Csébfalvi, György

Szilárd, István

Tényi, Jenő

Csébfalvi György

Szilárd István

Tényi Jenő

University of Szeged

- 137 -Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kara és Pécsi Orvostudományi Egyetem Egészségügyi Szervezéstani Intézete Becslési módszer cardiovascularis kérdőíves előszürési adatok számítógépes értékelésének megbízhatósági paramétereire Dr. Csébfalvi György, Dr. Szilárd István, Dr. Tényi Jenő Előadásunk az előző két Neumann-kollokviumon ismer-tetett kutatás egyik alapvető módszertani-számitástechni-kai problémájával foglalkozik. A számitógépes kiértékelés sel egybekapcsolt, kérdőíves keringésrendszeri előszűrés kialakításával kapcsolatos eddigi tapasztalatainkat egy másik szekcióban ismertetjük. Az előszürési adatok számitógépes értékelésének ma-tematikai módszere diszkriminancia analízis /DA/. A DA kiindulási adatait az orvosilag felülvizsgált populáció alkotja. Az orvosilag felülvizsgált személyeket - a felülvizsgálat eredményét jelző Y változó aktuális értékével, - a felülvizsgált személy azonosító számával, illetve - 138 -- a kérőiven szereplő válaszok 59 elemű vektorával jellemeztük. A felülvizsgált személyeket a felülvizsgálat eredmé-nyétől függően három osztályba soroltuk, ennek megfelelően Y aktuális értéke 1, 2, 3 lehet. A nagyharsányi előszűrés esetében ezidő szerint - a Pl /a felülvizsgálat szerint egészséges, tehát orvo-si ellátást nem igényel/ populáció elemszáma 110 fő, - a P2 /a felülvizsgálat szerint sürgős orvosi ellátást nem igényel, de műszeres kivizsgálása, gondozásba vé-tele indokolt/ populáció elemszáma 124 fő, illetve - a 3̂ /a felülvizsgálat szerint beteg, tehát sürgős orvosi ellátást, therapiát igényel/ populáció elemszá-ma _l£0 fő. DA segitségével a következő kérdésekre kerestünk választ: 1./ Milyen tévedési valószinüséggel, un. intem hibával lehet a válaszvektorokból a felülvizsgálat eredményé-re következtetni? 2./ Milyen tévedési valószinüséggel, un. extern hibával lehet eldönteni, hogy egy újabb megfigyelt személy - 139 -melyik populációba tartozik, vagyis milyen megbízható-sággal helyettesitheti a számitógépes értékelés a fe-lülvizsgálat szükségességét eldöntő orvosi tevékenysé-get? Előadásunk az előszürési adatok számitógépes értéke-lésének leglényegesebb problémájával, az extern megbízha-tósági paraméterek becslési lehetőségeivel foglalkozik. Az előző években folytatott módszertani vizsgálatok eredményeképpen kiválasztott automatikus osztályozási el-járás lényegét a 8. kollokviumon ismertettük. Az extern megbízhatósági paraméterek becslésére szolgáló módszer er-re az eljárásra épül. Emlékeztetőül csak annyit, hogy a nagyharsányi előszűrés során felhasznált és további vizs-gálatokra alkalmasnak itélt osztályozási eljárás az álta-lánosított, komplex értékű véges WALSH függvényeken ala-pul. Az eljárás a válaszvektorokat a komplex sik pontjai-ra képezi le. A leképezés az általánosított WALSH függvé-nyek lineáris kombinációjaként állitható elő, amelyben minden egyes WALSH függvénynek egy-egy tünet illetve tü-netcsoport felel meg. A leképezés a leképezett populáci-ók szeparációját maximalizálja. Az eljárás döntési algo-ritmusa két lépcsős, vagyis először azt vizsgálja, hogy az adott válaszvektorral jellemzett személy egészségesnek - 140 -tekinthető-e? Megjegyezzük, hogy az eljárás döntési logikája össz-hangban van a kanonikus diszkriminancia analizis által szolgáltatott információkkal. Az eljárással kapott ered-ményeinket a második szekcióban tartott előadásunk ismer-teti. Elöljáróban csak annyit mondhatnánk, hogy a Pl po-puláció leválasztása lényegesen kevesebb és kevésbé össze-tett információt igényel, mint a P2 illetve a P3 populá-ció