Ein Expertensystem zur Bluthochdruckdiagnose

Im HYPERCON-Projekt (1992 bis 1995)

• wurden Grundlagen für den Umgang mit einer schwer überschaubaren und ausufernden Wissensdomäne erforscht.

Dazu

• wurde die Wissensbasis nach den Kriterien Spezifität, Verwendungszeitpunkt, inhaltlicher Zuammenhang und Granularitätsebene in modulare Einheiten eingeteilt,

mit dem Ziel

• Wissensingenieuren in einem Team eine unabhängige Bearbeitung der Wissensbasis zu ermöglichen,
• zu überschaubaren Testeinheiten zu gelangen und
• die Erweiterbarkeit der Wissensbasis zu gewährleisten.

Ausgehend von

• einem Modell des ärztlichen Schlußfolgerns wurden
• 13 Module als oberste Einheiten ausgezeichnet.

Bluthochdruck (Hypertonie):

Dauerhafte Erhöhung des Blutdrucks im arteriellen Gefäßsystem; führt unbehandelt zu Komplikationen an Gefäßen, Herz, Niere und Gehirn. Wird unterteilt in:

• primäre Hypertonie (ca. 90% aller Fälle)
• sekundäre Hypertonie (ca. 10% aller Fälle)

Primäre Hypertonie hat noch unbekannte Ursachen.
Sekundäre Hypertonie tritt als Begleiterscheinung anderer Erkrankungen auf. Hierbei nehmen die Nierenerkrankungen (renale Hypertonie) den größten Teil (50 - 60%) ein.
Da eine primäre Hypertonie nur nach Ausschluß sekundärer Hypertonieformen angenommen werden kann, bildet HYPERCON zunächst die Diagnose der renalen Hypertonien ab.

Von Patientendaten zur Diagnose

1. Die Koordination und Kontrollkomponente KO fordert über die Dialogkomponente DK Patientendaten vom Benutzer an.
2. Die KO gibt die Kontrolle an die globale Fokussierung GF ab.
3. Die GF entscheidet aufgrund der aktuellen Situation, welches Modul als nächstes fokussiert wird, und übergibt die Kontrolle an dessen lokale Fokussierung LF.
4. Die LF entscheidet, welche Einheiten innerhalb eines Moduls im Laufe der Diagnosefindung angesprochen werden müssen.
5. Durch das Zusammenspiel von GF und LF gelangt man über erhobene Daten und bewertete Daten zu Hypothesen und abschließend zu einer gesicherten Diagnose.

Die Punkte 1 - 5 unterliegen einem iterativen Prozeß und schließen somit Neueingaben des Benutzers und Anfragen des Systems an den Benutzer mit ein.

Motivation zur Entwicklung von HYPERCON

• Verbesserung der Versorgungsqualität von Bluthochdruckpatienten
• Unterstützung bei der Früherkennung des Bluthochdrucks und seiner Ursachen
• Zusammenführung von Wissen aus verschiedenen Teilbereichen der Medizin für die Diagnose und Therapie der Hypertonie
• Kostendämpfung im Gesundheitswesen durch schnelle Verfügbarkeit von großen Wissensmengen für den Einzelfall
• Einsatz in der medizinischen Ausbildung

Beteiligte Experten und Institutionen:
Prof. H.-D. Faulhaber, Franz-Volhard-Klinik, Berlin-Buch
Prof. D. Ganten, Max-Delbrück-Center für Molekulare Medizin, Berlin-Buch
Prof. K. Kauffmann, Deutsches Institut für Bluthochdruckforschung, Heidelberg
Prof. F. Luft, Franz-Volhard-Klinik, Berlin-Buch
Dr. U. Müller-Kolck, Internistische Praxis, Bielefeld

Projekt-Team:
Prof. Dr. Ipke Wachsmuth, Barbara Heller, Josef Meyer-Fujara, Sonja Schlegelmilch

Hilfskräfte:
Markus Eimer, Mathias Kirsten, Hendrik Müller, Marc Schlüpmann, Peter Scholz, Stephan Stellbrink, Christoph Sundergeld

Förderung:
Die Forschungsarbeiten im HYPERCON-Projekt wurden in den Jahren 1992 - 95 vom Ministerium für Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen unter der Vorhabens-Nr. IV A6-400 015 92 unterstützt.

Workshop:
Bielefelder Workshop "Problemadäquanz und Systemtechnik – Eine interdisziplinäre Betrachtung von Expertensystemtools", 4. - 5. November 1993 am ZiF.

Reports:
Reports und der Abschlussbericht zum Hypercon-Projekt sind in der Reihe MOSYS-Reports verfügbar.

Veröffentlichungen (Auswahl):

B. Heller, J. Meyer-Fujara, S. Schlegelmilch & I. Wachsmuth:
HYPERCON: Ein Konsultationssystem zur Hypertonie auf der Basis modular organisierter Wissensbestände. In G. Barth, A. Günter & B. Neumann (Hrsg.): KI-94: Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (pp. 155-169). Berlin: Springer, 1994.

J. Meyer-Fujara, B. Heller, S. Schlegelmilch & I. Wachsmuth:
Knowledge-Level Modularization of a Complex Knowledge Base. In B. Nebel & L. Dreschler-Fischer (Eds.): KI-94: Advances in Artificial Intelligence (pp. 214-225). Berlin: Springer (LNAI), 1994.

S. Schlegelmilch, B. Heller & J. Meyer-Fujara:
Evaluation hybrider Expertensystemtools. Informatik-Spektrum 17(6), 1994, 384-386.

B. Heller:
Modularisierung und Fokussierung erweiterbarer komplexer Wissensbasen auf der Basis von Kompetenzeinheiten. Sankt Augustin: Infix (DISKI Band 120),1996.