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Graphik : Josef Partykiewicz, Deutsches Ärzteblatt Fuzzy Sets und Medizin.

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1 Graphik : Josef Partykiewicz, Deutsches Ärzteblatt Fuzzy Sets und Medizin

2 Classen/Diehl/Kochsiek: Innere Medizin, München, Wien, Baltimore: Urban & Schwarzenberg, , S Zeitlicher Verlauf und Organisationsplan der klinischen Untersuchung

3 Ultraschalluntersuchungs ergebnisse Erkrankungen Labortestergebnisse Symptome Anamneseinformationen Allgemeiner Zustand Körperlicher Zustand Röntgenuntersuchungs- ergebnisse Symptome Medizinische Diagnose

4 Über einige besondere Merkmale des ärztlichen Denkens (1927) Das ärztliche Wissen, dessen Bereich so ausgedehnt wie seine Geschichte alt ist, hat zum Entstehen eines besonderen Stils geführt, die eigenen Probleme zu erfassen, einer besonderen Art, sich zu den ärztlichen Phänomenen zu verhalten, d. h. zu einem besonderen Denktyp. Während der Naturwissenschaftler typische, normale Phänomene sucht, studiert der Arzt gerade die nicht typischen, nicht normalen, krankhaften Phänomene. Und dabei trifft er auf diesem Weg sofort auf einen gewaltigen Reichtum und Individualität dieser Phänomene, die die Vielheit ohne klare, abgegrenzte Einheiten begleiten, voller Übergangs- und Grenzzustände. Ludwik Fleck ( )

5 Es gibt keine genaue Grenze zwischen dem, was gesund ist, und dem, was krank ist, und nirgends trifft man wirklich ein zweites Mal auf dasselbe Krankheitsbild. Aber diese unerhört reiche Vielheit immerfort anderer und anderer Varianten muss gedanklich bezwungen werden, denn dies ist die Erkenntnisaufgabe der Medizin. Es entsteht ein riesiger Reichtum an Material. Die Aufgabe der Medizin ist, in diesem ursprünglichen Chaos irgendwelche Gesetze, Zusammenhänge, irgendwelche Typen höherer Ordnung zu finden. Ludwik Fleck ( )

6 F. A. Nash: Differential Diagnosis. An Apparatus to Assist the Logical Faculties. The Lancet, 24. April 1954, S. 874f What happens in the doctors mind when he is faced with a patient? This will depend on his experience, on his book knowledge, and on his mental endowment... 1)... subconscious process of immediate recognition... 2)... Recall descriptions from books or from memories of practice of several diseases that might fit the patients story... 3) The doctor may take a main or significant symptom or sign, and using it as an intellectual straw to cling to, or start from, in a sea of memories and observations... F. A. Nash (1954)

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8 First,I obtain the case facts from the patients history, physical examination, and laboratory tests. Second, I evaluate the relative importance of the different signs and symptoms. Some of the data may be of first-order importance and other data of less importance. Third,to make a differential diagnosis I list all the diseases which the specific case can reasonable resemble. Then I exclude one disease after another from the list until it becomes apparent that the case can be fitted into a definite disease category, or that it may be one of several possible diseases, or else that its exact nature cannot be determined. How do you make a medical diagnosis? Ledley und Lusted (1959) R. S. Ledley, L. B. Lusted: Reasoning Foundations of Medical Diagnosis, Science, 1959, Volume 130, S

9 Attribute eines Patienten, etwa das Anzeichen Fieber oder die Krankheit Lungenentzündung: Kleinbuchstaben x, y,..., Aussagen über das Attribut: Großbuchstaben X, Y,.... Steht Y für die Aussage Der Patient hat das Attribut y., so ist deren Negation die Aussage Y : Der Patient hat nicht das Attribut y. logisches UND ( X · Y, X Y ) : Der Patient hat die Attribute x und y., logisches ODER ( X+Y, X Y ): Der Patient hat Attribut x oder Attribut y oder beide. ImplikationX Y: Wenn der Patient das Attribut x hat, dann hat er Attribut y. Ledley und Lusted (1959)

10 Betrachtung von Aussagen über das Vorliegen von Symptomen und deren Wahrheitswerte z. B. Symptom S 1 liegt vor,(wahr / falsch) Symptom S 2 liegt vor, (wahr / falsch) Symptom S 3 liegt vor, (wahr / falsch) Eine Krankheit wird dann als ein bestimmter Ausdruck von Aussagen über Symptome aufgefasst. Ledley und Lusted (1959)

