Eine logische Diagnose   

erstellt am
02. 06. 08

In der Medizin unterstützen Diagnosesysteme ÄrztInnen bei der Beurteilung, Zuordnung und Identifikation von Symptomen und Krankheiten
Wien (tu) - Regelbasierte Expertensysteme, die ÄrztInnen in der Diagnosefindung unterstützen und wie riesige, elektronische Bibliothekswerke funktionieren, sind seit einigen Jahren stark im Kommen. Einziges Problem ist, dass die Information, die sie verwalten und sammeln, nie ganz eindeutig ist. "Wenn ein Patient Fieber hat, muss nicht notwendigerweise ein Schnupfen der Grund dafür sein. Außerdem ist ein großer Unterscheid, ob 40 oder 38,5 Grad Fieber gemessen wurden. Es handelt sich hier also um sehr vage, unscharfe Informationen, die man nicht mit ja oder nein, gesund oder krank beantworten kann. Diese Daten wollen wir mit Hilfe von 'Fuzzy Logik' einer mathematischen Theorie darstellen und überprüfen", erläutert Agata Ciabattoni, Privatdozentin am Institut für Computersprachen der TU Wien.

Ein im Wiener AKH bereits angewandtes Diagnosesystem mit dem Namen "CADIAG", das von MedizininformatikerInnen (Prof. Klaus-Peter Adlassnig) der Medizinischen Universität Wien entwickelt wurde, soll mit Hilfe der Fuzzy-Logik nun umfassend verbessert werden. Grundlage dieser mathematischen Theorie sind die so genannten unscharfen Mengen. Im Gegensatz dazu gibt es traditionelle Mengen, auch scharfe Mengen genannt, in denen ein Element in einer Grundmenge entweder enthalten oder nicht enthalten sein kann (Klassische Logik). Der Vorteil an der Fuzzy Logik ist, dass unscharfe Angaben, die zwischen (1) und (0) liegen, wie zum Beispiel "ein bisschen", "ziemlich" oder "stark", somit auch behandelt werden können. In Bezug auf die Verknüpfung und Verarbeitung von "unscharfen" Symptomen bei Krankheiten, soll die bereits vorhandene Wissensrepräsentation und die logischen Schlüsse in "CADIAG" theoretisch abgesichert werden. "Wir werden die Konsistenz des Diagnosesystems überprüfen. Alles basiert auf einer großen Anzahl von Regeln, 'wenn-dann'-Sätze. Dieses Regelsystem darf keine Widersprüche oder Unvereinbarkeiten enthalten. In den 50.000 Regeln von CADIAG wurden bereits 17 Regeln gefunden, die nicht konsistent sind. Solange diese Inkonsistenzen enthalten sind, führen sie zu falschen Resultaten. Dieses Problem soll mit Hilfe der 'Fuzzy Logik' gelöst werden", ist Agata Ciabattoni optimistisch.

Im Rahmen eines Calls des WWTF (Wiener Wissenschafts,- Forschungs- und Technologiefonds) wird das Projekt mit dem Titel "Fuzzy Logic: from Mathematics to Medical Applications" mit 444.000 Euro gefördert. Projektstart ist der 1. April 2008. Das Forschungsvorhaben an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Technik und Medizin sieht die Entwicklung von Expertensystemen vor, die auch auf viele andere medizinische Fachgebiete ausgeweitet werden können. Von TU-Seite sind am Projekt darüber hinaus Prof. Thomas Eiter (Institut für Informationssysteme) und Prof. Matthias Baaz (Institut für Diskrete Mathematik und Geometrie) beteiligt.
 
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