Entscheidungsunterstützungssysteme für eine klinische COPD-Trainingssteuerung mittels Fuzzy-Arden-Syntax

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1 Entscheidungsunterstützungssysteme für eine klinische COPD-Trainingssteuerung mittels Fuzzy-Arden-Syntax Marcus Apel, Bianying Song,, Michael Marschollek, Reinhold Haux, Uwe Tegtbur Vortragsgliederung Motivation: 'GAL'-Projekt: Präventions- und Rehbilitationsmedizin der MHH Umgang mit Unschärfe, Mehrdeutigkeit in medizinischen Systemen Zielsetzung: Trainingsteuerung von COPD-Patienten mittels eines medizinischen Standards (nach HL7) Methoden: Regelbasiertes EUS (' CAT') mit ARDEN-Erweiterung Fuzzy-Set-Theory Ergebnisse: MLM - Umsetzung (Fuzzy-ARDEN-Syntax) Diskussion: Verifikation, anstehende Validierung 2 1

2 Projektbeschreibung Rahmen: 'GAL- Niedersächsischer Forschungverbund Gestaltung altersgerechter Lebenswelten' [1] als AP II: Rehabilitations-und Präventionsmedizin (unter Leitung von Prof. Tegtbur des Instituts für Sportmedizin/ MHH) Förderung durch das Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur [2] Projekt-Zielsetzung: automatische Steuerung des Trainings kontinuierliches Monitoring der Vitaldaten Fehlerbehandlung und Gefahrenerkennung nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage wichtige Eigenschaften! 3 Motivation chronisch obstruktive Lungenerkrankung COPD (chronical obsructive pulmonal disease )- Definition: Sammelbegriff für irreversible Atemwegerkrankungen mit verengten Bronchien (eingeteilt in 4 Schweregrade) klassifiziert nach ICD-Diagnoseschlüssel J44.0, J44.1, J44.8 und J44.9 [3] Nationale / Internationale Relevanz [4]: geschätzte Prävalenz von > 6 % der Ü-40 Jährigen in D als sog. Volkskrankheit in weltweit 4.-häufigste Todesursache Prognose: Tendenz steigend (Geschätzt 2020: 3.-häufigste Todesursache) Hauptursache: das Rauchen (9 von 10), Arbeitplatz ( Staublunge ) 4 2

3 Motivation/ Zielsetzung Ansatz: nach den Grundlagen von B. Song [6] Einsatz: bestehendes EUS ( CAT- COPD-Patienten-Assistent für das körperliche Training ) untersuchen bestehenden Regeln von ARDEN-MLM's ergänzen und mittels Fuzzy-Sets erweitern Rechnerbasierte Entscheidungsunterstützung mit zusätzlicher ärztlicher Überwachung (mittelfristig) mögliches Heimtraining (langfristig) Personalentlastung (?), Trainingseffekt steigern 5 Motivation/ Problematik Mehrdeutigkeit, Vagheit: Unscharfe, vage med. linguistische Terminologie (z.b. Fieber: 'erhöht', 'stark erhöht', 'hochgradig erhöht') Unvollständige Wissenbasis: Geringes verifiziertes Wissen über Trainingssteuerung Mögliche zukünftige neue medizinische Erkenntnisse Realitätsnahe regelbasierte Steuerung: Abbildung medizinischen Handels ( zeitnah + sicher ) Weiche Steuerung/Anpassung des Trainings 6 3

4 Zielsetzung/ Methoden Warum - ARDEN: Schaffung von Interoperabilität Austausch zwischen Systemen und Einrichtungen Warum -'CAT-EUS' erweitern: Bisher: harte Schwellwerte (crisp thresholds) Logische Verknüpfung unterschiedlicher Parameter Warum Fuzzy-Ansatz [5],[10]: Sicher, robust Mehrwertige Logik 7 Methoden EUS-Entscheidungsgrundlagen 9 - spezifizierte Regeln nach B. Song (Wissensbasis): Messung/Steuerung durch drei Vitalparameter i. Puls P ( 4 definierte Regeln) ii. Blutdruck BP ( 3 definierte Regeln) iii. Sauerstoffsättigung Sa0_2 ( 2 definierte Regeln) Regelung (Control Aktion): Leistung in Watt Watt-Reduktion: um 15 % Watt-Erhöhung : um 10 % Abbruch: Stopp 8 4