11 If a patient has disease 2, he must have symptom 1D(2) S(1) If a patient has disease 1 and not disease 2, then he must have symptom 2D(1)· D(2) S(2) If a patient has disease 1 and not disease 2, then he cannot have symptom 2D(1)·D(2) S(2) If a patient has either or both of the symptoms, then he must have one or both of the diseasesS(1)+S(2) D(1)+D(2) Examples Ledley und Lusted (1959)

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13 Lipkin und Hardy (1958)

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18 Medizinische Diagnose mittels Aussagenlogik

19 Medizinisches Wissen aus einem Lehrbuch Classen/Diehl/Kochsiek: Innere Medizin, München, Wien, Baltimore: Urban & Schwarzenberg, , S. 433.

20 Beispiel: Symptom S 1 : Fieber, Gewichtsverlust, Nachtschweiß, Symptom S 2 : LDH-Anstieg (Laktatdehydrogenase) Symptom S 3 :Lymphknotenvergrößerung Für eine bestimmte Kombination dieser Symptome könnte das hochmaligne Non-Hodgkin-Lymphom (NHL) (in erster Näherung) vorliegen: Ohne Lymphknotenvergrößerung keine positive Diagnose, Entweder Symptom 1 oder Symptom 2 müssen hinzukommen. Medizinische Diagnose mittels Aussagenlogik

21 S1S S2S2 S3S (S 1 S 2 ) S 3 S3S3 S1S1 S2S2 Aussagen über das Vor- liegen von Symptomen Aussagen über das Vorliegen der Krankheit als logischer Ausdruck von Symptomen Medizinische Diagnose mittels Aussagenlogik

22 The waiting room of the future will serve eight doctors; it will be completely sound proof. The furniture will consist of contour chairs with built-in gentle massage. Color television will delight the eye, and soft music will allay anxiety. Silent air conditions will waft delicately scented odors and soft drink dispensers, operating at the touch of a button, will deliver cool libation with or without a Miltown tablet. For those who prefer literature, magazine articles will be softly read by wire. History-taking will be painless. A group of preferential questions will be asked by tape and the answer punched on a card. Nothing will be left to chance, and by cybernetics, the card will be quickly deposited in a slot which will provide the three most probable historic diagnoses. Vision über computerunterstützte Medizin (1965) Gerry Feigan M. D.: Triple Bromides, San Francisco Medical Society Bulletin, June 1965)

23 Das Wartezimmer der Zukunft bedient acht Ärzte. Es ist völlig schalldicht. Das Mobiliar enthält anschmiegsame Stühle mit eingebauter sanfter Massage. Farbfernsehen erfreut das Auge und sanfte Musik beruhigt die Ängste. Leise Klimatisierung wird feine Düfte verbreiten und soft drinks, die auf Knopfdruck serviert werden, bieten kühle Erfrischungen Für jene, die Literatur vorziehen, werden Magazinartikel per Telegraphie ruhig vorgelesen. Die Anamnese ist schmerzlos. Ausgewählte Fragen werden vom Tonband gestellt, und die Antwort in eine Karte gestanzt. Nichts bleibt dem Zufall überlassen, und die Karte wird schnell mit Hilfe der Kybernetik in einem Schlitz deponiert, woraufhin die drei wahrscheinlichsten früheren Diagnosen ausgegeben werden. Vision über computerunterstützte Medizin (1965) Gerry Feigan M. D.: Triple Bromides, San Francisco Medical Society Bulletin, June 1965)

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26 Computer Assisted Diagnostic System 1970: CADIAG-I

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28 Ill be damned. It says Cogito ergo sum. The New Yorker, 1958

29 Well, its on its own now. Weve told it all we know. (1958)

30 Das Wiener Computer Assisted Diagnostic System von Hardware

31 Das Wiener Computer Assisted Diagnostic System von 1968

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38 Ledley & Lusted Spindelberger & Grabner Gangl et al. CADIAG II Adlassnig et al. CADIAG I Adlassnig et al CADIAG I Study 1983 CADIAG I Consult CADIAG II Study CADIAG II Consult 1996 MedframeCADIAG IV Adlassnig et al. CADIAG II/RHEUMA CADIAG II/GALL -/COLON -/PANC

39 Negation Konjunktion Disjunktion Symptom S ist obligat und beweisend für Krankheit K:S K Symptom S ist fakultativ und beweisend für Krankheit KS K Symptom S ist obligat und nicht beweisend für Krankheit K:S K Symptom S schließt Krankheit K aus:S K Außerdem: Das Wiener Computer Assisted Diagnostic System

