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Distributed Knowledge Modeling and Integration of Model-Based Beliefs into the Clinical Decision-Making Process

Das Treffen komplexer medizinischer Entscheidungen wird durch die stetig steigende Menge an zu berücksichtigenden Informationen zunehmend komplexer. Dieser Umstand ist vor allem auf die Verfügbarkeit von immer präziseren diagnostischen Methoden zur Charakterisierung der Patienten zurückzuführen (z.B. genetische oder molekulare Faktoren). Hiermit einher geht die Entwicklung neuartiger Behandlungsstrategien und Wirkstoffe sowie die damit verbundenen Evidenzen aus klinischen Studien und Leitlinien. Dieser Umstand stellt die behandelnden Ärztinnen und Ärzte vor neuartige Herausforderungen im Hinblick auf die Berücksichtigung aller relevanten Faktoren im Kontext der klinischen Entscheidungsfindung. Moderne IT-Systeme können einen wesentlichen Beitrag leisten, um die klinischen Experten weitreichend zu unterstützen. Diese Assistenz reicht dabei von Anwendungen zur Vorverarbeitung von Daten für eine Reduktion der damit verbundenen Komplexität bis hin zur systemgestützten Evaluation aller notwendigen Patientendaten für eine therapeutischen Entscheidungsunterstützung. Möglich werden diese Funktionen durch die formale Abbildung von medizinischem Fachwissen in Form einer komplexen Wissensbasis, welche die kognitiven Prozesse im Entscheidungsprozess adaptiert. Entsprechend werden an den Prozess der IT-konformen Wissensabbildung erhöhte Anforderungen bezüglich der Validität und Signifikanz der enthaltenen Informationen gestellt. In den ersten beiden Kapiteln dieser Arbeit wurden zunächst wichtige methodische Grundlagen im Kontext der strukturierten Abbildung von Wissen sowie dessen Nutzung für die klinische Entscheidungsunterstützung erläutert. Hierbei wurden die inhaltlichen Kernthemen weiterhin im Rahmen eines State of the Art mit bestehenden Ansätzen abgeglichen, um den neuartigen Charakter der vorgestellten Lösungen herauszustellen. Als innovativer Kern wurde zunächst die Konzeption und Umsetzung eines neuartigen Ansatzes zur Fusion von fragmentierten Wissensbausteinen auf der formalen Grundlage von Bayes-Netzen vorgestellt. Hierfür wurde eine neuartige Datenstruktur unter Verwendung des JSON Graph Formats erarbeitet. Durch die Entwicklung von qualifizierten Methoden zum Umgang mit den formalen Kriterien eines Bayes-Netz wurden weiterhin Lösungen aufgezeigt, welche einen automatischen Fusionsprozess durch einen eigens hierfür entwickelten Algorithmus ermöglichen. Eine prototypische und funktionale Plattform zur strukturierten und assistierten Integration von Wissen sowie zur Erzeugung valider Bayes-Netze als Resultat der Fusion wurde unter Verwendung eines Blockchain Datenspeichers implementiert und in einer Nutzerstudie gemäß ISONORM 9241/110-S evaluiert. Aufbauend auf dieser technologischen Plattform wurden im Anschluss zwei eigenständige Entscheidungsunterstützungssysteme vorgestellt, welche relevante Anwendungsfälle im Kontext der HNO-Onkologie adressieren. Dies ist zum einen ein System zur personalisierten Bewertung von klinischen Laborwerten im Kontext einer Radiochemotherapie und zum anderen ein in Form eines Dashboard implementiertes Systems zur effektiveren Informationskommunikation innerhalb des Tumor Board. Beide Konzepte wurden hierbei zunächst im Rahmen einer initialen Nutzerstudie auf Relevanz geprüft, um eine nutzerzentrische Umsetzung zu gewährleisten. Aufgrund des zentralen Fokus dieser Arbeit auf den Bereich der klinischen Entscheidungsunterstützung, werden an zahlreichen Stellen sowohl kritische als auch optimistische Aspekte der damit verbundenen praktischen Lösungen diskutiert.:1 Introduction 1.1 Motivation and Clinical Setting 1.2 Objectives 1.3 Thesis Outline 2 State of the Art 2.1 Medical Knowledge Modeling 2.2 Knowledge Fusion 2.3 Clinical Decision Support Systems 2.4 Clinical Information Access 3 Fundamentals 3.1 Evidence-Based Medicine 3.1.1 Literature-Based Evidence 3.1.2 Practice-Based Evidence 3.1.3 Patient-Directed Evidence 3.2 Knowledge Representation Formats 3.2.1 Logic-Based Representation 3.2.2 Procedural Representation 3.2.3 Network or Graph-Based Representation 3.3 Knowledge-Based Clinical Decision Support 3.4 Conditional Probability and Bayesian Networks 3.5 Clinical Reasoning 3.5.1 Deterministic Reasoning 3.5.2 Probabilistic Reasoning 3.6 Knowledge Fusion of Bayesian Networks 4 Block-Based Collaborative Knowledge Modeling 4.1 Data Model 4.1.1 Belief Structure 4.1.2 Conditional Probabilities 4.1.3 Metadata 4.2 Constraint-Based Automatic Knowledge Fusion 4.2.1 Fusion of the Bayesian Network Structures 4.2.2 Fusion of the Conditional Probability Tables 4.3 Blockchain-Based Belief Storage and Retrieval 4.3.1 Blockchain Characteristics 4.3.2 Relevance for Belief Management 5 Selected CDS Applications for Clinical Practice 5.1 Distributed Knowledge Modeling Platform 5.1.1 Requirement Analysis 5.1.2 System Architecture 5.1.3 System Evaluation 5.1.4 Limitations of the Proposed Solution 5.2 Personalization of Laboratory Findings 5.2.1 Requirement Analysis 5.2.2 System Architecture 5.2.3 Limitations of the Proposed Solution 5.3 Dashboard for Collaborative Decision-Making in the Tumor Board 5.3.1 Requirement Analysis 5.3.2 System Architecture 5.3.3 Limitations of the Proposed Solution 6 Discussion 6.1 Goal Achievements 6.2 Contributions and Conclusion 7 Bibliograph

