Wissensbasen und Expertensysteme in der Medizin: Kl-Ansätze zwischen klinischer Entscheidungsunterstützung und medizinischem Wissensmanagement

281 Pages·2009·6.479 MB·German

by  Cord Spreckelsen, Klaus Spitzer (auth.)

Cord Spreckelsen I Klaus Spitzer
Wissensbasen und Expertensysteme in der Medizin
Medizinische Informatik
Herausgegeben von
Prof. Dr.rer. nat. Heinz Handels, Hamburg
Prof. Dr.Dr.Siegfried Pappi, Lubeck
DieStudienbiicher Medizinische Informatik behandeln anschaulich, syste
matisch undfachlich fundiert Themen ausder Medizinischen Informatik
entsprechend dem aktuellen Stand derWissenschaft. Die BandederReihe
wenden sich sowohl anStudierende der Informatik und Medizinischen
Informatik im Haupt-und Nebenfach an Universitaten und Fachhochschulen
als auch an Lehrende und Praktiker.
www.viewegteubner.de -------'
I
Cord Spreckelsen Klaus Spitzer
Wissensbasen
und Expertensysteme
in der Medizin
Kl-Ansatze zwischen klinischer Entscheidungsunterstutzung
und medizinischem Wissensmanagement
STUDIUM
I I
VIEWEG+
TEUBNER
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1.Auflage2008
Aile Rechtevorbehalten
© Vieweg+Teubner[GWV FachverlageGmbH,Wiesbaden2008
Lektorat: Ulrich Sandten I KerstinHoffmann
Vieweg+TeubneristTeilder FachverlagsgruppeSpringerScience+BusinessMedia.
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Umschlaggestaltung: Kunkell.opkaMedienentwicklung, Heidelberg
Druck undbuchbinderische Verarbeitung: StraussOffsetdruck, Miirlenbach
Gedruckt aufsaurefreiern undchlorfrei gebleichtem Papier.
PrintedinGermany
ISBN978-3-8351-0251-4
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Ausgangspunktund Entwicklung . 1
1.2 Aufbaudes Buches . . . . . . . . 4
I Grundlagen 7
2 MedizinischeWissensverarbeitung- Anwendungsszenarien 9
2.I Verftigbarkeitvon Wissen. . . . . . . . 10
2.2 BesonderheitenmedizinischenWissens ..... 10
2.3 KlassischeSystemansatze . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 Anwendungsproblematikund Integrationsaspekte 17
2.5 Aktuelle Anwendungsfelder . . . . . . . . . . . 19
3 BegriffskIarungen 27
3.1 Wissen .... 27
3.2 Symbolverarbeitung. 28
3.3 Konnektionismus .. 29
4 Formale Grundlagen- Wissensreprasentationund Inferenz 31
4.1 Syntax, Semantik,PragmatikeinerSprache 31
4.2 FormaleLogik .... 32
4.3 FoIgerungund Kalktil . . . 35
4.4 Aussagenlogik....... 38
4.5 AussagenlogischeKalktile 41
4.6 PradikatenlogikersterStufe . 51
4.7 PradikatenlogischeKalktile . 57
4.8 NichtmonotonesSchlieBen 63
4.9 Weitereformale Logiken .. 65
5 Formale Grundlagen- NeuronaleNetze 67
5.1 Basiselemente. 67
5.2 Netztopologien . 68
5.3 Lemen . 70
5.4 Anwendungsgebiete. 71
VI Inhaltsverzeichnis
II Medizinische Wissensreprasentation und Inferenz 75
6 DatenbankenundWissensreprasentation 77
6.1 RelationaleDatenbanken . . . . 78
6.2 Entity-RelationshipDiagramme 84
6.3 Datenbankabfragen... 94
6.4 DeduktiveDatenbanken. . . . . 98
6.5 Data Mining. . . . . . . . . . . 103
6.6 ObjektorientierteDatenmodelle . 109
7 SpezielleReprasentationsformateund Inferenzstrategien 119
7.1 Entscheidungstafelnund -diagramme . 120
7.2 Regeln . 125
7.3 SemantischeNetze und Frames. 131
7.4 Beschreibungslogiken . 134
7.5 ArdenSyntax . . . . . . . . . . 143
7.6 Systemarchitekturund Strategiekompontenten . 146
III EntscheidungsunterstiitzungunterUnsicherheit 151
8 Verarbeitnng unsicherenmedizinischenWissens 153
8.1 Unsicheres Wissen inder Medizin 153
8.2 Certainty-Faktoren . 154
8.3 Dempster-ShaferEvidenztheorie 157
8.4 Fuzzy Logik. . . . . . . . . . . 161
8.5 RoughSets . . . . . . . . . . . 167
8.6 GrundlagenprobabilistischerAnsatze 171
8.7 BayesschesSchlieBen . 177
8.8 Bayes-Netze . 179
9 EntscheidnngsanalyseimklinischenKontext 185
9.1 ErweiterteEntscheidungsbaume . 185
9.2 Entscheidungsanalyse . 189
9.3 Leitlinien und Behandlungspfade . 192
IV Medizinisches Knowledge Engineering 197
10 Grundbegriffe 199
10.1 Ubersicht . . . . . . . . . . . . . . . 199
10.2 Akquisitionsansatze . . . . . . . . . . . 199