40 Emil Leon Post ( ) Jan Łukasiewicz ( ) Logische Grundlagen Mehrwertige Logik

41 Eine Aussage, von welcher wir nicht wissen, ob sie wahr oder falsch ist, könnte überhaupt keinen Wert haben im Hinblick auf Wahrheit oder Falschheit, sondern einen dritten, unbestimmten Wert haben. Man könnte z. B. meinen, daß die Aussage `Ich werde in einem Jahr in Warschau sein´ weder wahr noch falsch ist und den dritten, unbestimmten Wert hat, den wir mit dem Symbol ` 1 / 2 ´ bezeichnen können. Man könnte aber auch noch weiter gehen und den Aussagen unendlich viele Werte zuschreiben, die zwischen der Falschheit und der Wahrheit liegen. Jan Łukasiewicz: Elemente der mathematischen Logik, Warschau Logische Grundlagen Mehrwertige Logik

42 1½01½0 0½10½1 1½01½0 1 ½ 0 1½01½0 ½½0½½ ½01½0 1 ½ ½½1½½ 1½01½0 1½01½0 1 ½ ½11½11 0½10½1 1½01½0 1 ½ 0 1½01½0 ½1½½1½ 0½10½1 Mehrwertige Logik von Jan Łukasiewicz, 1921

43 Computer Assisted Diagnostic System 1970: CADIAG-I

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47 Fields, B.N. et al. (1996) Fields virology. Lippincott-Raven Publishers, Philadelphia.

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49 Erkrankungen Symptome Symptome-Diagnosen-Relation SymptomeErkrankungen S D

50 Ultraschalluntersuchungs ergebnisse Erkrankungen Labortestergebnisse Symptome Anamneseinformationen Allgemeiner Zustand Körperlicher Zustand Röntgenuntersuchungs- ergebnisse Symptome Medizinische Diagnose

51 In fact, there is a fairly wide gap between what might be regarded as animate system theorists and inanimate system theorists at the present time, and it is not at all certain that this gap will be narrowed, much less closed, in the near future. There are some who feel that this gap reflects the fundamental inadequacy of the conventional mathematics – the mathematics of precisely-defined points, functions, sets, probability measures, etc. - for coping with the analysis of biological systems, and that to deal effectively with such systems, which are generally orders of magnitude more complex than man-made systems, we need a radically different kind of mathematics, the mathematics of fuzzy or cloudy quantities which are not describable in terms of probability distributions. Indeed, the need for such mathematics is becoming increasingly apparent even in the realm of inanimate systems, for in most practical cases the a priori data as well as the criteria by which the performance of a man-made system is judged are far from being precisely specified or having accurately-known probability distributions. L. A. Zadeh, 1962: From Cercuit Theory to System Theory

52 Alonso Perez-Ojeda, 1976

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55 Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

56 Über einige besondere Merkmale des ärztlichen Denkens (1927) Das ärztliche Wissen, dessen Bereich so ausgedehnt wie seine Geschichte alt ist, hat zum Entstehen eines besonderen Stils geführt, die eigenen Probleme zu erfassen, einer besonderen Art, sich zu den ärztlichen Phänomenen zu verhalten, d. h. zu einem besonderen Denktyp. Während der Naturwissenschaftler typische, normale Phänomene sucht, studiert der Arzt gerade die nicht typischen, nicht normalen, krankhaften Phänomene. Und dabei trifft er auf diesem Weg sofort auf einen gewaltigen Reichtum und Individualität dieser Phänomene, die die Vielheit ohne klare, abgegrenzte Einheiten begleiten, voller Übergangs- und Grenzzustände. Ludwik Fleck ( )

57 Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

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61 Beispiele Example 1 (indicating): IF elevated amylase level in serum THENacute pancreatitis WITH( O = very often [ O = 0.90], B = strong [ C = 0.70]). Example 2 (necessary and sufficient): IF rheumatoid arthritis and splenomegaly and leukopenia less than 4 giga/l THENFeltys Syndrom WITH( O = always [ O = 1.00], C = confirming [ C = 1.00]). Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

62 Example 1: IF (ultrasonic of pancreas is pathological) THEN (pancreatic cancer) WITH (0.75 = often, 0.25 = weak) Example 2: IF (tophi) THEN (gout) WITH (0.25 = seldom, 1.00 = always) Example 3: IF (lower back pain limitation of motion of the lumbar spine diminished chest expansion male patient age between 20 and 40 years) THEN (ankylosing spondylitis) WITH (υ, 0.90 = very strong) Beispiele Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

