Wissensbasierte Systeme in der Medizin 1 - Cheatsheet

Definition und Bedeutung wissensbasierter Systeme

Definition:

Wissensbasierte Systeme sind Softwaresysteme, die Methoden der Künstlichen Intelligenz nutzen, um komplexe Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.

Details:

• Verwenden von Expertenwissen und Regeln
• Nutzung in Diagnose- und Therapieunterstützung in der Medizin
• Integration von Wissensrepräsentation, Inferenz und Erklärungsmechanismen
• Oft Einsatz von Fuzzy-Logik, Entscheidungsbäumen oder Bayesianischen Netzen
• Beispiele: Expertensysteme, Entscheidungsunterstützungssysteme, klinische Diagnosehilfen

Komponenten und Architektur wissensbasierter Systeme

Definition:

Wissensbasierte Systeme (WBS) bestehen aus verschiedenen Komponenten und folgen einer spezifischen Architektur, um Wissen zu repräsentieren und darauf zuzugreifen.

Details:

• Wissensbasis: Sammlung von Fakten und Regeln.
• Inference Engine: Nutzt Regeln in der Wissensbasis zur Schlussfolgerung neuer Informationen.
• Benutzerschnittstelle: Ermöglicht den Zugang und die Interaktion mit dem System.
• Erklärungsmodul: Liefert Erklärungen für getroffene Entscheidungen.
• Wissensakquisitionsmodul: Unterstützung bei der Einrichtung und Aktualisierung der Wissensbasis.
• Modularität und Interoperabilität zentral für Flexibilität und Erweiterbarkeit.

Anwendung wissensbasierter Systeme in der medizinischen Bildverarbeitung

Definition:

Verwendung von KI zur Analyse, Interpretation und Verbesserung medizinischer Bilder, um Diagnosen und Behandlungen zu unterstützen

Details:

• Nutzung von Expertensystemen, ML- und DL-Algorithmen
• Verbesserung der Bildqualität (Rauschreduktion, Kontrasterhöhung)
• Automatische Segmentierung und Erkennung von Anomalien
• Bildregistrierung und Fusion für präzisere Diagnosen
• Unterstützung bei der Erstellung von Behandlungsplänen (Radiotherapie, Chirurgie)
• Wissensbasen speichern Protokolle, Annotierungen und Expertenwissen
• Integration in PACS und andere klinische Informationssysteme
• Beispiele: CAD-Systeme, bildgestützte OP-Planung

Unterstützung bei klinischen Entscheidungen und Diagnose

Definition:

Unterstützung bei klinischen Entscheidungen und Diagnose Darstellung der Integration klinischer Wissensquellen und Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung in medizinischen Systemen.

Details:

• Verwendung von wissensbasierten Systemen zur Verarbeitung und Analyse medizinischer Daten (Big Data).
• Algorithmen zur Diagnosestellung und Therapieempfehlung, z.B. Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke.
• Interaktive Benutzeroberflächen für Klinikpersonal zur Eingabe und Analyse von Patientendaten.
• Integration patientenspezifischer Daten mit medizinischem Wissen und Leitlinien (guidelines).
• Bewertung und Validierung der Vorschläge durch Experten, z.B. Ärztliche Zweitmeinungen (second opinion).

Neuronale Netze und Deep Learning

Definition:

Neuronale Netze: miteinander verbundene Knoten (Neuronen) zur Verarbeitung von Informationen. Deep Learning: tiefe Architekturen neuronaler Netze zur Merkmalsextraktion und Entscheidungsfindung.

Details:

• Neuronale Netze: Bestehen aus Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten, und Ausgabeschicht.
• Deep Learning: Nutzung von tiefen neuronalen Netzen mit vielen versteckten Schichten.
• Aktivierungsfunktionen: z.B. Sigmoid, ReLU.
• Loss Function: z.B. Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy.
• Optimierungsverfahren: Gradient Descent, Adam.
• Backpropagation: Algorithmus zur Berechnung der Gradienten und Gewichtsanpassung.
• Regularisierung: Methoden zur Vermeidung von Overfitting, z.B. Dropout, L2-Regularisierung.
• Anwendungen: Bild- und Spracherkennung, medizinische Diagnose.
• Konvolutionelle neuronale Netze (CNNs): Speziell für die Verarbeitung von Bildern.
• Rekurrente neuronale Netze (RNNs): Verarbeitet sequenzielle Daten.

Regelbasierte Systeme und Inferenzmaschinen

Definition:

Regelbasierte Systeme nutzen Wissensregeln, um durch logische Schlussfolgerungen Entscheidungen zu treffen. Inferenzmaschinen sind Kernkomponenten, die diese Schlussfolgerungen umsetzen.

Details:

• Bestandteile: Wissensbasis (Regeln) und Inferenzmaschine
• Regelstruktur: IF-Bedingungen-THEN-Aktionen
• Vorwärtsverkettung (forward chaining)
• Rückwärtsverkettung (backward chaining)
• Anwendung in Entscheidungsunterstützungssystemen

Klassifikation und Abgleich von Fällen

Definition:

Prozess in wissensbasierten Systemen zur Zuordnung von Fällen zu Klassen (Diagnosen) und zum Vergleich von Fällen aufgrund von Ähnlichkeiten.

Details:

• Klassifikation: Ordne neue Fälle basierend auf vorhandenen Daten und Regeln in Kategorien ein.
• Abgleich: Finde ähnliche Fälle durch Vergleich von Attributen und Merkmalsvektoren.
• Techniken: Entscheidungsbäume, k-nearest neighbors (k-NN), Support Vector Machines (SVM).
• Wichtige Maßzahlen: Genauigkeit (accuracy), Sensitivität (recall), und Spezifität (specificity).
• Ähnlichkeitsmaß: Nutze Distanzmetriken wie euklidische Distanz oder Cosinus-Ähnlichkeit.

Integration fallgestützter Systeme mit anderen wissensbasierten Systemen

Definition:

Integration von Fallbasissystemen mit anderen wissensbasierten Systemen zur Verbesserung der Diagnose- und Behandlungsergebnisse durch Nutzung von Erfahrungswissen und Regelwissen.

Details:

• Fallbasierte Systeme: Nutzen vergangene Fälle zur Lösung neuer Probleme (case-based reasoning).
• Wissensbasierte Systeme: Basieren auf explizitem Wissen, oft in Form von Regeln und Ontologien.
• Integration: Kombination der Stärken beider Ansätze, z.B. Regelwissen zur Verfeinerung von Falllösungen.
• Vorteile: Erhöhte Diagnosegenauigkeit, bessere Anpassung an individuelle Patientenfälle.
• Herausforderungen: Datenkompatibilität, Interoperabilität und Wissensrepräsentation.