31th International Conference on Information Modelling and Knowledge Bases

Information modelling is becoming more and more important topic for researchers, designers, and users of information systems.The amount and complexity of information itself, the number of abstractionlevels of information, and the size of databases and knowledge bases arecontinuously growing. Conceptual modelling is one of the sub-areas ofinformation modelling. The aim of this conference is to bring together experts from different areas of computer science and other disciplines, who have a common interest in understanding and solving problems on information modelling and knowledge bases, as well as applying the results of research to practice. We also aim to recognize and study new areas on modelling and knowledge bases to which more attention should be paid. Therefore philosophy and logic, cognitive science, knowledge management, linguistics and management science are relevant areas, too. In the conference, there will be three categories of presentations, i.e. full papers, short papers and position papers

Evolution of security engineering artifacts: a state of the art survey

Security is an important quality aspect of modern open software systems. However, it is challenging to keep such systems secure because of evolution. Security evolution can only be managed adequately if it is considered for all artifacts throughout the software development lifecycle. This article provides state of the art on the evolution of security engineering artifacts. The article covers the state of the art on evolution of security requirements, security architectures, secure code, security tests, security models, and security risks as well as security monitoring. For each of these artifacts the authors give an overview of evolution and security aspects and discuss the state of the art on its security evolution in detail. Based on this comprehensive survey, they summarize key issues and discuss directions of future research

The Road to General Intelligence

Humans have always dreamed of automating laborious physical and intellectual tasks, but the latter has proved more elusive than naively suspected. Seven decades of systematic study of Artificial Intelligence have witnessed cycles of hubris and despair. The successful realization of General Intelligence (evidenced by the kind of cross-domain flexibility enjoyed by humans) will spawn an industry worth billions and transform the range of viable automation tasks.The recent notable successes of Machine Learning has lead to conjecture that it might be the appropriate technology for delivering General Intelligence. In this book, we argue that the framework of machine learning is fundamentally at odds with any reasonable notion of intelligence and that essential insights from previous decades of AI research are being forgotten. We claim that a fundamental change in perspective is required, mirroring that which took place in the philosophy of science in the mid 20th century. We propose a framework for General Intelligence, together with a reference architecture that emphasizes the need for anytime bounded rationality and a situated denotational semantics. We given necessary emphasis to compositional reasoning, with the required compositionality being provided via principled symbolic-numeric inference mechanisms based on universal constructions from category theory. • Details the pragmatic requirements for real-world General Intelligence. • Describes how machine learning fails to meet these requirements. • Provides a philosophical basis for the proposed approach. • Provides mathematical detail for a reference architecture. • Describes a research program intended to address issues of concern in contemporary AI. The book includes an extensive bibliography, with ~400 entries covering the history of AI and many related areas of computer science and mathematics.The target audience is the entire gamut of Artificial Intelligence/Machine Learning researchers and industrial practitioners. There are a mixture of descriptive and rigorous sections, according to the nature of the topic. Undergraduate mathematics is in general sufficient. Familiarity with category theory is advantageous for a complete understanding of the more advanced sections, but these may be skipped by the reader who desires an overall picture of the essential concepts This is an open access book

