•    Проверка и уточнение модели. Для проверки работоспособности системы потребуется множество правильных пар "вход—выход" — (input, output) — так называемый золотой стандарт, с которым можно выполнить сравнение. Для медицинских экспертных систем это обычно означает, что можно собрать самых лучших врачей, дать им на рассмотрение несколько случаев и попросить у них сообщить их диагноз и рекомендуемый план лечения. Затем осуществляется проверка того, насколько результаты, полученные данной системой, согласуются с указанными рекомендациями. Если согласование оказывается неприемлемым, то нужно попытаться выделить ее части, которые действуют неправильно, и провести их доработку. Может также оказаться полезным выполнение прогона системы "в обратном направлении": вместо того чтобы вводить в систему симптомы и запрашивать диагнозы, можно представить ей диагноз, такой как "сердечная недостаточность", определить предсказанную вероятность симптомов, таких как тахикардия, и сравнить это значение с данными, полученными из медицинской литературы.

•    Осуществление анализа чувствительности. На этом важном этапе проверяется, чувствительно ли наилучшее решение к небольшим изменениям в присвоенных значениях вероятностей и полезностей; для этого систематически осуществляется варьирование этих параметров и повторное проведение вычислений. Если небольшие изменения приводят к получению намного отличающихся решений, то может потребоваться затратить больше ресурсов на сбор более качественных данных. Если же все небольшие изменения приводят к получению одного и того же решения, то пользователь будет больше доверять этому решению как правильному. Анализ чувствительности особенно важен, поскольку одно из основных критических замечаний в адрес вероятностных подходов к созданию экспертных систем состоит в том, что трудно оценить необходимые числовые значения вероятностей. Анализ чувствительности часто показывает, что достаточно задать многие числовые данные только очень приблизительно. Например, мы можем не знать, каково значение априорной вероятности Р( tachycardia), но после опробования многих разных значений этой вероятности и получения в каждом случае одинакового рекомендованного действия по диаграмме влияния можно меньше беспокоиться о том, что отсутствует соответствующая достоверная информация.