Einleitung
1.1 Motivation und Zielsetzung
Medizin ist ohne eine umfassende und sorgfältig geplante Erhebung und Verarbeitung von Informationen nicht möglich. Beispielsweise ist in Krankenhäusern eine adäquate Informationslogistik wesentlich für die Qualität der Patientenversorgung, oder eine adäquate Präsentation und systematische Aufbereitung von Bild- und Biosignalbefunden relevant für die diagnostische und therapeutische Entscheidungen. Von entsprechender Wichtigkeit ist eine systematische Repräsentation von ärztlichem Wissen über die Diagnostik und Therapie von Erkrankungen und der Aufbau von Wissensbanken zur Entscheidungsunterstützung des Arztes [Trampi+92].
Oft fehlen zur diagnostischen Entscheidung bei ähnlichen Krankheitsbildern von unterschiedlichen Krankheiten Regeln, oder das Krankheitsbild kommt bei der Krankheit selten vor und gerät somit beim Arzt bzgl. der Zuordnung dieses Krankheitsbild zur Krankheit in
Vergessenheit. Das Vorhandensein von Regeln zur Diagnose aus medizinischen Daten(1) würde eine Differentialdiagnose(2) enorm unterstützen. Regeln für medizinische Diagnosen bieten objektive Kriterien zur Diagnose, so daß ausgefallene individuelle Interpretationsergebnisse, z.B. durch das Vergessen von seltenen Krankheitsbildern bei Krankheiten, vermieden werden können. Die Regeln können ebenfalls verwendet werden, um Wissensbanken von Expertensystemen zu füllen. Regeln für medizinische Diagnosen gewährleisten somit eine verbesserte oder zumindest eine konstante Qualität bei der medizinischen Versorgung.
In dieser Arbeit wird ein Konzept für eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen entwickelt. Das Konzept wird anschließend in ein Anwendungsprogramm (“Analyst”) umgesetzt. Ziel des Konzepts ist, daß für medizinisches Personal Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten automatisch generiert werden. Auch bereits bekannte Regeln für Diagnosen können vom Benutzer eingegeben und vom System bei der Regelgenerierung
mitberücksichtigt werden. Regeln können durch Angabe von Intervallen (WENN Blutzucker in [200 - 400] mg/dl DANN Diabetes Mellitus) oder linguistisch (WENN Blutzucker hoch DANN Diabetes Mellitus) eingegeben bzw. dargestellt werden.
[...]
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(1) In dieser Arbeit fallen unter den Begriff medizinische Daten Labordaten, Biosignaldaten (wie EEG, EKG,
EMG, usw.) und Anamnesedaten.
(2) Differentialdiagnose: Unterscheidung und Abgrenzung einander ähnlicher Krankheitsbilder
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Motivation und Zielsetzung
- 1.2 Übersicht der Gliederung
- 2 Grundlagen
- 2.1 Benutzerschnittstellen
- 2.1.1 Einführung
- 2.1.2 Benutzeranalyse
- 2.1.3 Mentales Modell
- 2.1.4 Gestaltungsrichtlinien
- 2.1.5 Maskendesign
- 2.2 Medizinische Begriffe
- 2.2.1 Begriffe der klinischen Chemie
- 2.2.2 Das Referenzwert-Konzept.
- 2.3 Vage Mengen
- 2.3.1 Einführung
- 2.3.2 Grundbegriffe der Fuzzy-Mengen
- 2.3.3 Linguistische Regeln
- 2.3.4 Zugehörigkeitsfunktionen
- 2.3.5 Praktische Erfahrungen mit Fuzzy-Regeln
- 2.4 Neuronale Netze.
- 2.4.1 Grundlagen neuronaler Netze
- 2.4.2 RBF-Netze
- 2.4.3 Neuronale Netze und Fuzzy-Logik
- 3 Ein Konzept zur Benutzerschnittstelle
- 3.1 Zielsetzung und Übersicht
- 3.1.1 Anforderungen
- 3.1.2 Ein einführendes Beispiel
- 3.1.3 Struktur der Beispieldatensätze
- 3.1.4 Form der Fuzzy-Regel für Diagnosen
- 3.1.5 Der Zusammenhang zwischen Beispieldaten und Fuzzy-Regeln
- 3.2 Elemente der Benutzeroberfläche
- 3.2.1 Benutzeranforderungen
- 3.2.2 Die Beispieldaten
- 3.2.3 Eingangsvariablen, Terme und Zugehörigkeitsfunktionen
- 3.2.4 Ausgangsvariablen
- 3.2.5 Funktionalität zum Bearbeiten der Eingangs- und Ausgangsvariablen ...