Quality-driven Reuse of Model-based Software Architecture Elements

In modernen Software-Entwicklungsprozessen werden, insbesondere zur Implementierung von Standardfunktionalitäten, immer häufiger bestehende Komponenten oder Bibliotheken wiederverwendet. So müssen Funktionalitäten, die breite Anwendung in unterschiedlichen Systemen finden können, nicht für jede Verwendung von Grund auf neuentwickelt werden. Wiederverwendung von Funktionalitäten durch Software-Komponenten oder gar von komplexen Teilsystemen, den Subsystemen, die höherwertige Funktionalitäten, die Features, anbieten, führt so zu kosteneffizienterer Entwicklung und qualitativ hochwertigerer Software. Durch eine Vielzahl ähnlicher Lösungen für die gleiche Standardfunktionalität stehen Software-Architekten allerdings häufig vor der Frage, welche Lösungen sie auswählen sollten und wie deren Konfiguration in der Zielarchitektur optimal zu den Anforderungen an das Software-System passen. Subsysteme bieten häufig eine Vielzahl an Features an, die zu unklaren Effekten auf die Qualitätsattribute der Software-Architektur, wie z.B. auf die Performance, führt. Insbesondere zur Entwurfszeit oder wenn Software-Systeme um Funktionalität erweitert werden soll ist unklar, ob durch die Verwendung eines bestimmten Features eines bestimmten Subsystems die Qualitätsanforderungen an das Gesamtsystem haltbar sind. Neue Qualitätsanforderungen werden zumeist durch Funktionen operationalisiert. Operationalisierte Qualitätsanforderungen haben meist zum Ziel eine oder mehrere Qualitätsattribute, wie z.B. Sicherheit oder Bedienbarkeit, zu verbessern. Gerade diese Qualitätsattribute stehen jedoch häufig gegenseitig oder mit anderen Qualitätsattributen, wie z.B. Performance, in Konflikt oder beeinflussen sich gegenseitig. Gleichzeitig sind diese allerdings schwierig quantifizierbar, weil Funktionen zur quantitativen Evaluation dieser Qualitätsattribute häufig nicht ausreichend wissenschaftlich erforscht sind, wie beispielsweise für das Qualitätsattribut Sicherheit. Die Evaluation selbst kann auch einen zu großen zeitlichen und finanziellen Aufwand erfordern, wie dies beispielsweise bei Nutzerstudien zur Evaluation der Bedienbarkeit der Fall wäre. In der Praxis werden entsprechend schwierig quantifizierbare Qualitätsanforderungen nicht oder nur unzureichend systematisch in der Planung des Software-Systems berücksichtigt. Zur Analyse von Entwurfsalternativen können Software-Modelle genutzt werden, um möglichst früh im Software-Entwicklungs\-prozess die zu erwartende Qualität zu analysieren und zu evaluieren. Möchten Software-Architekten die Auswirkungen auf die Qualitätsattribute ihrer Software-Architektur durch die Verwendung von Features realisiert durch komplexe Subsysteme evaluieren, müssen, durch eine Vielzahl an Kombinationen und Konfigurationen, schnell sehr viele Architekturkandidaten evaluiert werden. In der Praxis können, durch natürlich gegebene Freiheitsgrade komponentenbasierter Software-Architekturen, schnell mehrere tausend Architekturkandidaten entstehen. Eine einzelne und manuelle Evaluation einer solch großen Anzahl an Kandidaten ist durch die damit entstehenden Zeit- und somit Kostenaufwände meist nicht möglich. Neben einer Vielzahl an zu evaluierenden Architekturkandidaten können, aufgrund fehlender quantitativer Evaluationsfunktionen, viele Qualitätsattribute nicht in bestehenden automatischen Entscheidungsunterstützungsverfahren