szétválasztása. Az előadásunkban ismertetendő "CARDINAL" programcsomag /CARdiovascularis DIszkrimiNan-cia AnaLizis/ keretein belül az egyes döntési szintek el-térő információigénye figyelembe vehető. DA alkalmazásakor sok esetben feltételezzük, hogy az a priori adott megfigyelési osztályokat /esetünkben Pl, P2, illetve P3/ reprezentáló véletlen minta az osztályok sajátosságait, a sajátosságok közötti kapcsolatokat - a vizsgálatba bevont változókat tekintve - hűen /teljes mér-tékben/ tükrözi. Ennek megfelelően a véletlen minta /az un. tananyag/ alapján előállított döntési algoritmus megbízhatósági pa-ramétereitől azt várjuk, hogy azonosak azokkal a megbíz-hatósági paraméterekkel, amelyeket a tananyagban nem sze-replő /un. teszt/ megfigyelések besorolása esetén kapunk. Ha az 1000 elernü tananyag automatikus osztályozásakor,10 - 141 -téves besorolás adódik, akkor az eljárás gyakorlati alkai mázasakor 1 %-os hibával /99 %-os megbízhatósággal/ szá-molunk. Hangsúlyozni kell, hogy a tananyag alapján számitott megbízhatósági paraméterek a tesztanyag esetében adódó pa raméterektől jelentős mértékben eltérhetnek, vagyis egy osztályozási algoritmus gyakorlati alkalmazásával kapcso-latos döntés nem alapulhat a tananyag alapján számolt meg bizhatósági paramétereken. A tananyagnak megfelelő, várakozáson felüli megbíz-hatósági paraméterek alapján megindított rutinszerű alkal-mazások várakozáson aluli eredményeket /"fej vagy irás"-nak megfelelő extern hibát/ szolgáltathatnak. Ha feltételezzük, hogy a tananyagban a különböző osz-tályokban nincs azonos megfigyelés, akkor pl, az "HN" /Nearest Neighbour vagyis a "legközelebbi szomszéd"/ el-járás a tananyag esetében mindig 100 %-os megbízhatóságot eredményez. MEISEL [ll] bizonyította - a bizonyítást nem rész-letezzük - hogy az előbbi feltételezés esetén létezik olyan folytonosan differenciálható diszlcriminancia függ-vény /DF/, amely 100 fS-osan megbízható, vagyis a tananyag teljes mértékben "megtanítható". - 142 -HAAR függvényeken alapuló DF-ek vizsgálata során ka-pott eredményeink azt mutatták, hogy jól szeparált popu-lációk esetében az intern hiba - függvények számának nö-velésével - tetszőlegesen csökkenthétő. Egy osztályozási eljárás extern megbízhatósági paramétereinek becslésére a következő módszer alkalmazható: A megfigyelési osztályokat reprezentáló NT elemű mintát - véletlenszerűen - két csoportba soroljuk. Az el-ső csoportba sorolt megfigyelések alkotják a DA kiindulá-si adatait, vagyis a tananyagot, mig a második csoport, a tesztanyag alapján száraolt megbízhatósági paramétere-ket a tényleges paraméterek becslésének tekintjük. Az eljárás többszöri ismétlésével - a két csoport arányának függvényében - a megbízhatósági paraméterek egy-egy becslését kapjuk. A becslési eljárás segítségé-vel a megfigyelési osztályok komplexitása, illetve az al-kalmazott osztályozási eljárás hatékonysága "feltérképez-hető". A becslési módszer határesetben az un, "one out" i /"egy törölve"/ eljárás, amelynek lényege a következő: a./ Kihagyunk egy megfigyelést az NT elemű mintá-ból, majd az igy kapott NT-1 elemű minta alap-ján meghatározzuk a döntési eljárás ismeretlen - 143 -paramétereit. Az igy kapott döntési szabályt alkalmazzuk a kihagyott megfigyelés esetében. b./ Az eljárást NT-szer megismételjük. A kihagyott megfigyelések besorolási biztonságát jellemző paraméterek az osztályozási eljárás megbízha-tóságának - a komplexitás illetve a mintanagyság figye-lembe vételével - jó becslését szolgáltatják. A "one out" eljárás előnyös sajátossága, hogy nagy tananyag esetében a döntési eljárás paramétereinek meg-határozására szolgáló NT-1 elemű minta gyakorlatilag azo-nos a teljes tananyaggal, viszont