Аннотация:Обсуждается возможность расширения представлений об обоснованности врачебных решений диагностического характера, принимаемых в рамках так называемой доказательной медицины. Предложен подход, позволяющий строить в процессе интеллектуального анализа накапливаемых эмпирических данных специальные - характеризующие каузальность возникновения диагностируемого эффекта - логические условия (характеристические функции), которые принимают значение "истина" на всех случаях наличия целевого эффекта и значение "ложь" на всех случаях его отсутствия в обучающей выборке прецедентов. Для решения этой задачи на расширяющихся последовательностях обучающих выборок используются: а) формальное уточнение понятия сходства описаний прецедентов как бинарной алгебраической операции и b) математическая техника порождения эмпирических зависимостей в стиле ДСМ-метода автоматизированной поддержки научных исследований. Особенности и возможности развиваемого подхода детализированы на примере решения задачи анализа причин и прогнозирования псевдопрогрессии опухолей головного мозга.