Ausgewählte formale und programmtechnische Aspekte des medizinischen Experten-systems FuzzyKBWean

Abstract

Das Ziel des Projektes FuzzyKBWean war es, auf Intensivstationen die Entwöhnung, das so genannte "Weaning", beatmeter Patienten vom Beatmungsgerät (Respirator) durch ein medizinisches Expertensystem zu steuern. In der ersten Implementierungsstufe soll es als "open-loop"-System den behandelnden Ärzten eine möglichst effiziente, das heißt rasche und schonende, Entwöhnungsstrategie vorschlagen, während die Handlungsentscheidung dem Arzt überlassen bleibt. Aufbauend auf den in dieser Phase gewonnenen Erfahrungen, nach ausgedehnten Tests und nach Optimierung der Wissensbasis, ist als endgültiges Ziel ein "closed-loop"-System vorgesehen. Bei diesem wird das Expertensystem die Entwöhnung autonom steuern und der Arzt muss nur in Ausnahmefällen, wie zum Beispiel in Notsituationen, eingreifen.<br />In dieser Arbeit werden drei Komponenten beschrieben, die aufbauend auf einer bereits existierenden Implementierung von FuzzyKBWean realisiert wurden. Die Wissenserwerbskomponente ermöglicht eine interaktive Modellierung und Anpassung von Wissensbasen. Im Datenbankkonzept werden all jene Mechanismen beschrieben, die für die Speicherung der relevanten Daten sorgen. Die Inferenzkomponente schließlich interpretiert die vom Patientendatenmanagementsystem gelieferten physiologischen Daten und berechnet auf der Grundlage der in der Wissensbasis enthaltenen Regeln neue Stellwerte für das Beatmungsgerät.<br />Die aktuelle Version von FuzzyKBWean ist ein regelbasiertes Expertensystem mit Echtzeitverhalten. Seine hervorstechendste Eigenschaft ist, dass es zur Steuerung der Entwöhnung zwei Konzepte, nämlich Fuzzy- und Nicht-Fuzzy-Regelungsmodelle, einsetzt und dadurch einen direkten Vergleich der beiden Ansätze ermöglicht. Man geht in der Arbeitsgruppe FuzzyKBWean davon aus, dass ein unscharfes ("fuzzy") Regelungskonzept der Denk- und Ausdrucksweise von medizinischen Experten näher kommt als ein Modell auf der Basis von scharfer ("crisp") Logik.<br />Dadurch erhofft man sich ein Regelungsverhalten des Systems, das einen kontinuierlicheren, für den Patienten schonenderen und insgesamt effizienteren Entwöhnungsvorgang zur Folge hat.<br />

The goal of the FuzzyKBWean project was to control the process of weaning ICU patients from mechanical ventilation by a medical expert system. In the first stage of development, its task as an open-loop system is to compute proposals for an efficient-i. e., quick and gentle-weaning strategy, whereas the final decisions are left to the physician. Based on the experience gained from this phase, after extensive testing and optimization of the knowledge base, the ultimate goal is a closed-loop system. This system will be able to wean patients autonomously, and the physician only has to intervene in cases of emergency.<br />This work describes three key components, that were implemented on the basis of an already existing version of FuzzyKBWean: The knowledge acquisition component allows an interactive modelling and adaption of knowledge bases. The database concept describes the techniques that are used for handling relevant data. The inference engine interprets the physiological data provided by the patient data management system and calculates new settings for the ventilator based on the rule set.<br />The current version of FuzzyKBWean is a rule-based expert system with real-time behaviour. Its key characteristic is the application of two different concepts, namely fuzzy and non-fuzzy models, in order to control the weaning process, which allows a thorough comparison of the two concepts. The FuzzyKBWean workgroup assumes, that a fuzzy approach is more closely related to medical experts' way of thinking than a model based on crisp logic. We thus expect a more smooth control behaviour of the system, that may result in a more efficient weaning process and prove to be less stressful for the patient.