INTERNIST-I fue un árbol de decisiones asistido por computadora de base amplia desarrollado a principios de la década de 1970 en la Universidad de Pittsburgh como un experimento educativo. El sistema INTERNIST fue diseñado principalmente por el pionero de la IA y científico informático Harry Pople para capturar la experiencia diagnóstica de Jack D. Myers, presidente de medicina interna en la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh . La División de Recursos de Investigación y la Biblioteca Nacional de Medicina financiaron INTERNIST-I. Otros colaboradores importantes en el proyecto incluyeron a Randolph A. Miller y Kenneth "Casey" Quayle, quienes realizaron gran parte de la implementación de INTERNIST y sus sucesores.
El sistema INTERNIST-I siguió al sistema DIALOG como sucesor. Durante más de una década, el INTERNIST-I desempeñó un papel central en el curso de Pittsburgh titulado "La lógica de la resolución de problemas en el diagnóstico clínico". Los estudiantes de medicina de cuarto año del curso colaboraron con expertos de la facultad para manejar gran parte de la entrada de datos y las actualizaciones del sistema. Estos estudiantes codificaron los hallazgos de los informes clinicopatológicos estándar. En 1982, el proyecto INTERNIST-I representaba quince años-persona de trabajo y, según algunos informes, cubría el 70-80% de todos los diagnósticos posibles en medicina interna .
Los datos que los operadores introducían en el sistema incluían signos y síntomas, resultados de laboratorio y otros elementos del historial del paciente. Los investigadores principales de INTERNIST-I no siguieron a otros diseñadores de sistemas médicos expertos en la adopción de modelos estadísticos bayesianos o de reconocimiento de patrones . Esto se debió a que, como explicó Myers, “el método utilizado por los médicos para llegar a los diagnósticos requiere un procesamiento complejo de la información que se parece poco a las manipulaciones estadísticas de la mayoría de los sistemas informáticos”. En cambio, INTERNIST-I utilizó un potente algoritmo de clasificación para llegar a los diagnósticos en el ámbito de la medicina interna. Las reglas heurísticas que impulsaban a INTERNIST-I se basaban en un algoritmo de partición para crear áreas problemáticas y funciones de exclusión para eliminar las posibilidades de diagnóstico.
Estas reglas, a su vez, producen una lista de diagnósticos clasificados según los perfiles de enfermedades existentes en la memoria del sistema. Cuando el sistema no podía determinar un diagnóstico, formulaba preguntas u ofrecía recomendaciones para realizar más pruebas u observaciones para aclarar el misterio. INTERNIST-I funcionaba mejor cuando solo se expresaba una sola enfermedad en el paciente, pero manejaba mal los casos complejos, en los que estaba presente más de una enfermedad. Esto se debía a que el sistema dependía exclusivamente de una lógica de árbol de decisiones jerárquico o taxonómico, que vinculaba cada perfil de enfermedad a una sola clase de enfermedad "principal".
A finales de los años 70, INTERNIST-I ya se utilizaba experimentalmente como programa de consultoría y “concurso de preguntas” educativo en el Hospital Universitario Presbiteriano de Pittsburgh. Los diseñadores de INTERNIST-I esperaban que algún día el sistema pudiera resultar útil en entornos remotos (zonas rurales, espacio exterior y bases militares extranjeras, por ejemplo) donde los expertos escaseaban o no estaban disponibles. Aun así, los médicos y paramédicos que querían utilizar INTERNIST-I consideraban que el período de formación era largo y la interfaz difícil de manejar. Una consulta media con INTERNIST-I requería entre treinta y noventa minutos, demasiado tiempo para la mayoría de las clínicas. Para afrontar este reto, los investigadores de la cercana Universidad Carnegie Mellon escribieron un programa llamado ZOG que permitía a quienes no estaban familiarizados con el sistema dominarlo más rápidamente. INTERNIST-I nunca pasó de su condición original de herramienta de investigación. En un caso, por ejemplo, un intento fallido de extraer estudios de casos “sintéticos” de “pacientes artificiales” de la base de conocimientos del sistema a mediados de la década de 1970 demostró abiertamente su “superficialidad” en la práctica.
En la primera versión de INTERNIST-I (completada en 1974), el programa informático “trataba al médico como incapaz de resolver un problema de diagnóstico” o como un “observador pasivo” que simplemente realizaba la entrada de datos. Miller y sus colaboradores llegaron a ver esta función como una desventaja en la década de 1980, refiriéndose a INTERNIST-I despectivamente como un ejemplo del modelo anticuado de “oráculo griego” para sistemas médicos expertos . A mediados de la década de 1980, INTERNIST-I fue reemplazado por un poderoso consultor basado en microcomputadoras desarrollado en la Universidad de Pittsburgh llamado Quick Medical Reference (QMR). QMR, destinado a rectificar las deficiencias técnicas y filosóficas de INTERNIST-I, todavía dependía de muchos de los mismos algoritmos desarrollados para INTERNIST-I, y a menudo se hace referencia a los sistemas juntos como INTERNIST-I/QMR. Los principales competidores de INTERNIST-I incluían CASNET, MYCIN y PIP.