Expertensystem Anämiediagnostik

5. Zusammenfassung Das Ziel dieser Arbeit war es, ein wissensbasiertes Expertensystem zur Anämiediagnostik zu entwickeln. Die Software j.MD - Java System to Support Medical Diagnostik Reasoning, der Firma Wormek in Kooperation mit Sysmex Deutschland war vorgegeben. Aufbauend auf allgemeingültigen Erläuterungen zur Anämiediagnostik, morphologischen Kriterien und ätiologisch-pathogenetischer Gesichtspunkte wurden Entscheidungsbäume gebildet, die die Grundlage für das Regelwerk der Wissensbasis in j.MD darstellten. Die Erstellung des Expertensystems mit der Struktur der j.MD-Software, die auf das Vorgängermodell Pro.M.D. aufbaut, war der zentrale Abschnitt der vorliegenden Arbeit. Die drei Teilbereiche der j.MD-Software – Erstellung und Testung von Wissensbasen (j.MD-Knowledge Editor mit j.MD Debugger) sowie die seperate Benutzeroberfläche für den Anwender (j.MD Front End) – wurden vorgestellt und untersucht. Der Debugger ist das Prüfelement der Knowledge- und Text Base und zeigt bei der Überprüfung und Fehlersuche gleichzeitig den Ort des fehlerhaften Elementes an. Mittels des Front End ist der Nutzer in der Lage, schnell seine Daten zu überprüfen und sofort einen Befundkommentar (Report) zu erhalten. Dieser Report ergibt sich aus der Verarbeitung der Links zwischen den Elementen der Knowledge- und der Text Base, gemäß den vorab definierten Konzepten und Regeln. Der Bericht wurde in einer definierten, individuell festlegbaren Struktur präsentiert. Im Rahmen der Programmierarbeit kam diesem Element jedoch eine untergeordnete Bedeutung zu. Es wurde eine Wissensbasis zur Anämiediagnostik (rotes Blutbild) erstellt, die sich aus zwei Hauptteilen, der Knowledge Base und der Text Base zusammensetzt. Insgesamt beinhalten beide Teile 76 Konzepte und Unterkonzepte mit 76 dazugehörigen Regeln sowie 30 Laborparameter. Den Laborparametern wurden die entsprechenden LOINC-Codes zugeordnet. Ferner wurden zusätzliche Regeln programmiert, die den Befundbericht in der Text Base definieren (Layout). Außerdem wurden 100 Testpatienten mit Laborparametern angelegt, da eine Überprüfung der programmierten Daten (Konzepte, Regeln) im Testelement Debugger nur mithilfe von Patientendaten möglich ist. Die Testpatienten wurden mit der j.MD-Software angelegt. Die Testdaten müssen jedoch extern auf der Festplatte des Computers gespeichert werden und sind in j.MD nicht zu sehen. Die Ergebnisse aus der Datenüberprüfung im Debugger werden in dem sogenannten Befundkommentar (Report) zusammengefasst dargestellt. Es konnte gezeigt werden, dass j.MD zur Entwicklung von wissensbasierten Expertensystemen geeignet ist, jedoch die Anwendung für Laien ohne Einführung und begleitende Expertenunterstützung nicht möglich ist. Obwohl j.MD in der plattformunabhängigen Programmiersprache JAVATM erstellt wurde, was die problemlose Integration in ein vorhandenes Labor-EDV-System ermöglichen sollte, war die Software nicht selbsterklärend, sodass trotz eines Einführungsseminars die Unterstützung durch einen sogenannten „knowledge engeneer“ in Anspruch genommen werden musste. Erschwerend kam in der vorliegenden Untersuchung hinzu, dass die Software zum Zeitpunkt der Erstellung des Expertensystems nicht fertig entwickelt war, Fehler (Bugs) waren vorhanden und mussten kontinuierlich durch die Firma Wormek korrigiert werden. Die Einbindung einer vorinstallierten LOINC© Datenbank zur Identifikation von Laborparametern ermöglichte eine exakte Codierung von Parametern und bot gleichzeitig eine Verbindung zu internen Kommunikationssystemen. Die regelmäßig vom Regenstief Institut aktualisierte Datenbank war ein hilfreiches Element der Software, da die Laborparameter nicht einzeln neu definiert werden mussten. Das Ziel, ein wissensbasiertes Expertensystem zur Anämiediagnostik mithilfe der Software j.MD zu erstellen, wurde erreicht. Aufgrund verschiedener Schwierigkeiten in der Anwendung und diverser Unzuverlässigkeiten des Systems sowie unerwarteter Einschränkungen wie etwa die Tatsache, dass nur eindeutige Referenzbereiche und nur das rote Blutbild in das Expertensystem eingebracht werden konnten, wurde jedoch auf eine Integration des j.MD Expertensystems in die Labor-EDV in Marburg verzichtet

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

Wissensmanagement in der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung Jahrbuch 2004

Peer Reviewe

Schwerpunkte bei der Wissensmodellierung am Beispiel einer Prozeßsimulation

Der zunehmende Bedarf, wissensbasierte Systeme für realistische Anwendungen einzusetzen, stellt eine Herausforderung an die Modellierung der zugrunde liegenden Domäne dar. Bei wichtigen Entscheidungen wird dem Entwerfer zur Zeit nur ungenügende oder keine Unterstützung seitens der Entwurfssysteme gegeben. Um beim Systementwurf Erfahrungen zu sammeln, wurde mit Studenten ein Praxisseminar durchgeführt. Die dort gemachten Erfahrungen bezüglich der Bedeutung verschiedener Entwurfsentscheidungen werden nachfolgend beschrieben