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In diesem Bericht wurde das in [Pae02] eingeführte Verfahren "GenDurchschnitt" auf die symbolischen Daten zweier Datenbanken septischer Schock-Patienten angewendet. Es wurden jeweils Generalisierungsregeln generiert, die neben einer robusten Klassifikation der Patienten in die Klassen "überlebt" und "verstorben" auch eine Interpretation der Daten ermöglichten. Ein Vergleich mit den aktuellen Verfahren A-priori und FP-Baum haben die gute Verwendbarkeit des Algorithmus belegt. Die Heuristiken führten zu Laufzeitverbesserungen. Insbesondere die Möglichkeit, die Wichtigkeit von Variablen pro Klasse zu berechnen, führte zu einer Variablenreduktion im Eingaberaum und zu der Identifikation wichtiger Items. Einige Regelbeispiele wurden für jeden Datensatz genannt. Die Frühzeitigkeit von Regeln lieferte für die beiden Datenbanken ein unterschiedliches Ergebnis: Bei den ASK-Daten treten die Regeln für die Klasse "verstorben" früher als die der Klasse "überlebt" auf; bei den MEDAN-Klinikdaten ist es umgekehrt. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass es sich im Vergleich zu den MEDAN-Klinikdaten bei den ASK-Daten um ein Patientenkollektiv mit einer anderen, speziellen Patientencharakteristik handelt. Anhand der Ähnlichkeit der Regeln konnten für den Anwender eine überschaubare Anzahl zuverlässiger Regeln ausgegeben werden, die möglichst unähnlich zueinander sind und somit für einen Arzt in ihrer Gesamtheit interessant sind. Assoziationsregeln und FP-Baum-Regeln erzeugen zwar kürzere Regeln, die aber zu zahlreich und nicht hinreichend sind (vgl. [Pae02, Abschnitt 4]). Zusätzlich zu der Analyse der symbolischen Daten ist auch die Analyse der metrischen MEDAN-Klinikdaten der septischen Schock-Patienten interessant. Ebenfalls ist eine Kombination der Analysen der metrischen und symbolischen Daten sinnvoll. Solche Analysen wurden ebenfalls durchgeführt; die Ergebnisse dieser Analysen werden an anderer Stelle präsentiert werden. Weitere Anwendungen der Generalisierungsregeln sind denkbar. Auch eine Verbesserung des theoretischen Fundaments (vgl. [Pae02]) erscheint sinnvoll, da erst das Zusammenspiel theoretischer und praktischer Anstrengungen zum Ziel führt.
Since the description of sepsis by Schottmüller in 1914, the amount on knowledge available on sepsis and its underlying pathophysiology has substantially increased. Epidemiologic examinations of abdominal septic shock patients show the potential for high risk posed by and the extensive therapy situation in the intensive care unit (ICU) (5). Unfortunately, until now it has not been possible to significantly reduce the mortality rate of septic shock, which is as high as 50-60% worldwide, although PROWESS' results (1) are encouraging. This paper summarizes the main results of the MEDAN project and their medical impacts. Several aspects are already published, see the references. The heterogeneity of patient groups and the variations in therapy strategies is seen as one of the main problems for sepsis trials. In the MEDAN multi-center study of 71 intensive care units in Germany, a group of 382 patients made up exclusively of abdominal septic shock patients who met the consensus criteria for septic shock (3) was analysed. For use within scores or stand-alone experiments variables are often studied as isolated variables, not as a multidimensional whole, e.g. a recent study takes a look at the role thrombocytes play (15). To avoid this limitation, our study compares several established scores (SOFA, APACHE II, SAPS II, MODS) by a multi-dimensional neuronal network analysis. For outcome prediction the data of 382 patients was analysed by using most of the commonly documented vital parameters and doses of medicine (metric variables). Data was collected in German hospitals from 1998 to 2001. The 382 handwritten patient records were transferred to an electronic database giving the amount of 2.5 million data entries. The metric data contained in the database is composed of daily measurements and doses of medicine. We used range and plausibility checks to allow no faulty data in the electronic database. 187 of the 382 patients are deceased (49 %).
In intensive care units physicians are aware of a high lethality rate of septic shock patients. In this contribution we present typical problems and results of a retrospective, data driven analysis based on two neural network methods applied on the data of two clinical studies. Our approach includes necessary steps of data mining, i.e. building up a data base, cleaning and preprocessing the data and finally choosing an adequate analysis for the medical patient data. We chose two architectures based on supervised neural networks. The patient data is classified into two classes (survived and deceased) by a diagnosis based either on the black-box approach of a growing RBF network and otherwise on a second network which can be used to explain its diagnosis by human-understandable diagnostic rules. The advantages and drawbacks of these classification methods for an early warning system are discussed.