63 Y Z X Y X Z Y t q r Komposition von Relationen Es seien X, Y (gewöhnliche) Mengen. Eine Relation q von X in Y ist eine Teilmenge des Cartesischen Produktes X Y und eine Relation r von Y in Z ist eine Teilmenge des Cartesischen Produktes Y Z: t := q r ist eine Relation von X in Z, t := q r = {( x, z )| y : ( x, y ) q ( y, z ) r }

64 Seien X, Y (gewöhnliche) Mengen und sei X Y deren Cartesisches Produkt. L ( X ): die Menge aller Fuzzy sets in X. L ( Y ): die Menge aller Fuzzy sets in Y. L ( X Y ):die Menge aller Fuzzy sets in X Y. Eine Relation der beiden Mengen X und Y ist Teilmenge von X Y. Eine Fuzzy Relation R von X und Y ist F uzzy -Teilmenge von L ( X Y ). Seien drei Mengen X, Y, Z und zwei Fuzzy-Relationen gegeben : Q in L ( X Y ), R in L ( Y Z ). Wie lassen sich die Fuzzy-Relationen Q und R zu einer neuen Fuzzy-Relation T L ( X Z ) kombinieren? Komposition von Relationen

65 (und) min V (oder) max Q ist Fuzzy-Relation von X und Y, d. h. Q ist Fuzzy-Teilmengen von L(X Y), R ist Fuzzy-Relation von Y und Z, d. h. R ist Fuzzy-Teilmenge von L(Y Z). T = Q R ist Fuzzy-Relation von X und Z, d.h.: T ist Fuzzy-Teilmenge von L(X Z) mit Zugehörigkeitsfunktion T (x,z) = max x X min { Q (x,y); R (y,z)}, y Y Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes Lotfi Zadeh, 1973: Komposition von Fuzzy-Relationen

66 Medical Knowledge is a network of relations of symptoms and diseases. Perez-Ojeda (1976) Medical knowledge is a network of fuzzy relations of symptoms and diseases. Elie Sanchez: (1979) S : Menge von Symptomen, D : Menge von Krankheiten, P : Menge von Patienten Q : Fuzzy-Relation von P und S, R : Fuzzy-Relation von S und D, T : Fuzzy-Relation von P und D. Max-min Komposition: T = Q R mit Zugehörigkeitsfunktion: Medizinisches Wissen

67 Erkrankungen Symptome Patienten Symptome-Diagnosen-Patienten-Fuzzy-Relation

68 When P k has S i with PS (P k,S i ) and when S i implies D j with SD c(S i, D j ), then P k has D j with PD (P k, D j ). When P k has S i mit PS (P k,S i ), and when S i implies S j with SS c(S i, S j ) and when S j implies D i with SD c(S j, D i ) and when D i implies D j with DD c(D i, D j ) then P k has D j with PD (P k, D j ). Inferenz Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

69 Ergebnisse Rheumatology –more than 200 disease profiles, more than findings –more than finding-disease-relationships –more than 160 complex rules Hepatology and Gastroenterology –more than 100 disease profiles, more than findings –more than symptom-disease-relationships –more than 40 complex rules Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

70 Evaluation Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

71 Ledley & Lusted Spindelberger & Grabner Gangl et al. CADIAG II Adlassnig et al. CADIAG I Adlassnig et al CADIAG I Study 1983 CADIAG I Consult CADIAG II Study CADIAG II Consult 1996 MedframeCADIAG IV Adlassnig et al. CADIAG II/RHEUMA CADIAG II/GALL -/COLON -/PANC

72 Results With CADIAG-II/RHEUMA Clinical diagnosisCasesConfirmedHypothesis Confirmed or Hyp. Rheumatoid arthritis (100%) Gout (74%) Ankylosing spondylitis (100%) Psoriatic arthritis (80%) Sjögrens disease (100%) SLE7167 (100%) Reiters disease5000 (0%) Scleroderma5022 (40%) Total (93%) Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II

73 Clinical diagnosisCasesConfirmedHypothesis Confirmed or Hyp. Pancreatic cancer (90%) Chronic pancreatitis10099 (90%) Acute pancreatitis5044 (80%) Pancreatic pseudocyst & chronic pancreatitis404 & 44 (100%) Pancreatic pseudocyst & acute pancreatitis202 & 22 (100%) Zollinger-Ellison syndrome3033 (100%) Insulinoma1011 (100%) Total (91%) Computer Assisted Diagnostic System II: CADIAG-II


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