Wissensrepräsentation und diagnostische Inferenz mittels Bayesscher Netze im medizinischen Diskursbereich

Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit werden Bayessche Netze untersucht. Grundlage dafür bildet eine adäquate einheitliche Repräsentation des notwendigen Wissens. Dies ist sowohl generisches als auch auf Erfahrungen beruhendes spezifisches Wissen, welches in einer Wissensbasis gespeichert wird. Zur Wissensverarbeitung wird eine Kombination der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning eingesetzt. Concept Based Reasoning wird für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generischesWissen eingesetzt. Sonderfälle in Form von spezifischen Patientenfällen werden durch das Case Based Reasoning verarbeitet. Darüber hinaus erlaubt der Einsatz von Bayesschen Netze den Umgang mit Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach derenWahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Repräsentation und Inferenz 3 Inferenzmechanismen 4 Prototypische Softwarearchitektur 5 Evaluation 6 Zusammenfassun

Wissensintegration von generischem und fallbasiertem Wissen, uniforme Repräsentation, Verwendung relationaler Datenbanksysteme sowie Problemlösen mit Concept Based und Case Based Reasoning sowie Bayesschen Netzen in medizinischen wissensbasierten Systemen

Ein wissensbasiertes System soll den Mediziner im Rahmen der Diagnosestellung unterstützen, indem relevante Informationen bereitgestellt werden. Aus komplexen Symptomkonstellationen soll eine zuverlässige Diagnose und damit verbundene medizinische Maßnahmen abgeleitet werden. Grundlage dafür bildet das im System adäquat repräsentierte Wissen, das effizient verarbeitet wird. Dieses Wissen ist in der medizinischen Domäne sehr heterogen und häufig nicht gut strukturiert. In der Arbeit wird eine Methodik entwickelt, die die begriffliche Erfassung und Strukturierung der Anwendungsdomäne über Begriffe, Begriffshierarchien, multiaxiale Komposition von Begriffen sowie Konzeptdeklarationen ermöglicht. Komplexe Begriffe können so vollständig, eindeutig und praxisrelevant abgebildet werden. Darüber hinaus werden mit der zugrunde liegenden Repräsentation Dialogsysteme, fallbasierte und generische Problemlösungsmethoden sowie ihr Zusammenspiel mit relationalen Datenbanken in einem System vorgestellt. Dies ist vor allem im medizinischen Diskursbereich von Bedeutung, da zur Problemlösung generisches Wissen (Lehrbuchwissen) und Erfahrungswissen (behandelte Fälle) notwendig ist. Die Wissensbestände können auf relationalen Datenbanken uniform gespeichert werden. Um das vorliegende Wissen effizient verarbeiten zu können, wird eine Methode zur semantischen Indizierung vorgestellt und deren Anwendung im Bereich der Wissensrepräsentation beschrieben. Ausgangspunkt der semantischen Indizierung ist das durch Konzepthierarchien repräsentierte Wissen. Ziel ist es, den Knoten (Konzepten) Schlüssel zuzuordnen, die hierarchisch geordnet und syntaktisch sowie semantisch korrekt sind. Mit dem Indizierungsalgorithmus werden die Schlüssel so berechnet, dass die Konzepte mit den spezifischeren Konzepten unifizierbar sind und nur semantisch korrekte Konzepte zur Wissensbasis hinzugefügt werden dürfen. Die Korrektheit und Vollständigkeit des Indizierungsalgorithmus wird bewiesen. Zur Wissensverarbeitung wird ein integrativer Ansatz der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning vorgestellt. Concept Based Reasoning kann für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generisches Wissen verwendet werden. Mit Hilfe von Case Based Reasoning kann Erfahrungswissen von Patientenfällen verarbeitet werden. Weiterhin werden zwei neue Ähnlichkeitsmaße (Kompromissmengen für Ähnlichkeitsmaße und multiaxiale Ähnlichkeit) für das Retrieval ähnlicher Patientenfälle entwickelt, die den semantischen Kontext adäquat berücksichtigen. Einem ausschließlichen deterministischen konzeptbasiertem Schließen sind im medizinischen Diskursbereich Grenzen gesetzt. Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit werden Bayessche Netze untersucht. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach deren Wahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification featuresA knowledge-based system is designed to support the medical professionals in the diagnostic process by providing relevant information. A reliable diagnosis and associated medical measures are to be derived from complex symptom constellations. It is based on the knowledge adequately represented in the system, which is processed efficiently. This knowledge is very heterogeneous in the medical domain and often not well structured. In this work, a methodology is developed that enables the conceptual capture and structuring of the application domain via concepts, conecpt hierarchies, multiaxial composition of concepts as well as concept declarations. Complex concepts can thus be mapped completely, clearly and with practical relevance. Furthermore, the underlying representation introduces dialogue systems, \acrlong{abk:CBR} and generic problem solving methods as well as their interaction with relational databases in one system. This is particularly important in the field of medical discourse, since generic knowledge (textbook knowledge) and experiential knowledge (treated cases) are necessary for problem solving. The knowledge can be stored uniformly on relational databases. In order to be able to process the available knowledge efficiently, a method for semantic indexing is presented and its application in the field of knowledge representation is described. The starting point of semantic indexing is the knowledge represented by concept hierarchies. The goal is to assign keys to the nodes (concepts) that are hierarchically ordered and syntactically and semantically correct. With the indexing algorithm, the keys are calculated in such a way that the concepts are unifiable with the more specific concepts and only semantically correct concepts may be added to the knowledge base. The correctness and completeness of the indexing algorithm is proven. An integrative approach of the problem-solving methods of Concept Based and \acrlong{abk:CBR} is presented for knowledge processing. Concept Based Reasoning can be used for diagnosis, therapy and medication recommendation and evaluation via generic knowledge. Case Based Reasoning can be used to process experiential knowledge of patient cases. Furthermore, two new similarity measures (compromise sets for similarity measures and multiaxial similarity) are developed for the retrieval of similar patient cases that adequately consider the semantic context. There are limits to an exclusively deterministic Concept Based Reasoning in the medical domain. For diagnostic inference under uncertainty, vagueness and incompleteness Bayesian networks are investigated. The method is based on an adequate uniform representation of the necessary knowledge. Thus, the valid general concepts can be issued according to their probability. To this end, various inference mechanisms are introduced and subsequently evaluated within the context of a developed prototype. Tests are employed to assess the classification of diagnoses by the network.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification feature

