TY  - UNPD
A1  - Hamker, Fred Henrik
A1  - Paetz, Jürgen
A1  - Thöne, Sven
A1  - Brause, Rüdiger W.
A1  - Hanisch, Ernst
T1  - Erkennung kritischer Zustände von Patienten mit der Diagnose "Septischer Schock" mit einem RBF-Netz
T2  - Universität Frankfurt am Main. Fachbereich Informatik: Interner Bericht ; 00,4
N2  - Es wurde gezeigt, dass der Arzt mit dem wachsenden RBF-Netz durch die Ausgabe von verlässlichen Warnungen unterstützt werden kann. Wie in der Clusteranalyse erläutert, leiden die Ergebnisse jedoch unter den wenigen Patienten und unter der ungenauen zeitlichen Erfassung der Daten. Da jeder Patient sehr individuelle Zustände annimmt, ist ein größeres Patientenkollektiv notwendig, um eine umfassende Wissensbasis zu lernen. Eine medizinische Nachbearbeitung der Wissensbasis durch die Analyse der Fälle ließe eine weitere Verbesserung des Ergebnisses erwarten. Somit könnten unbekannte Zusammenhänge durch das Lernen aus Beispielen und medizinisches Fachwissen kombiniert werden. Abstraktere Merkmale, die weniger abhängig von individuellen Zuständen sind, könnten eine Klassifikation noch weiter verbessern. Ein Ansatzpunkt ist z.B. die Abweichung der Messwerte vom gleitenden Mittelwert. Dieses Maß ist unempfindlicher gegenüber den individuellen Arbeitspunkten der Patienten und bildet auch die Basis von relativen Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen, die in einem weiteren Schritt ebenfalls als Merkmal herangezogen wurden. Obwohl die Verwendung der relativen Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen als Merkmal nicht deutlichere oder häufigere Warnungen hervorbringen konnte, weist doch die Clusteranalyse auf eine bessere Verteilung der Patienten hin. Einige Cluster sind besser für die Vorhersage geeignet, als dieses bei einer Clusterung auf Basis der Zustände erreicht werden kann. Unterstützt wird dieses Ergebnis auch durch den größeren Unterschied der Sicherheiten von falschen und richtigen Klassifikationen. Neben den bisher untersuchten Merkmalen scheinen auch die Variablen interessant zu sein, bei denen festgestellt wurde, dass sie sich trotz Medikamentengabe und adäquater Behandlung schwer stabilisieren lassen. Durch den behandelnden Arzt werden diese Werte üblicherweise in einem gewissen Bereich gehalten. Falls sich das Paar Medikament/physiologischer Parameter nicht mehr in einem sinnvollen Verhältnis befindet, kann dieses ein wichtiger Indikator sein. Nach dem Aufbau der grundlegenden Funktionalität der hier untersuchten Methoden ist die Suche nach geeigneten Merkmalen als Eingabe für ein neuronales Netz ein wesentlicher Bestandteil folgender Arbeiten. Abgesehen von dem generell anspruchsvollen Vorhaben aus Klinikdaten deutliche Hinweise für die Mortalität septischer-Schock-Patienten zu erhalten, liegen die wesentlichen Probleme in dem Umfang und der Messhäufigkeit der Frankfurter Vorstudie begründet, so dass eine Anwendung von Klassifikationsverfahren auf das umfassendere Patientenkollektiv der MEDAN Multicenter-Studie klarere Ergebnisse erwarten lässt. Eine weitere, für medizinische Anwendungen interessante, Analysemöglichkeit ist die Regelgenerierung, die zur Zeit in einem anderen Teilprojekt in der MEDAN-Arbeitsgruppe bearbeitet wird. Hier können im Fall metrischer Daten zusätzliche Hinweise für die Leistung eines reinen Klassifikationsverfahrens gewonnen werden mit dem Vorteil einer expliziten Regelausgabe. Zum anderen werden in diesem Teilprojekt auch Verfahren zur Regelgenerierung eingesetzt, die ordinale und nominale Variablen wie Diagnosen, Operationen, Therapien und Medikamentenangaben (binär, ohne genaue Dosis) auswerten können. Diese werden in den Multicenter-Daten vorhanden sein. Durch Kopplung der Regelgeneratoren für metrische Daten auf der einen Seite und für diskrete Variablen auf der anderen Seite, besteht durchaus die Hoffnung bessere Ergebnisse zu erzielen. Da der Regelgenerator für metrische Daten auf dem RBF-DDA (Abk. für: Dynamic Decay Adjustment)-Netz [BERTHOLD und DIAMOND, 1995] beruht, bietet es sich innerhalb des MEDAN-Projekts an, einen (bislang nicht durchgeführten) Vergleich mit dem hier verwendeten Netztyp durchzuführen. Der Vergleich ist allerdings nur von prinzipiellem Interesse und kann auf den hier betrachteten Daten kein grundsätzlich besseres Ergebnis liefern als die bislang durchgeführten Analysen; er kann aber zu einer umfangreichen Bewertung der Ergebnisse beitragen.
T3  - Interner Bericht / Fachbereich Informatik, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt a.M. - 00, 04 
Y1  - 2000
UR  - http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/5950
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:30-59272
ER  -