Diplomarbeit, 1998
120 Seiten, Note: 1,0
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Konzepts für eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen. Ziel ist es, medizinischem Personal eine Möglichkeit zu bieten, Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten automatisch zu generieren. Das Konzept beinhaltet die Eingabe und Verarbeitung sowohl von bereits bekannten als auch neu generierten Regeln.
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themengebiete der vagen Regelgenerierung, Benutzerschnittstelle, medizinische Diagnosen, Fuzzy-Logik, neuronale Netze und Entscheidungsfindung im medizinischen Bereich.
Das Programm dient der automatischen Generierung vager Diagnose-Regeln aus medizinischen Daten, um Ärzte bei Differentialdiagnosen zu unterstützen.
Regeln können entweder über Intervalle (z. B. Blutzucker [200-400]) oder linguistisch (z. B. "Blutzucker hoch") eingegeben und verarbeitet werden.
Es kommen spezielle RBF-Netze (Radial Basis Function) zum Einsatz, die in Kombination mit Fuzzy-Logik Wissen aus Beispieldaten extrahieren können.
Sie hilft, objektive Kriterien für seltene Krankheitsbilder zu schaffen und verhindert, dass wichtige Diagnosen aufgrund individueller Interpretationsfehler in Vergessenheit geraten.
Das System wurde erfolgreich am Beispiel der Diagnose von Lebererkrankungen validiert, wobei Labordaten zur automatischen Regelerstellung genutzt wurden.
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