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Die Signalentdeckungstheorie und ihre Anwendung in der medizinischen Diagnostik Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften, Fachrichtung Psychologie,

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Präsentation zum Thema: "Die Signalentdeckungstheorie und ihre Anwendung in der medizinischen Diagnostik Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften, Fachrichtung Psychologie,"—  Präsentation transkript:

1 Die Signalentdeckungstheorie und ihre Anwendung in der medizinischen Diagnostik Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften, Fachrichtung Psychologie, Professur für Ingenieurpsychologie und Angewandte Kognitionsforschung Seminar HP5 Sommersemester 2014 Dozentin: Dr. Romy Müller Referentin: Hanna Bärwinkel Dresden,

2 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 2 von XYZ Gliederung 1. Einleitung 2. Signalentdeckungstheorie 2.1. Signalentdeckungsparadigma 2.2. Setzen des Antwortkriteriums 2.3. Sensitivität 3. Anwendung in der medizinischen Diagnostik 4. Fazit 5. Quellen

3 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 3 von XYZ 1.Einleitung SDT als mathematisch-funktionales Modell der menschlichen Informationsverarbeitung und seine Komponenten zu wiederholen und genauer kennenzulernen beleuchten inwieweit das Modell in der Praxis der medizinischen Diagnostik angewandt werden kann welche Chancen bietet es für die Qualitätsverbesserung des medizinisch-diagnostischen Prozesses?

4 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 4 von XYZ 2. Signalentdeckungstheorie SDT analysiert die Detektion von schwer zu entdeckenden Signalen in Situationen in denen ein Signal entweder vorliegt oder nicht vorliegt (Rauschen vs. Signal) Bsp: Sicherheitskontrolle am Flughafen, Untersuchung von Röntgenbildern fehlbarer Beobachter (Mensch oder Maschine) entscheidet über das Vorliegen

5 2.1. Signalentdeckungsparadigma 2 Stadien der Informationsverarbeitung: (1) sensorische Hinweisreize bezüglich des Vorhandensein bzw. Nichtvorhandeneins werden gesammelt (2) Entscheidung über das Vorhandensein wird vom Beobachter getroffen TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 5 von XYZ

6 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 6 von XYZ 2.1. Signalentdeckungsparadigma 4 mögliche Ergebnisse des Detektionsprozesses: Wahrscheinlichkeiten der 4 Ereignisse ergeben sich jeweils aus der Division der Ereignisse pro Zelle durch die Gesamtzahl von Ereignissen pro Spalte z.B. N Signale =20, davon sind 5 Treffer und 15 Verpasser -> P(Treffer) = 5/20=0,25 (Trefferrate)

7 2.1. Signalentdeckungsparadigma TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 7 von XYZ durch das Signal oder Rauschen wird die ständig fluktuierende Evidenzvariable X verursacht (Aktivität in bestimmter Hirnregion; Wert ist im Durchschnitt größer, wenn tatsächlich ein Signal vorhanden ist; je stärker das Signal, desto größer ist X) wird Wert Xc erreicht, so wird ein Signal gemeldet, unabhängig davon, ob es tatsächlich existiert Quellen des Rauschens können external sowie internal sein

8 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 8 von XYZ 2.2. Setzen des Antwortkriteriums 2.1. Signalentdeckungsparadigma konservatives Kriterium neutrales Kriteriumliberales Kriterium hoch: Verpasser, korrekte Zurückweisungen niedrig: Treffer, falsche Alarme β>1 N Treffer = N korrekte Zurückweisung N verpasser = N falsche Alarme β = 1 hoch: Treffer, falsche Alarme niedrig: Verpasser, Korrekte Zurückweisungen β<1 gibt an wie stark Personen geneigt sind, ein Signal zu entdecken Beobachter variieren in ihrer Antworttendenz/Antwortkriterium:

9 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 9 von XYZ 2.2. Setzen des Antwortkriteriums Bestimmung des optimales Beta Wahrscheinlichkeit ein Signal zu beobachten Kosten und Nutzen der vier verschiedenen Ergebnisse 50 % Wahrscheinlichkeit eines Signals → Entscheidungskriterium X C sollte an der Überschneidung der Verteilungen liegen (β = 1) Signal ist wahrscheinlicher als Rauschen → liberales Antwortkriterium Rauschen ist wahrscheinlicher als Signal → konservatives Antwortkriterium Maximierung des Erwartungswertes, z.B. finanzieller Gewinn oder Verlust

10 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 10 von XYZ 2.3. Setzen des Antwortkriteriums äußere Umstände bestimmen welche Strategie anzuwenden ist Findet Beispiele für Situationen in denen ein konservatives bzw. liberales Kriterium verwendet werden sollte! Konservatives KriteriumLiberales Kriterium Auswertung des Röntgenbildes eines gesunden Patienten ohne Krankheitssymptome Auswahlverfahren Piloten Auswertung des Röntgenbildes eines überwiesenen Patienten mit verschiedenen Krankheitssymptomen Sicherheitskontrollen am Flughafen Überwachung Atomkraftwerk

