för expertsystem upp (inklusive de baserade på MYCIN, känd som E-MYCIN (utvecklad av KEE )), vilket bidrog till utvecklingen av expertsystem inom en mängd olika applikationsområden.
Den största svårigheten som uppstod under utvecklingen av MYCIN och efterföljande expertsystem var att "utvinna" kunskap från erfarenheter från mänskliga experter för att bilda en regelbas. Nu handlar kunskapsteknik om dessa frågor .