berücksichtigt werden. Dadurch zeichnet sich entsprechend ein unvollständiges Bild bei der Suche nach den optimalen Architekturkandidaten. Der in dieser Dissertation vorgestellte Ansatz CompARE ermöglicht Software-Architekten, Effekte auf die Qualitätsattribute einer Software-Architektur, die durch die Verwendung von Features entstehen, automatisch zu evaluieren. Auch die Optimierung von Qualitätsanforderungen ohne quantitative Evaluationsfunktion wird unterstützt, indem bestehendes informell vorliegendes Wissen über Architekturentscheidungen modelliert und dadurch zusammen mit bestehenden quantitativen Evaluationsfunktionen optimiert wird. Das Ergebnis soll Software-Architekten dabei unterstützen, zu entscheiden, i) inwiefern die Verwendung von bestimmten Features auf Qualitätsattribute Auswirkungen hat und welche Wechselwirkungen untereinander zu erwarten sind, ii) welches der möglichen Subsysteme und seiner Konfiguration die beste Wahl darstellt und iii) ob die gegebenen technischen Umsetzungen mit den Projektanforderungen vereinbart werden können. Daraus ergeben sich folgende Beiträge der Arbeit: Zunächst wird eine Vorstudie vorgestellt, die den Aufwand der Erstellung von quantitativen Evaluationsfunktionen, am Beispiel des Qualitätsattributs Sicherheit in komponentenbasierten Software-Architekturen, zeigt. Die Modellierung von wiederverwendbaren Subsystemen zur Verwendung in automatischen Entscheidungsunterstützungsprozessen stellt den ersten Beitrag des CompARE Ansatzes dar. Es wird ein Meta-Modell entworfen, das die Modellierung von Subsystemen zur einfachen Wiederverwendung unterstützt und dadurch zur automatischen Modellintegration verwendbar macht. Die automatische Modellintegration von Teilmodellen ist der nächste Beitrag der Arbeit. Hierbei werden Teilmodelle automatisch integriert, so dass diese automatisch evaluiert und optimiert werden können. Durch diese Methode können Software-Architekten Features mit vergleichsweise geringem Modellierungsaufwand automatisiert in die Zielarchitektur einbauen. Schließlich zeigt die Arbeit wie informelles Wissen modelliert werden kann, um es gemeinsam mit quantitativen Funktionen zur Bestimmung von Qualitätseigenschaften zu analysieren und zu evaluieren. Die Evaluation wird anhand zweier Klassen von Subsystemen mit jeweils zwei unterschiedlich modellierten Lösungen durchgeführt. Jede Lösung bietet verschiedene Features. Dabei hält jede Lösung seine eigene Software-Architektur und beeinflusst dadurch individuell die Qualitätsattribute der Zielarchitektur, in der das Subsystem zum Einsatz gebracht werden wird. Die Wiederverwendung der Subsysteme und die aus dem vorgestellten Ansatz resultierende Architekturoptimierung wird anhand dreier Zielsysteme durchgeführt. Bei diesen Zielsystemen handelt es sich um zwei Realweltsysteme, die in der Industrie zur Anwendung kommen und um eine Community Fallstudie, die in der Community der komponentenbasierten Software-Architekturmodellierung als repräsentativ gilt. Anhand dieser Systeme werden insgesamt 11 Szenarien durchgeführt, die die Analyse relevanter Fragestellungen zu den Themen Software-Architekturentwurf, Entscheidungen mit Bezug auf Software-Qualitätsattribute und Software-Anforderungspriorisierung durch einen strukturierten Prozess analysierbar machen. Dabei wird die Anwendbarkeit und der Nutzen von CompARE gezeigt und die aus den Ergebnissen ableitbaren Schlussfolgerungen diskutiert