11 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 11 von XYZ 2.3. Sensitivität gibt an wie gut die Unterscheidung von Signal und Rauschen dem Beobachter gelingt große Überschneidung der Verteilungen -> wenig sensitiv wenig bis keine Überschneidung der Verteilungen -> hoch sensitiv ′=(μ S −μ R ) / σ R μ S Mittelwert μ R Mittelwert Rauschen σ R Streuung Rauschen

12 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 12 von XYZ 2.3. Sensitivität abhängig von: den physikalischen Eigenschaften des Signals (z.B. Salienz, Intensität) Eigenschaften des Beobachters (z.B. Hörvermögen bei auditiver Aufgabe)

13 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 13 von XYZ 3. Anwendung in der medizinischen Diagnose Entscheidung des Beobachters über das Vorhandensein eines Signals SensitivitätAntwortkriterium Physikalische Eigenschaften des Signals Eigenschaften des Beobachters Wahrschein- lichkeit ein Signal zu beobachten Kosten und Nutzen der vier Ergebnisse der Entscheidung Anomalitäten des Patienten (z.B. Krankheiten, Tumore) sind vorhanden oder nicht Arzt fungiert als Beobachter und trifft die Entscheidung Bsp.: radiologische Untersuchung zu potentiellen Tumoren vs. Zysten

14 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 14 von XYZ 3. Anwendung in der medizinischen Diagnose Entscheidung des Beobachters über das Vorhandensein eines Signals SensitivitätAntwortkriterium Physikalische Eigenschaften des Signals Eigenschaften des Beobachters Wahrschein- lichkeit ein Signal zu beobachten Kosten und Nutzen der vier Ergebnisse der Entscheidung Salienz der Abnormalität und Anzahl der Symptome Ausbildung des Arztes bezüglich der Hinweisreize Prävalenz der Krankheit in der Population; Erstuntersuchung vs. Überweisung

15 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 15 von XYZ 3. Anwendung in der medizinischen Diagnose Kosten und Nutzen der vier Ergebnisse der Entscheidung: TrefferFalscher Alarm VerpasserKorrekte Zurückweisung Wie sind die verschiedenen Ergebnisse zu gewichten? chirurgische Entfernung -> verbesserte Überlebenschancen unnötige Operation, unnötige Kosten für Krankenhaus, Gerichtsverfahren, Gefahren einer OP verschlechterte Überlebenschancen Vermeidung einer unnötigen Biopsie, Vermeidung unnötiger Kosten

16 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 16 von XYZ 3. Anwendung in der medizinischen Diagnose Swets (1998): Ärzte verwenden ein bestimmtes Verhältnis von Kosten und Nutzen: „Lieber zweimal richtig liegen, wenn Krebs vorliegt, als wenn er nicht vorliegt“ ->liberales Kriterium Empfehlung von Lusted (1976): stärkere Beachtung der Prävalenz in der Bevölkerung durch Ärzte Empfehlung von Parasuraman (1985): stärkere Beachtung von Unterschieden der Signalwahrscheinlichkeit zwischen Erstuntersuchten und überwiesenen Patienten durch Radiologen

17 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 17 von XYZ 3. Anwendung in der medizinischen Diagnose Swets (1998): Untersuchung zur Verbesserung der Sensitivität von Radiologen bei der Unterscheidung Krebstumoren und Zysten mithilfe von Mammografien: Entwicklung einer Checkliste mit verschiedenen Arten von Merkmalen von Krebstumoren Bewertung jedes Merkmal auf einer Skala zur Sicherheit des Vorhandenseins Radiologie mit wenig Erfahrung im Umgang mit Mammografien zeigten eine größere Sensitivität bei Verwendung der Checkliste

18 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 18 von XYZ 4. Fazit SDT ermöglicht der Psychologie die statistische Modellierung des Entscheidungsprozesses überwindet die Konfundierung von Sinnesempfindlichkeit (Sensitivität) und Entscheidungsverhalten (Antwortkriterium) ermöglicht das Verstehen des komplexen Signalentdeckungsprozess, Fehleranalyse und dementsprechende korrektive Handlungen birgt Mehrwert zur Verbesserung von Informationsverarbeitungsprozessen in der medizinischen Diagnostik

19 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 19 von XYZ 5. Quellen Lusted, L. B. (1976). Clinical decision making. In D. Dombal & J. Grevy (eds.), Decision making and medical care. Amsterdam: North-Holland. Parasuraman, R. (1985). Detection and identification od abnormalities in chest x- rays: Effects of reader skill, desease prevalence, and reporting standarts. In R. E. Eberts & C. G. Eberts (eds.), Trends in ergonomics/human factors II (pp ). Amsterdam: North-Holland. Swets, J. A. (1998). Separating discrimination and decision in detection, recognition, and matters of life and death. In An invitation to cognitive science: Methods, models, and conceptual issues (Vol. 4, D. Scarborough and S. Sternberg, Eds.) (2nd Ed., pp ). Cambridge, MA: MIT Press. Wickens, C. D., Hollands, J. G., Banbury, S., & Parasuraman, R. (2013). Signal Detection and Absolute Judgement. In C. D. Wickens et al. (Hsrg.), Engineering psychology and human performance (4th ed., S. 8-48). Boston, MA: Pearson.

20 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 20 von XYZ Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!

21 TU Dresden, Präsentationsname XYZFolie 21 von XYZ


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