Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik – Technische Informatik, Note: 1, 0, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main (Fachbereich Informatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Einleitung
1.1 Motivation und Zielsetzung
Medizin ist ohne eine umfassende und sorgfältig geplante Erhebung und Verarbeitung von Informationen nicht möglich. Beispielsweise ist in Krankenhäusern eine adäquate Informationslogistik wesentlich für die Qualität der Patientenversorgung, oder eine adäquate Präsentation und systematische Aufbereitung von Bild- und Biosignalbefunden relevant für die diagnostische und therapeutische Entscheidungen. Von entsprechender Wichtigkeit ist eine systematische Repräsentation von ärztlichem Wissen über die Diagnostik und Therapie von Erkrankungen und der Aufbau von Wissensbanken zur Entscheidungsunterstützung des Arztes [Trampi+92].
Oft fehlen zur diagnostischen Entscheidung bei ähnlichen Krankheitsbildern von unterschiedlichen Krankheiten Regeln, oder das Krankheitsbild kommt bei der Krankheit selten vor und gerät somit beim Arzt bzgl. der Zuordnung dieses Krankheitsbild zur Krankheit in
Vergessenheit. Das Vorhandensein von Regeln zur Diagnose aus medizinischen Daten(1) würde eine Differentialdiagnose(2) enorm unterstützen. Regeln für medizinische Diagnosen bieten objektive Kriterien zur Diagnose, so daß ausgefallene individuelle Interpretationsergebnisse, z.B. durch das Vergessen von seltenen Krankheitsbildern bei Krankheiten, vermieden werden können. Die Regeln können ebenfalls verwendet werden, um Wissensbanken von Expertensystemen zu füllen. Regeln für medizinische Diagnosen gewährleisten somit eine verbesserte oder zumindest eine konstante Qualität bei der medizinischen Versorgung.
In dieser Arbeit wird ein Konzept für eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen entwickelt. Das Konzept wird anschließend in ein Anwendungsprogramm (“Analyst”) umgesetzt. Ziel des Konzepts ist, daß für medizinisches Personal Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten automatisch generiert werden. Auch bereits bekannte Regeln für Diagnosen können vom Benutzer eingegeben und vom System bei der Regelgenerierung
mitberücksichtigt werden. Regeln können durch Angabe von Intervallen (WENN Blutzucker in [200 – 400] mg/dl DANN Diabetes Mellitus) oder linguistisch (WENN Blutzucker hoch DANN Diabetes Mellitus) eingegeben bzw. dargestellt werden.
[…]
______
(1) In dieser Arbeit fallen unter den Begriff medizinische Daten Labordaten, Biosignaldaten (wie EEG, EKG,
EMG, usw.) und Anamnesedaten.
(2) Differentialdiagnose: Unterscheidung und Abgrenzung einander ähnlicher Krankheitsbilder
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