10.3 Wissensakquisitionals Modellbildung . 201
10.4 Wissensmanagement . . . . . . . . . .202
Inhaltsverzeichnis VII
10.5 WissensarteninderMedizin .204
10.6 Wissenserhebung ... .209
11 Akquisitionsmethodologien 215
I1.1 OntologiebasierteWissensakquisition . 216
11.2 Ontologieninden Biowissenschaften. .220
I1.3 KADS undCommonKADS. . . . . . . 221
11.4 EvolutionareAnsatze . . . . . . . . . .225
11.5 Werkzeuge des Knowledge Engineerings . .226
12 Evaluation 229
12.1 Evaluationsmethodik .229
12.2 AusgewahlteErgebnisse .240
Anhang 245
A LosungenderSelbsttestaufgaben 247
Abbildungsverzeichnis 261
Literaturverzeichnis 265
Abkiirzungsverzeichnis 273
Sachverzeichnis 275
1 Einleitung
1.1 Ausgangspunkt und Entwicklung
Konnten nicht Computerprogramme, die etwas vonMedizin verstehen, dabei helfen, schnellere
undbessere medizinischeEntscheidungenzutreffen? Bereits imJahr 1959publiziertenA. LED
LEY und B. LUSTED [LL59] die Idee, dafur medizinisches Wissen zu formalisieren und durch
Algorithmen zu verarbeiten. Wenn von Wissensbasierten Systemen inder Medizin die Rede ist,
geht esgrundsatzlichnoch immerdarum.
Vorausgegangen war im Jahre 1956 ein - inzwischen berlihmter - Workshop in Dartmouth. Er
giltalsGeburtsstundeder Kiinstlichenlntelligenz(Kl). SeineTeilnehmerbrachten dieForschung
auf diesem Gebiet in den folgenden Jahren entscheidend voran. Anfang der 1970er Jahre ent
standen dann Systeme, diealsklassische medizinischeExpertensystemeeine Pionierrolleftirdie
weitere Entwicklungder KIspielten. Solche ExpertensystemesindSpezialfallewissensbasierter
Systeme. Sie versuchen dieFahigkeitenmenschlicherExpertennachzubilden.
Jahr
Abbi1dung1.1: Entwick1ung der Publikationstatigkeit in den Biowissenschaften zum Thema »Experten
systeme« seit 1985. Die Daten entstammender bib1iographischen DatenbankMed1ine.Dargestelltist die
Zah1derimjewei1igenJahr veroffentlichenFachartike1zumMeSH-Sch1agwort»ExpertSystems«.
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Abbildung 1.2: Wissenschaftliche Publikationstatigkeir im biomedizinischen Bereich zum Thema »Ent
scheidungsunterstiitzungssysteme« (Datengrundlage: Medline - Zahl der jahrlich neu veroffentlichten
Fachartikelzum MeSH-Schlagwort»DecisionSupportSystems,Clinical«)
Expertensysteme sollten - so die Hoffnung - hochspezialisiertes medizinisches Fachwissen si
mulieren und so auch aulserhalb von Spezialkliniken oder Zentren verfugbar machen. Gerade
diehohen ErwartungenandiagnostischeundtherapeutischeExpertensystemeerfulltensichaber
nicht. Tatsachlich konnten sich diese Systeme nicht dauerhaft inder klinischen Routine etablie
reno
Inzwischen wurden Wissensbasierte Systeme in einigen medizinischen Anwendungsfeldern
Z.B.fur dieintensivmedizinischePrognose, zurEKG-Interpretationoder Klassifikation vonLa
bordaten - erfolgreichund nutzbringendeingesetzt. Erfolgreich waren wissensbasierte Ansatze,
wenn siegenau definierte TeilaufgabenimRahmen klinischerRoutinenlosten undsich modular
in andere informationsverarbeitende Systeme einbetten Iiefsen, oder Medizinernbei der eigenen
klinischen Problemli::isungassistierten.
Der Blick aufdie wissensschaftlichePublikationstatigkeitist aufschlussreich: Abdem Ende der
1980erJahre wurden im biomedizinischen Bereich fureinknappes Jahrzehntdeutlich mehr Pu
blikationen zum Schlagwort »Expertensystem« veroffentlichtals seitEnde der 1990erJahre bis
2007. Erst seit 2005 scheint sich das Feld wieder etwas zu beleben (s. Abbildung 1.1). Publi
kationen zum Schlagwort »Entscheidungsunterstlitzungssystem« kommen bis 1995 nicht vor,
urn danach rasant anzusteigen und sich in den letzten erfassten Jahrgangen zu stabilisieren (s.
Abbildung 1.2). Dem Schlagwort »Kimstliche Intelligenz« ist eine seit Mitte der 1980er Jah
re kontinuierlich stark steigende (und insgesamt hohe) Zahl von Publikationen zuzuordnen (s.
Abbildung 1.3). 1
IDieZahlenangaben wurden aus derfur den biomedizinischen Bereich mafigeblichenbibliographischen Datenbank