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SISTEMA DE APOIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO BASEADO EM REDES BAYESIANAS Isabel Milho*‡, Ana Fred**‡, * Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, DEETC, Portugal.

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1 SISTEMA DE APOIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO BASEADO EM REDES BAYESIANAS Isabel Milho*‡, Ana Fred**‡, * Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, DEETC, Portugal ** Instituto Superior Técnico - Lisboa, Portugal ‡ Instituto de Telecomunicações - Pólo de Lisboa, Portugal ISEL-DEETC, 31 de Janeiro de 2003

2 31/Jan/20032 Sumário –Objectivos –Abordagem com RBs (Redes Bayesianas) –Modelo de diagnóstico baseado em RBs –Ferramenta de desenvolvimento - DiagDT funcionalidade (2 fases de interacção) arquitectura –Aplicação p/ diagnóstico de doenças do sono desenho da aplicação DiagSD interacção do especialista com DiagSD –Conclusões e trabalho futuro BBNs (Bayesian Belief Networks) ou

3 31/Jan/20033 Objectivos Ferramenta de desenvolvimento –aplicações auxiliares ao diagnóstico médico –baseada em redes Bayesianas (RBs) Interface “easy-to-use” –desenhar aplicações sem conhecimento profundo da teoria das RBs –usar a aplicação - sistema auxiliar de diagnóstico –página internet - ficheiros HTML associados

4 31/Jan/20034 Abordagem com RBs Modelo probabilístico para dedução perante incerteza (representação gráfica) Alternativa flexível face a outras abordagens Ferramentas-RB: poderosas e universais –HUGIN, MSBNx, JavaBayes, …HUGINMSBNxJavaBayes –http://bayes.stat.washington.edu/almond/belief.htmlhttp://bayes.stat.washington.edu/almond/belief.html Ferramenta de desenvolvimento DiagDT –específica para diagnóstico médico

5 31/Jan/20035 Modelo de diagnóstico baseado em RBs Variáveis do diagnóstico médico –sintomas (dados clínicos) –sinais ou resultados-testes –doenças (explicação) Tipos de inferência: diagnóstico, causal, intercausal e mista A RB representa a distribuição de probabilidades conjunta p(x) = p( x 1, x 2, …, x N ) p(x) = p( x 1, x 2, …, x N ) independência condicional dist. locais

6 31/Jan/20036 Interface e Funcionalidade Fases de interacção: desenho utilização habitual

7 31/Jan/20037 Arquitectura e Implementação

8 31/Jan/20038 Diagnosing Sleep Disorders (sistema DiagSD) patologias (4) dados clínicos e polisomnográficos

9 31/Jan/20039 PSIC DFSD verificar (e confirmar?) DFSD => PSIC  Interacção com DiagSD INS DFWCAB evidências CAB, INS, DFW => PSIC  sem evidências

10 31/Jan/ DiagSD - Web Conclusões

11 31/Jan/ DiagSD – Diagnosis/Report Zoom in

12 31/Jan/ DiagSD – Help

13 31/Jan/ Conclusões Sistema de apoio ao diagnóstico médico c/ interface simples (e ajustada ao dom. de aplicação) –desenho da aplicação –utilização da aplicação via página internet –utilização flexível c/ diferentes tipos de inferência Algoritmo de inferência estatística eficiente Exemplo de aplicação: DiagSDDiagSD Bibliografia

14 31/Jan/ Trabalho futuro Introdução de algoritmos de aprendizagem –topologia da rede –probabilidades (CPTs) Validação/comparação da aplicação DiagSD Aplicação a outros domínios médicos Adoptar o formato XBN proposto por DTAS - formato BNIF (Bayesian Network Interchange Format) em XML - promovido pela comunidade UAI (Uncertainty and Artificial Intelligence)XBNDTAS Decision Theory and Adaptive Systems Group at Microsoft Research

15 31/Jan/2003 Probabilidade conjunta

16 Exemplo no HUGINHUGIN Tabelas de probabilidades condicionais: H 1 sem evidências (evidences) Diverging connectionsExplaining awayConverging connections

17 probabilidades actualizadas: H 2 1 evidência: INS Explaining away Exemplo no HUGIN

18 probabilidades actualizadas: H 3 2 evidências: INS + CAB Explaining away Exemplo no HUGIN

19 probabilidades actualizadas: H 4 1 evidência: PSIC Diverging connections Exemplo no HUGIN

20 probabilidades actualizadas: H 5 2 evidências: PSIC + INS CAB e INS são independentes dado PSIC ! Não se altera! Diverging connections Exemplo no HUGIN d-separated

21 probabilidades actualizadas: H 6 Se INS não é evidência, PSIC e OSAS são independentes! Não se altera! 1 evidência: PSIC Converging connections Exemplo no HUGIN d-separated

22 31/Jan/2003 DiagSD - variáveis

23 31/Jan/2003 DiagSD - diagnóstico

24 31/Jan/2003 DiagSD - relatório Zoom out

25 31/Jan/ Bibilografia F. Jensen, An Introduction to Bayesian Networks, Springer-Verlag New York, Inc, J. Pearl, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: networks of plausible inference, Morgan Kaufmann Publishers, Inc, S. Russel, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice ‑ Hall, Inc, D. Heckerman, A Tutorial on Learning with Bayesian Networks, Microsoft Research Technical Report MSR ‑ TR ‑ 95 ‑ 06, revised in M. I. Jordan, editor, Learning in Graphical Models, The MIT Press, B. J. Frey, Graphical Models for Machine Learning and Digital Communication, The MIT Press, Association for Uncertainty in Artificial Intelligence, in http://www.auai.org/ HUGIN Expert, in http://www.hugin.com MSBNx - Microsoft Belief Network Tools, in JavaBayes - Bayesian Networks in Java, in http://www.cs.cmu.edu/~javabayes Software for Belief Networks, in http://bayes.stat.washington.edu/almond/belief.html I. Milho, A. Fred, “Sistema de Apoio ao Diagnóstico Médico Baseado em Redes Bayesianas”, em Actas da Conferência Científica e Tecnológica em Engenharia - CCTE2002, ISEL, Maio 2002.Sistema de Apoio ao Diagnóstico Médico Baseado em Redes Bayesianas I. Milho, A. Fred, “A User-Friendly Development Tool for Medical Diagnosis based on Bayesian Networks”, in Enterprise Information Systems II, Kluwer Academic Publishers, 2001, p. 113 ‑ 118.A User-Friendly Development Tool for Medical Diagnosis based on Bayesian Networks


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