- 3.2.6 Eingabe einer Regel
- 3.2.7 Interne Regelpräsentation
- 3.2.8 Anordnung der Regeln
- 3.2.9 Ausgabe einer Regel mit vagen Intervallen
- 3.2.10 Ausgabe einer Regel mit linguistischen Termen
- 3.2.11 Ein neues Verfahren zur linguistischen Approximation
- 3.2.12 Darstellung und Reduzierung der Regelbedingungen
- 3.2.13 Optimierung und Reduzierung der Regeln.
- 3.2.14 Generieren der Regeln
- 3.2.15 Generelle Funktionalität der Benutzeroberfläche
- 3.3 Kommunikationsprotokoll
- 3.4 Regelgenerierungsmethoden
- 3.4.1 RBF-Netzen zur Regelgenerierung
- 3.4.2 DDA-RBF-Verfahren
- 3.4.3 DDA-RecBF-Verfahren
- 3.4.4 Regelintegration
- 3.4.5 Regelextraktion
- 4 Implementierungskonzept und Gestaltungsideen
- 4.1 Allgemeines
- 4.2 Benutzeroberfläche
- 4.2.1 Maximale Größe einer Bildschirmmaske
- 4.2.2 Das Dokumenten-Konzept
- 4.2.3 Zuordnen der Bezeichner zu den Beispieldaten
- 4.2.4 Eingeben einer Meßgröße und der Meßbereichkategorien
- 4.2.5 Eingabe einer Diagnose.
- 4.2.6 Eingabe einer Regel
- 4.3 Regelgenerierungsmethoden
- 4.4 Kommunikationsprotokoll
- 5 Eine Beispielanwendung: Die Diagnose von Lebererkrankungen
- 5.1 Einführung
- 5.2 Beispieldaten
- 5.3 Regelgenerierungsverfahren
- 5.4 Die gelernten Regeln.
- 5.5 Laufzeitverhalten
- 6 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Konzepts für eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen. Ziel ist es, medizinischem Personal eine Möglichkeit zu bieten, Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten automatisch zu generieren. Das Konzept beinhaltet die Eingabe und Verarbeitung sowohl von bereits bekannten als auch neu generierten Regeln.
- Vage Regelgenerierung für medizinische Diagnosen
- Entwicklung einer Benutzerschnittstelle
- Automatisierung der Regelgenerierung
- Integration von Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen
- Verbesserung der Entscheidungsfindung im medizinischen Bereich
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung - Die Einleitung stellt die Motivation und Zielsetzung der Arbeit vor und gibt eine Übersicht über die Gliederung. Sie beleuchtet den Bedarf an Regeln für medizinische Diagnosen, insbesondere im Kontext der Entscheidungsfindung bei ähnlichen Krankheitsbildern.
- Kapitel 2: Grundlagen - Dieses Kapitel präsentiert die theoretischen Grundlagen der Benutzerschnittstelle, medizinischer Begriffe, vager Mengen und neuronaler Netze. Es werden die relevanten Konzepte und Methoden erläutert, die für die Entwicklung der Benutzerschnittstelle notwendig sind.
- Kapitel 3: Ein Konzept zur Benutzerschnittstelle - In diesem Kapitel wird das Konzept der Benutzerschnittstelle vorgestellt, das sich auf die vage Regelgenerierung für medizinische Diagnosen konzentriert. Es werden die Anforderungen, die Struktur der Beispieldatensätze und die Form der Fuzzy-Regel für Diagnosen erläutert.
- Kapitel 4: Implementierungskonzept und Gestaltungsideen - Dieses Kapitel beschreibt das Implementierungskonzept und die Gestaltungsideen der Benutzerschnittstelle. Es werden die allgemeinen Aspekte der Benutzeroberfläche, die Regelgenerierungsmethoden und das Kommunikationsprotokoll behandelt.
- Kapitel 5: Eine Beispielanwendung: Die Diagnose von Lebererkrankungen - Hier wird eine Beispielanwendung vorgestellt, die die Diagnose von Lebererkrankungen mithilfe der entwickelten Benutzerschnittstelle illustriert. Es werden die Beispieldaten, das Regelgenerierungsverfahren und die gelernten Regeln erläutert.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themengebiete der vagen Regelgenerierung, Benutzerschnittstelle, medizinische Diagnosen, Fuzzy-Logik, neuronale Netze und Entscheidungsfindung im medizinischen Bereich.
- Citar trabajo
- Frank Friedrich (Autor), 1998, Eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/134