5 Methoden Mehrdeutigkeit Mehrwertige Logik (Fuzzy-Logik) [10]: Erweiterung von zweiwertiger Logik im Einheitsintervall [0,1] um eine Wahrheitsmenge F crisp fuzzy 9 Methoden/ Ansatz 9 crisp-regeln: Fuzzy-ARDEN-Erweiterung nach S. Tiffe [7] /2003: Neuer Datentyp: linguistic variable(in Kategorie: 'knowledge') Fuzzy-Tupel: Numerische Werte mit Zugehörigkeitsgraden Schlüsselwort 'fuzzified by' < value > 10 5

6 MLM-Regelkreis 11 Methoden/ Ergebnisse Auszug aus 'MLMRuleSaO_2' : ( 'knowledge'-bereich )... Auszug aus 'FuzzySetRuleMLMSao_2' : 12 6

7 Ergebnisse/Diskussion Einbettung in das CAT Fuzzy-ARDEN-Compiler (2009 -Vorschläge nach T. Vetterlein [8]; 'Tagungsband der ehealth2010' nach K. Fehre, H. Mandl, K-P Adlassnig [9]) Anstehende Validierung 13 Diskussion Nachweis der erwarteten Effekte Einbindung zusätzlicher Parameter Vergleichsstudie zum Bayes-Ansatz Wissensbasis erweitern => Neuro-Fuzzy-Hybrid 14 7

8 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 15 Literatur [1] GAL-Projekt. Gestaltung altersgerechter Lebenswelten. Niedersächsischer Forschungsverbund Accessed: [2] Niedersachsen. Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur. Hannover; Accessed: [3] WHO-Version ICD-Classification. Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information Accessed: [4] Report of an expert committee. Definition and diagnosis of pulmonary disease with special reference to chronic bronchitis and emphysema. WHO Techn Rep Ser. 213: 14-19; [5] Steimann F. On the use and usefulness of fuzzy sets in medical AI. Artificial Intelligence in Medicine 21 (2001) ; [6] Song. B. Entscheidungsunterstützung für das telemedizinische Training von COPD-Patienten, Masterthesis, Braunschweig: Technische Universität Braunschweig; 2008 [7] Tiffe S. Fuzzy Arden Syntax: Representation and Interpretation of Vague Medical Knowledge by Fuzzified Arden Syntax, Ph.D. Thesis, Vienna: Technical University Vienna; [8] Vetterlein T Vorschläge zur Spezifikation der Programmiersprache FuzzyArden. TU Wien; Oktober 2009 [9] Fehre K, Mandl H, Adlassnig K-P. A Fuzzy ARDEN Syntax Compiler. Tagungsband der ehealth2010. Wien.OCG; [10] Zadeh L. Fuzzy Sets. Information and Control 8, pp ; [11] Health Level 7. The Arden Syntax for Medical Logic Systems, Version

9 Regelbasierte Fuzzy-Auswertung Fuzzyfizierung: z.z. über fünf linguistische Variablen [x_1,..., x_5] Lineare 'Rampen'- Zugehörigkeitsfunktionen Defuzzyfizierung: Schwerpunktmethode COA (center of area) 17 Regelbasierte Fuzzy-Auswertung (2) Fuzzyfizierung: z.z. über fünf linguistische Variablen[x_1,..., x_5] Lineare'Rampen'- Zugehörigkeitsfunktionen Defuzzifizierung: Schwerpunktmethode COA(center of area) Bsp. Fuzzy -Puls-Regeln (R_3, R_5, R_9): 18 9

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