Die Leistungsstärke des Valab®-Expertensystems
Valab®, künstliche Intelligenz im Dienst Ihres Labors
Ein deterministisches und transparentes Expertensystem
Valab® ist das Ergebnis eines medizinischen Forschungsprojekts im Rahmen der künstlichen Intelligenz. Es besteht aus einer Inferenzmaschine, die Expertenregeln ausführt.
Valab® ist ein erklärbares, deterministisches Expertensystem, das reproduzierbare und qualifizierbare Ergebnisse liefert. Valab® verwendet keine „Machine Learning“ oder „Deep Learning“ Algorithmen. Stattdessen basiert es auf Regeln, die von Expert*innen aus Medizin und Biowissenschaften entwickelt wurden.
Bei gleichen Eingabedaten und identischer Parametrierung liefert Valab® stets die gleichen Ergebnisse.
Der Anwender kann die Expertise von Valab® erweitern, indem er neue Regeln erstellt, vorgefertigte Regeln anpasst oder eigene spezialisierte Analysen modelliert.
Ein kognitiver Ansatz
Menschliche Entscheidungsprozesse basieren sowohl auf bewusstem Faktenwissen als auch auf heuristischem, unbewusstem Wissen (Erfahrung).
Die Entwicklung eines Expertensystems beinhalted die folgenden Schritte:
- Identifizierung aller elementaren Prozesse
- Erstellung eines Modells, das diese Prozesse nutzen kann
Validierung der Expertise
Das „intelligente“ Modell, das Valab® zugrunde liegt, orientiert sich an logischen Entscheidungsprozessen – eine Strategie, die dem menschlichen Denkprozess nahekommt.
Die Akzeptanz eines Ergebnisses basiert auf einer echten logischen Kombination – nicht auf einer Einordnung in ein krankheitsbezogenes Modell.
Das Ergebnis hängt nicht von der Anwendung einer einzelnen, isolierten Regel ab, sondern von der Gesamtheit und Gewichtung aller anwendbaren Regeln.
Ein praktisches Beispiel
Hintergrund
Für einen Patienten mit der klinischen Information „Hepatitis“, ist ein erhöhter ASAT Wert von 800 IE 37° konsistent mit dem vorliegenden Krankheitsbild, somit reicht eine einzige Regel aus um diesen zu modellieren.
Ein ALAT-Wert von 20 IE 37° bei einer Folgeuntersuchung führt allerdings dazu, das die Ergebnisse des gesamten Falls inkonsistent werden. Einzig ein kombinatorischer Ansatz ermöglicht es, solch komplexe Szenarien zu beschreiben.
Für die Expertise werden folgende Informationskategorien eingesetzt:
- Demografie: Alter, Geschlecht
- Kontext: Verschreibender Arzt, Abteilung, Dringlichkeit, Hospitalisierung usw.
- Medizinischer Kontext: klinische und therapeutische Angaben
- Technisch: weitere Informationen, z.B. "Probe hemolysiert"
- Interparametrisch: Ergebnisübereinstimmung hinsichtlich der Korrelation zwischen Analysen und Variationen in der Zeit für alle Analysen (inter-parametrarische Kinetik).
Die verschiedenen Etappen der Verifizierungsstrategie
Die Verifizierungsstrategie für die Auslegung der Akzeptierbarkeit der Parameter besteht aus mehreren Etappen:
Die Einordung des Zusammenhangs
Um das Ergebnis auslegen zu können, müssen zuerst in einen Zusammenhang gestellt werden:
- der untersuchte Wert hinsichtlich der Demografie (Alter und Geschlecht): normaler, niedriger oder hoher Wert. Eine Hämoglobinkonzentration von 16 g/100 m hat bei einem Mann, einer Frau oder einem Neugeborenen nicht die gleiche Bedeutung.
- das aktuelle Ergebnis im Vergleich mit eventuellen vorherigen Ergebnissen: Ab- oder Zunahme, Verbesserung oder Verschlechterung.
Die Anwendung sämtlicher anwendbaren Regeln in einer vorher analysierten Situation auslösen
- Korrelationsregeln: Für ein Ergebnis ohne vorherige Ergebnisse (hohe oder niedrige Werte)
- Anterioritätsregeln: Für ein Ergebnis, das vorherige Ergebnisse mit einbezieht (Variationen nach oben oder unten)
Jedes Regelwerk beinhaltet Regeln:
- die die Validierung von (normal) anormalen Ergebnissen begünstigen
- die die Validierung von (anormalen) normalen Ergebnissen verbieten
Die Erstellung der Zusammenfassung für die Akzeptierbarkeit eines Ergebnisses
Es gibt verschiedene Kategorien der Akzeptierbarkeit einer Analyse hinsichtlich deren Ergebnisses oder ihrer zeitlichen Änderung:
- validiert
- nicht validiert aufgrund von „Inkohärenz“
- nicht validiert aufgrund von „nicht ausreichende Rechtfertigung einer Anomalie“
- nicht validiert aufgrund eines „alarmierenden oder kritischen Wertes“
- nicht validiert aufgrund „eines den Verifizierungsfachleuten vorbehaltenen Bereiches“
Ein einfaches und intuitives Tool für die Modellisierung von Verifizierungsregeln
Valab® wird mit einem Tool für die Modellisierung der Verifizierungsregeln geliefert, mit dem Sie Ihre eigenen Regeln ganz einfach selbst einsehen, ändern oder erstellen können.
