Different diagnostic rules for computer-aided diagnosis are based on different mathematically precise statistical models. In practice, however, the medical data cannot meet the requirements set for the models and, in some cases, the model precision loses its advantages. On the other hand, physicians make their decisions without mathematical precision according to some statistics based on their own experiences.
In this study, the physician’s process of estimating prognosis of diseases was analyzed and a method for estimating prognosis based on the physician’s decision-making process was proposed. Problems such as collection of informative symptoms, their estimation and weighting, and physician’s decision were considered. The decisionmaking function obtained from the analysis was applied for estimating the prognosis of cerebrovascular diseases. The choice of informative symptoms was based on Kullback’s information measure. Error estimation was made by using the minimum empirical risk method. The proposed method seemed to provide a smaller error rate, as compared to discriminant analysis under identical conditions (same sample, same informative symptoms).
Verschiedene Regeln für die computerunterstützte Diagnose stützen sich auf verschiedene mathematisch genaue statistische Modelle. In der Praxis können die medizinischen Daten jedoch den für diese Modelle aufgestellten Forderungen nicht gerecht werden, und in einigen Fällen büßt die Modellpräzision ihre Vorteile ein. Andererseits treffen die Ärzte ihre Entscheidungen ohne mathematische Präzision nach irgendeiner auf ihren eigenen Erfahrungen basierenden Statistik.
In dieser Studie wurde der Vorgang, der zur ärztlichen Einschätzung der Prognose von Krankheiten führt, analysiert, und es wurde eine Methode zur Prognoseeinschätzung vorgeschlagen, die auf der ärztlichen Entscheidungsfindung gründet. Probleme wie die Sammlung informativer Symptome, ihre Bewertung und Gewichtung und die Entscheidung des Arztes wurden berücksichtigt. Die aus der Analyse hervorgehende Funktion der Entscheidungsfindung wurde auf die Einschätzung der Prognose zerebrovaskulärer Krankheiten angewandt. Die Wahl informativer Symptome gründete sich auf Kulibacks Informationsmaß. Bei der Fehlerabschätzung wurde die Methode des geringsten empirischen Risikos angewandt. Die vorgeschlagenen Methoden scheinen eine geringere Fehlerquote zu bieten, verglichen mit der Diskriminanzanalyse unter denselben Bedingungen (dieselbe Stichprobe, dieselben informativen Symptome).
Key-Words:
Decision-Making - Computer-aided Diagnosis - Empirical Risk Method - Cerebrovascular Diseases
Schlüssel-Wörter:
Ärztliche Entscheidungsfindung - computerunterstützte Diagnose - Methode des empirischen Risikos - zerebrovaskuläre Krankheiten