Krankenhaus-Report 2019

Der Krankenhaus-Report erscheint jährlich als Open Access-Buch und als gedrucktes Buch. Er nimmt relevante, vorwiegend ordnungspolitische Themen im Kontext Qualität und Wirtschaftlichkeit der Krankenhausversorgung in den Fokus, behandelt jeweils ein Thema schwerpunktmäßig und enthält einen umfassenden Datenteil. Schwerpunkt des Krankenhaus-Reports 2019 ist "Das digitale Krankenhaus"

Über die Formalisierung und Analyse medizinischer Prozesse im Kontext von Expertenwissen und künstlicher Intelligenz

Ihrer Arbeit in der Originalsprache: Die Digitalisierung hat bereits viele Bereiche der Wirtschaft und des gesellschaftlichen Lebens verändert. Auch unterliegen die Aspekte des Gesundheitswesens und der klinischen Praxis einem digitalen Wandel. Im Hinblick auf diese Entwicklungen beleuchtet die vorliegende Dissertation die Akquisition, Repräsentation und Nutzung von Prozesswissen im Kontext hybrider KI-Methoden. Zentraler Beitrag ist die strukturerhaltende Hin- und Rücktransformation von Prozessbäumen zu Prozessplänen

Strategische Bedeutung und Entwicklung eines hilfebezogenen Interaktionsdesigns für das Krankenhausplanspiel COREmain Hospital

Aufgrund des zunehmenden Kostenanstiegs im Gesundheitswesen besteht dringender Handlungsbedarf bei der Optimierung der Vergütung von Krankenhausleistungen. Um dieses Ziel zu erreichen soll durch das in dieser Arbeit behandelte Planspiel COREmain Hospital eine Hilfestellung geboten werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein geeignetes Hilfesystem für das Planspiel zu generieren, um dem Nutzer die Handhabung zu erleichtern. COREmain Hospital stellt ein Planspiel dar, das auf die Wechselwirkung der Entscheidungen in einem Krankenhaus eingeht. Das Spiel stellt für das Krankenhauspersonal und andere Entscheidungsträger im Gesundheitswesen die Möglichkeit dar Entscheidungen in einer virtuellen Welt auszuprobieren und die Effekte ihrer Aktionen vorab zu testen. In COREmain Hospital besteht ein Krankenhaus aus den vier Abteilungen Management, Pflege, Röntgen und Operation, welche ihre Handlungen untereinander abstimmen müssen, um ein optimales Ergebnis erarbeiten zu können. Bei den Entscheidungen im Spiel ist auf verschiedenste externe Einflüsse Rücksicht zu nehmen, insbesondere auf das geltende Vergütungssystem, welches heute ein aktueller Diskussionspunkt im Gesundheitswesen ist. Ohne Berücksichtigung dieser Faktoren, die außerhalb des Einflusses der Klinik stehen, ist ein Erfolg des Krankenhauses nicht denkbar und nicht realistisch. Daher kann auf diese Weise das Verständnis der Spieler für die Einflussfaktoren eines Krankenhauses vergrößert werden. Im Zusammenhang mit dem Planspiel werden in dieser Arbeit die verschiedenen Vergütungssysteme für Krankenhausleistungen vorgestellt und ihre Wirkungsweise diskutiert. Weiters werden die Zielgruppen, wie Ärzte, Pflegepersonal, Krankenhausmanager, medizinisch-technisches Personal und Entscheidungsträger im Gesundheitswesen, behandelt, welche das Spiel ansprechen möchte, um ihnen die Wechselwirkungen in Krankenhäusern näher zu bringen und ihre Verständnis für andere teilnehmende Berufsgruppen zu erweitern. In Verbindung mit COREmain Hospital werden auch historische Planspiele vorgestellt, die einen ähnlichen Zweck im Gesundheitswesen erfüllen. Der eigentliche Schwerpunkt dieser Arbeit folgt im zweiten Teil, in welchem die Möglichkeiten zur Gestaltung eines hilfebezogenen Interaktionsdesigns angeführt werden, um zu einem späteren Zeitpunkt, mit Hilfe der in einer Fragebogenerhebung erfassten Daten, ein geeignetes Hilfesystem für das Planspiel zu erstellen. Anhand der ermittelten Daten werden die Forschungsfragen beantwortet, die dieser Arbeit zu Grunde liegen. Zuletzt wird unter Berücksichtigung der erfassten Informationen der Aufbau des Hilfesystems definiert und zugleich werden die relevanten Hilfetexte formuliert. Im Großen und Ganzen sind Krankenhausplanspiele ein Versuch einer optimalen Lösung für die Vergütung von Krankenhausleistungen und einer Verbesserung der Krankenhausabläufe näher zu kommen