ebben az esetben az NT számú döntési szabály kiszámítása - különösen számítás-igényes osztályozási algoritmusoknál - számítástechnika-ilag meglehetősen nehézkes és gépidőigényes feladat, A "one out" eljárás másik problematikus vonása, hogy eredményeképpen NT számú döntési szabályt kapunk, tehát döntenünk kell, hogy ha az eljárás kedvező megbízhatósági paramétereket eredményez, milyen döntési szabályt alkal-mazzunk az osztályozási eljárás gyakorlati, "éles" fel-használásakor. Mivel az 171 számú döntési szabály meghatározására szolgáló tananyagok mindig csak két megfigyelésben kü-lönböznek, arra következtethetünk, hogy az a döntési sza-- 144 -bály, amely a teljes tananyag figyelembe vételével készül, lényegében megegyezik az egyes megfigyelésekhez tartozó tananyagokkal, hiszen bármelyiktől csak egy megfigyelés-ben különbözik. Következtetésünk helytálló, ha egy mérés törlése a döntési algoritmus szabad paramétereit lényegében változat-lanul hagyja, illetve ha a tananyag a figyelembe vett vál-tozók számához viszonyitva re lative nagy. Az extern meg-bízhatósági paraméterek becslésének kiindulási adatait a 349 fős, orvosilag felülvizsgált populáció alkotta, A azámitásokat az előzőekben emiitett "CARDINAL" program-csomag segitségével végeztük. A "CARDINAL" programcsomag-ba beépitett osztályozási eljárás a WALSH függvényeken alapul. Az eljárás adaptiv, vagyis - a z egyes megfigyelési osztályok elemszáma, illetve - az egyes tüneteknek, tünetcsoportoknak megfelelő WALSH függvények száma újraszámitás nélkül növelhető, illetve csökkenthető, arai az extern paraméterek meghatározásánál számítástechnikai-lag jelentős előnyt jelent. A "CARDINAL" programcsomag a "one out" eljárást hasz-nálja, a tárolt tananyagból véletlenszerűen kiválasztott - 145 -aktuális tananyag alapján. A program által generált aktu-ális tananyag mérete százalékban adható meg. 100 % ese-tén a program a tárolt tananyag alapján számol. A "CARDINAL"- programcsomag 5AJÁTNYELVŰ, vagyis fel-használói szinten minimális módszertani-3zámitástechnikai ismereteket igénylő rendszer. A rendszer programjai FORTRAN, illetve ASSEMBLER nyelven készültek, a DOS/ESZ operációs rendszer felügye-lete alatt min. 256 K-s berendezésen futtathatók, A fut-tatásokat R-22-es berendezésen végeztük. A program komp-lex aritmetikát használ. A programcsomag alapvető utasí-tásait az 1, ábra szemlélteti. A bekeretezett négyzetben található utasítások tech-nikai jellegűek. Az első érdemi utasitás az "MTRX", amely a tananyag előállítására, bővítésére használható. Az "MTRX" utasításhoz tartozó paraméterek: KM Ad = a tananyagban szereplő kérdőivek maximális száma, a későbbi orvosi felülvizsgálatok figyelembe vé-telével; VMAX = a kérdőiven szereplő válaszok" maximális száma, vagyis a válaszvektor hossza; PI/IAX = a megfigyelési osztályok száma; értéke 2 illetve 3 lehet ! CARDINAL UTASÍTÁSOK I VD iH I L 1 0 D T0LT MENT MOST / * MTRX KMAX • EHU • VMAXn CZ3 • PMAXaD F 0 R M Q ( ) C 3 E / * (I NT R.EXTR .AN0N) SnTpT d CZZ3 Q MERT (WLSH o n , / * } c WLST WLSI ábra - 147 -Megkötés: max. /KMAX VMAX/ kisebb vagy egyenlő mint 60000 ! "CARDINAL" programcsomag rendszerparaméterei: LMAX = az egyes kérdésekhez tartozó válaszlehetőségek maximális száma. Megkötés: max. LMAX kisebb vagy egyenlő mint 256 ! A válaszokat a 0, 1, ..., 255 egész számokkal kódoljuk. A rendszer a válaszokat 1 byte-os mezőkban tárolja. VMAX = a tárolt és a kinyomtatott táblázat alapján sor-számmal azonositható WALSH függvények /vizsgálati szempontok/ maximális száma* Megkötés: max. WMAX = 600 ! illetve minden egyes WALSH függvény max. 3 tünetből álló tünetcsoportot reprezentálhat ! Esetünkben WMAX = 570. Pl. az aktuális