Summary
Experts’ Lattice-Structured Acquirements (ELSA) is a method of medical experts’ knowledge management which aims at aiding clinical problem solving by various ways and forms, from simple procedures of clinical data evaluation to computer-aided consultation and teaching systems in all fields of medicine. The concept of the ELSA method is based upon the assumption of the relational nature of medical reasoning and clinical decision making in man. Furthermore, there are some reasons to judge that physicians rather use qualitative clinical data or quantitative ones converted into qualitative ones in their clinical thinking. Two stages of method performance have been described: First, the data acquisition concerned with total decomposition of a medical problem to as simple as possible questions to the experts and, second, the composition procedure to be applied to the knowledge structures obtained as experts’ answers. The paper deals with algorithms of how to record and check experts’ knowledge data obtained according to ELSA rules and how to use them for setting up an order relation in diagnostic hypotheses set according to the syndrome of symptoms and signs considered. Some practical applications and evaluations of the method are mentioned.
ELSA (Experts’ Lattice-Structured Acquirements) ist eine Methode zur Handhabung von Experten wissen, die zur klinischen Problemlösung auf verschiedenste Weise dient, und zwar von der einfachsten Methode einer klinischen Datenbewertung bis zu computerunterstützten Konsultations- und Lehrsystemen auf allen Gebieten der Medizin. Das Konzept der ELSA-Methode basiert auf der Annahme eines relationalen Charakters der medizinischen Denkweise und der klinischen Entscheidungsfindung beim Menschen. Weiterhin gibt es Gründe, davon auszugehen, daß die Ärzte in ihrem klinischen Denken bevorzugt qualitative klinische Daten oder in qualitative umgewandelte quantitative Daten benutzen. Zwei Leistungsstufen dieser Methode werden beschrieben: Zuerst die Datenerfassung, verbunden mit einer völligen Zerlegung eines medizinischen Problems in möglichst einfache Fragen an die Experten, und zweitens das Zusammensetzungsverfahren, das auf die aus den Antworten der Experten entnommenen Wissensstrukturen angewandt wird. Die Arbeit behandelt die Algorithmen, mit deren Hilfe die nach den Regeln von ELSA aus dem Fachwissen gewonnenen Daten aufgezeichnet und überprüft werden, und führt aus, wie sie zur Herstellung einer Ordnungsbeziehung bei nach dem Syndrom von Symptomen und Zeichen aufgestellten Hypothesen anzuwenden sind. Einige praktische Anwendungen und Auswertungen der Methode werden erwähnt.
Key-Words
Medical Knowledge - Decision Making - Computer-aided Diagnosis - Gynecology - Differential Diagnosis
Schlüssel-Wörter
Medizinisches Wissen - Entscheidungsfindung - computerunterstützte Diagnose - Gynäkologie - Differentialdiagnose
