Ein Expertensystem für das Fachgebiet Neurologie - Möglichkeiten und Grenzen

Zusammenfassung

In diesem Beitrag stellen wir ein Expertensystem für das Fachgebiet Neurologie vor, welches vollständig auf der Basis eines kommerziell erhältlichen Datenbanksystems (Filemaker-7.0™) entwickelt wurde. Momentan sind hierin ca. 400 Diagnosen aus dem Fachgebiet Neurologie und Psychiatrie hinterlegt. Mittels Masken kann der Benutzer Leitsymptom, Verlauf und Symptome der Erkrankung angeben. Hieraus berechnet das Programm mögliche Differenzialdiagnosen, stellt Nachfragen zu weiteren Symptomen und fordert zur Durchführung zielgerichteter Zusatzdiagnostik auf. In einem Testlauf mit 15 vorformulierten Lehrfällen durch Benutzer verschiedener Vorkenntnisse (Student, Nicht-Neurologe, Neurologe) konnte das Programm nahezu immer die zutreffende Diagnose stellen. Insbesondere war der vom Expertensystem vorgeschlagene diagnostische Weg den Vorschlägen der Benutzer mit geringeren neurologischen Vorkenntnissen überlegen. In einem zweiten Testlauf mit realen Patienten lag die Trefferquote richtiger Diagnosen bei etwa 80 %. Zusammenfassend erwiesen sich die verwendeten Algorhythmen als gut geeignet, neurologische Diagnosen zu stellen. Mögliche Einsatzgebiete des Systems wären neben der Hilfestellung bei diagnostischen Fragestellungen der Einsatz zur Schulung differenzialdiagnostischer Fragestellungen oder als interdisziplinäres Nachschlagewerk.

Abstract

We present an expert system Neurology, which was developed completely on basis of the commercial available data base program Filemaker-7.0™. At present it covers approximately 400 diagnoses of neurological and psychiatric diseases. After the input of cardinal symptoms, course and localisation of the disease the program calculates a first set of possible differential diagnoses and asks for additional symptoms or the performance of apparative diagnostics to investigate the final diagnose. At first, the performance of the expert system was tested with 15 predetermined neurological case reports. Users with different previous knowledge of Neurology performed the input. In this test the program was able to identify the correct diagnose in nearly all cases and the diagnostic proposals were superior to those of the users with minor neurological training. In a second test with real patient data, the rate of correct diagnoses was approximately 80 %. In summary, the used computer algorhythms proved as appropriate for the aim of giving Neurological diagnoses. Possible additional applications could be student training or the use as interdisciplinary reference work.

Schlüsselwörter

Neurologie - Expertensystem - interaktiv

Key words

neurology - expert system - interactive

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