táblázatban a 026. WLSH = MERA xx 1 /l, vérnyomás/ 027. WLSH = MERA xx 2 /2. vérnyomás/ 540. WLSH =• EJVI xx 1 KOHE xx 1 CIAN xx 1 - 148 -A 2. ábra egy "CARDINAL" utasítássorozat részletét szemlélteti. Megjegyezzük, hogy a programcsomag az utasítások hivásának logikai sorrendjének helyességét - a normál programozási nyelvekhez hasonlóan - nem ellenőrzi, bár bizonyos utasitások, elmaradása esetén /pl. LIOD/ stan-dard feltételezésekkel él, A programcsomag tervezésekor a közeljövőben belépő terminálos üzemmód lehetőségét figyelembe vettük, A 3. ábra néhány futtatási eredményt szemléltet. A továbblépéssel kapcsolatos elképzeléseinket a má-sik szekcióban tartott előadásunk ismerteti. CARDINAL PL: EXTR SMPL a WLSH a WLSH ii /* 1QQ 0 2 6 D27 D M E R T Q P i l l o W L S I ANFL.NJ SMPL o WLSH b l o g 529 a MERT c 0 3 a WLST OB C J C / * 2. ábra CARDINAL VM % vv V D 5 Z S P I N E X I N EX I N E X 100 2 2 £7,3 87,0 87,0 86,6 88,2 88,2 { 50 { 5 0 2 8 2 2 §§,2 862 86,A 85,0 92,7 89,1 85,3 85,0 87,3 87,3 £0 ,0 79,1 100 5 0 5 6 5 6 $6,3 86,0 86,5 86,6 85,5 84,6 82,0 83,8 61,6 82,8 82,8 100 H 85,5 86 ,3 83,6 3. ábra - 151 -I r o d a l o m Brodman, K., wan Woerkom, A, J.: Computer-Aided Diagnostic Screening for 100 Common Diseases, JAMA, 197, 11, 179 p. 1966. Csébfalvi Gy., Szilárd I.: Cardiovascularis kérdő-ives előszűrés adatainak számitógépes elemzése, standardizált metodika kidolgozása* Számítástech-nikai és kibernetikai módszerek alkalmazása az orvostudományban és a biológiában, 7. Neumann J. Kollokvium. Szerk.: Muszka D., Székely S,, Hantos Z., Madarász I., Csernay L., 465 p. Szeged 1976. Csébfalvi Gy., Szilárd I,, Tényi J.s Nemparaméteres statisztikai módszerek alkalmazása a kérdőíves cardiovascularis előszűrés adatainak számítógépes értékelésében, 8. Neumann J, Kollokvium. Szerk.: Muszka D,, Székely S., Madarász I., 109 p* 1977. Fu K.S. : Sequential Methods in Pattern Recognition and Machine Learning, Mathematics in Science and Engineering Vol. 52. Academic Press, New York 1968. - 152 -[5] Ghyczy K., B. Nagy A. : Kérdőivek automatikus értéke-lése mint a kőrismézés önálló eszköze, Cardiología Hungarica 5, 4, 223 p. 1976. [6] Gyárfás I. és mtsai: Az acut myocardialis infarctus epidemiológiai és klinikai diagnózisa, Cardiología Hungarica 5, 3, 155 p. 1976. [7] Hershberg, P. I. és mtsai: The Medical History Question . as a Health Screening Test. Arch. Intern. Med. 127, Feb. 266 p., 1971. [8] Himbert, J. és mt3ai: Premiers résultats de l'aplication aux maladies cardiovasculaires d'une nouvelle conception de la medicine préventive utilisant le traitment automatique de l'information par ordinateur. Arch. Mal. du Coeur, _64, 4, 538 p. 1971. [9] Holland W. W., Gilderdale S.: Epidemiology and Health, Henry Kompton Publishers, London, 1977. [îo] Kovács J. és mtsai: Komputer alkalmazása a lakosság tö-meges szűrővizsgálatában, Egészségügyi Gazdasági Szemle 9, 3, 369 p. 1971. [il] Meisel S, W. : Computer-Oriented Aproaches to Pattern Recognition, Mathematics in Science and Engineering Vol. 83. Academic Press, New York, 1972. - 153 -Szilárd I. és mtsai: Első tapasztalataink a cardio-vascularis betegségcsoport kérdőives előszűrésé-vel kapcsolatosan egy városi körzetben, A Magyar Egészségügyi Szervezők Tudományos Egyesületének Kongresszusa, Szeged, 1975. 

Becslési módszer cardiovascularis kérdőíves előszűrési adatok számítógépes értékelésének megbízhatósági paramétereire

http://acta.bibl.u-szeged.hu/45936/1/szamtech_orvost_koll_009_137-153.pdf

Becslési módszer cardiovascularis kérdőíves előszűrési adatok számítógépes értékelésének megbízhatósági paramétereire

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Szeged