Transformation of graphical models to support knowledge transfer

Menschliche Experten verfügen über die Fähigkeit, ihr Entscheidungsverhalten flexibel auf die jeweilige Situation abzustimmen. Diese Fähigkeit zahlt sich insbesondere dann aus, wenn Entscheidungen unter beschränkten Ressourcen wie Zeitrestriktionen getroffen werden müssen. In solchen Situationen ist es besonders vorteilhaft, die Repräsentation des zugrunde liegenden Wissens anpassen und Entscheidungsmodelle auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen verwenden zu können. Weiterhin zeichnen sich menschliche Experten durch die Fähigkeit aus, neben unsicheren Informationen auch unscharfe Wahrnehmungen in die Entscheidungsfindung einzubeziehen. Klassische entscheidungstheoretische Modelle basieren auf dem Konzept der Rationalität, wobei in jeder Situation die nutzenmaximale Entscheidung einer Entscheidungsfunktion zugeordnet wird. Neuere graphbasierte Modelle wie Bayes\u27sche Netze oder Entscheidungsnetze machen entscheidungstheoretische Methoden unter dem Aspekt der Modellbildung interessant. Als Hauptnachteil lässt sich die Komplexität nennen, wobei Inferenz in Entscheidungsnetzen NP-hart ist. Zielsetzung dieser Dissertation ist die Transformation entscheidungstheoretischer Modelle in Fuzzy-Regelbasen als Zielsprache. Fuzzy-Regelbasen lassen sich effizient auswerten, eignen sich zur Approximation nichtlinearer funktionaler Beziehungen und garantieren die Interpretierbarkeit des resultierenden Handlungsmodells. Die Übersetzung eines Entscheidungsmodells in eine Fuzzy-Regelbasis wird durch einen neuen Transformationsprozess unterstützt. Ein Agent kann zunächst ein Bayes\u27sches Netz durch Anwendung eines in dieser Arbeit neu vorgestellten parametrisierten Strukturlernalgorithmus generieren lassen. Anschließend lässt sich durch Anwendung von Präferenzlernverfahren und durch Präzisierung der Wahrscheinlichkeitsinformation ein entscheidungstheoretisches Modell erstellen. Ein Transformationsalgorithmus kompiliert daraus eine Regelbasis, wobei ein Approximationsmaß den erwarteten Nutzenverlust als Gütekriterium berechnet. Anhand eines Beispiels zur Zustandsüberwachung einer Rotationsspindel wird die Praxistauglichkeit des Konzeptes gezeigt.Human experts are able to flexible adjust their decision behaviour with regard to the respective situation. This capability pays in situations under limited resources like time restrictions. It is particularly advantageous to adapt the underlying knowledge representation and to make use of decision models at different levels of abstraction. Furthermore human experts have the ability to include uncertain information and vague perceptions in decision making. Classical decision-theoretic models are based directly on the concept of rationality, whereby the decision behaviour prescribed by the principle of maximum expected utility. For each observation some optimal decision function prescribes an action that maximizes expected utility. Modern graph-based methods like Bayesian networks or influence diagrams make use of modelling. One disadvantage of decision-theoretic methods concerns the issue of complexity. Finding an optimal decision might become very expensive. Inference in decision networks is known to be NP-hard. This dissertation aimed at combining the advantages of decision-theoretic models with rule-based systems by transforming a decision-theoretic model into a fuzzy rule-based system. Fuzzy rule bases are an efficient implementation from a computational point of view, they can approximate non-linear functional dependencies and they are also intelligible. There was a need for establishing a new transformation process to generate rule-based representations from decision models, which provide an efficient implementation architecture and represent knowledge in an explicit, intelligible way. At first, an agent can apply the new parameterized structure learning algorithm to identify the structure of the Bayesian network. The use of learning approaches to determine preferences and the specification of probability information subsequently enables to model decision and utility nodes and to generate a consolidated decision-theoretic model. Hence, a transformation process compiled a rule base by measuring the utility loss as approximation measure. The transformation process concept has been successfully applied to the problem of representing condition monitoring results for a rotation spindle

Quality-driven Reuse of Model-based Software Architecture Elements

In software development, components are increasingly being reused, especially for the implementation of standard functionalities making software development more cost-efficient. At design time, however, it is often unclear which solution providing these functionalities fits the requirements of the software system. This work proposes a method and tool enabling software architects to automatically evaluate the effects on the quality attributes of software architectures when reusing features

Working Notes from the 1992 AAAI Spring Symposium on Practical Approaches to Scheduling and Planning

The symposium presented issues involved in the development of scheduling systems that can deal with resource and time limitations. To qualify, a system must be implemented and tested to some degree on non-trivial problems (ideally, on real-world problems). However, a system need not be fully deployed to qualify. Systems that schedule actions in terms of metric time constraints typically represent and reason about an external numeric clock or calendar and can be contrasted with those systems that represent time purely symbolically. The following topics are discussed: integrating planning and scheduling; integrating symbolic goals and numerical utilities; managing uncertainty; incremental rescheduling; managing limited computation time; anytime scheduling and planning algorithms, systems; dependency analysis and schedule reuse; management of schedule and plan execution; and incorporation of discrete event techniques