Beispiel für B2-Mikroglobulin
Modellisierung der demografischen Verifizierung
Modellisierung der kontextuellen Verifizierung
Modellisierung der interparametrischen Verifizierung
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+33 (0)5 31 08 34 99
Ein deterministisches und transparentes Expertensystem
Valab® ist das Ergebnis eines medizinischen Forschungsprojekts im Rahmen der künstlichen Intelligenz. Es besteht aus einer Inferenzmaschine, die Expertenregeln ausführt.
Valab® ist ein erklärbares, deterministisches Expertensystem, das reproduzierbare und qualifizierbare Ergebnisse liefert. Valab® verwendet keine „Machine Learning“ oder „Deep Learning“ Algorithmen. Stattdessen basiert es auf Regeln, die von Expert*innen aus Medizin und Biowissenschaften entwickelt wurden.
Bei gleichen Eingabedaten und identischer Parametrierung liefert Valab® stets die gleichen Ergebnisse.
Der Anwender kann die Expertise von Valab® erweitern, indem er neue Regeln erstellt, vorgefertigte Regeln anpasst oder eigene spezialisierte Analysen modelliert.
Ein kognitiver Ansatz
Menschliche Entscheidungsprozesse basieren sowohl auf bewusstem Faktenwissen als auch auf heuristischem, unbewusstem Wissen (Erfahrung).
Die Entwicklung eines Expertensystems beinhalted die folgenden Schritte:
- Identifizierung aller elementaren Prozesse
- Erstellung eines Modells, das diese Prozesse nutzen kann
Validierung der Expertise
Das „intelligente“ Modell, das Valab® zugrunde liegt, orientiert sich an logischen Entscheidungsprozessen – eine Strategie, die dem menschlichen Denkprozess nahekommt.
Die Akzeptanz eines Ergebnisses basiert auf einer echten logischen Kombination – nicht auf einer Einordnung in ein krankheitsbezogenes Modell.
Das Ergebnis hängt nicht von der Anwendung einer einzelnen, isolierten Regel ab, sondern von der Gesamtheit und Gewichtung aller anwendbaren Regeln.
Ein praktisches Beispiel
Hintergrund
Für einen Patienten mit der klinischen Information „Hepatitis“, ist ein erhöhter ASAT Wert von 800 IE 37° konsistent mit dem vorliegenden Krankheitsbild, somit reicht eine einzige Regel aus um diesen zu modellieren.
Ein ALAT-Wert von 20 IE 37° bei einer Folgeuntersuchung führt allerdings dazu, das die Ergebnisse des gesamten Falls inkonsistent werden. Einzig ein kombinatorischer Ansatz ermöglicht es, solch komplexe Szenarien zu beschreiben.
Für die Expertise werden folgende Informationskategorien eingesetzt:
- Demografie: Alter, Geschlecht
- Kontext: Verschreibender Arzt, Abteilung, Dringlichkeit, Hospitalisierung usw.
- Medizinischer Kontext: klinische und therapeutische Angaben
- Technisch: weitere Informationen, z.B. "Probe hemolysiert"
- Interparametrisch: Ergebnisübereinstimmung hinsichtlich der Korrelation zwischen Analysen und Variationen in der Zeit für alle Analysen (inter-parametrarische Kinetik).
Die verschiedenen Etappen der Verifizierungsstrategie
Die Verifizierungsstrategie für die Auslegung der Akzeptierbarkeit der Parameter besteht aus mehreren Etappen:
Die Einordung des Zusammenhangs
Um das Ergebnis auslegen zu können, müssen zuerst in einen Zusammenhang gestellt werden:
- der untersuchte Wert hinsichtlich der Demografie (Alter und Geschlecht): normaler, niedriger oder hoher Wert. Eine Hämoglobinkonzentration von 16 g/100 m hat bei einem Mann, einer Frau oder einem Neugeborenen nicht die gleiche Bedeutung.
- das aktuelle Ergebnis im Vergleich mit eventuellen vorherigen Ergebnissen: Ab- oder Zunahme, Verbesserung oder Verschlechterung.
Die Anwendung sämtlicher anwendbaren Regeln in einer vorher analysierten Situation auslösen
- Korrelationsregeln: Für ein Ergebnis ohne vorherige Ergebnisse (hohe oder niedrige Werte)
- Anterioritätsregeln: Für ein Ergebnis, das vorherige Ergebnisse mit einbezieht (Variationen nach oben oder unten)
Jedes Regelwerk beinhaltet Regeln:
- die die Validierung von (normal) anormalen Ergebnissen begünstigen
- die die Validierung von (anormalen) normalen Ergebnissen verbieten
Die Erstellung der Zusammenfassung für die Akzeptierbarkeit eines Ergebnisses
Es gibt verschiedene Kategorien der Akzeptierbarkeit einer Analyse hinsichtlich deren Ergebnisses oder ihrer zeitlichen Änderung:
- validiert
- nicht validiert aufgrund von „Inkohärenz“
- nicht validiert aufgrund von „nicht ausreichende Rechtfertigung einer Anomalie“
- nicht validiert aufgrund eines „alarmierenden oder kritischen Wertes“
- nicht validiert aufgrund „eines den Verifizierungsfachleuten vorbehaltenen Bereiches“
Ein einfaches und intuitives Tool für die Modellisierung von Verifizierungsregeln
Valab® wird mit einem Tool für die Modellisierung der Verifizierungsregeln geliefert, mit dem Sie Ihre eigenen Regeln ganz einfach selbst einsehen, ändern oder erstellen können.
Beispiel für B2-Mikroglobulin
Modellisierung der demografischen Verifizierung
Modellisierung der kontextuellen Verifizierung
Modellisierung der interparametrischen Verifizierung