Wissensbasierte Diagnose- und Informationssysteme

Moderne Diagnosesysteme sollen nicht nur zu einer Problemstellung eine Lösung liefern, sondern auch als intelligente Informations- und Trainingssysteme alles Wissen bereitstellen, das in der Einsatzumgebung benötigt wird. Dazu gehören u.a. formalisiertes heuristisches, kausales und fallbasiertes Problemlösungswissen, informelles Zusatzwissen, multimediale Illustrationen, Fallsammlungen und statistische Auswertungen.
Dieses Buch vermittelt die erforderlichen theoretischen Konzepte hierfür und konkretisiert sie so weit, daß der Leser insbesondere in medizinischen, technischen und Dienstleistungsbereichen selbst Diagnose- und Informationssysteme entwickeln kann. Es ist damit gleichermaßen für Studium und Praxis geeignet.

Moderne Diagnosesysteme sollen nicht nur zu einer Problemstellung eine Lösung liefern, sondern auch als intelligente Informations- und Trainingssysteme alles Wissen bereitstellen, das in der Einsatzumgebung benötigt wird. Dazu gehören u.a. formales heuristisches, kausales und fallbasiertes Problemlösungswissen, informelles Zusatzwissen, multimediale Illustrationen, Fallsammlungen und statistische Auswertungen.Dieses Buch vermittelt die theoretischen Konzepte hierfür und konkretisiert sie so, daß der Leser, insbesondere in medizinischen, technischen und Dienstleistungs-Bereichen, selbst Diagnose- und Informationssysteme entwickeln kann.

1. Einführung.- 1.1 Charakterisierung der Diagnostik.- 1.2 Diagnostische Problemlösungsmethoden.- 1.3 Einsatzspektrum der Diagnostik.- 1.4 Diagnostischer Wissenserwerb.- 1.5 Evaluation von Diagnosesystemen.- 1.6 Der Diagnostik-Shell-Baukasten D3.- 2. Nutzung von Diagnose- und Informationssystemen.- 2.1 Dateneingabe.- 2.2 Generierung von Dokumenten.- 2.3 Fallsuche und Statistik.- 2.4 Fallbasierte diagnostische Unterstützung mit Erklärung.- 2.5 Heuristische diagnostische Unterstützung mit Erklärung.- 2.6 Überdeckende diagnostische Unterstützung mit Erklärung.- 2.7 Funktionale diagnostische Unterstützung mit Erklärung.- 2.8 Tutorielle Nutzung.- 2.9 Nutzung als Nachschlagewerk.- 3. Anwendungsszenarien.- 3.1 Medizinische Einsatzszenarien und Anwendungen.- 3.1.1 Einsatzszenarien.- 3.1.2 Integrierte Diagnose- und Informationssysteme.- 3.1.3 Beispielanwendungen.- 3.2 Technische Einsatzszenarien und Anwendungen.- 3.2.1 Einsatzszenarien.- 3.2.2 Integrierte Diagnose- und Informationssysteme.- 3.2.3 Beispielanwendungen.- 3.3 Einsatzszenarien und Anwendungen im Dienstleistungsbereich.- 4. Entwicklung von Diagnose- und Informationssystemen.- 4.1 Übersicht.- 4.2 Diagnostisches Basiswissen.- 4.2.1 Formalisierung von begrifflichem Wissen.- 4.2.2 Datenerfassung.- 4.2.3 Datenabstraktion.- 4.2.4 Testauswahl.- 4.3 Diagnostische Wissensarten und Problemlösungsmethoden.- 4.3.1 Sichere Klassifikation: Entscheidungsbäume.- 4.3.2 Sichere Klassifikation: Entscheidungstabellen.- 4.3.3 Heuristische Klassifikation.- 4.3.4 Statistische Klassifikation.- 4.3.5 Überdeckende Klassifikation.- 4.3.6 Funktionale Klassifikation.- 4.3.7 Fallbasierte Klassifikation.- 4.4 Parametrisierung der Benutzungsoberfläche und der Problemloser.- 4.4.1 Dialogoberfläche und Problemlöserauswahl.- 4.4.2 Erklärungs- und Informationsoberfläche.- 4.4.3 Ergebnisausgabe und Generierung von Berichten.- 4.4.4 Fallverwaltung.- 4.4.5 Fallbasierte Klassifikation.- 4.4.6 Überdeckende Klassifikation.- 4.4.7 Trainingsoberfläche.- 4.5 Hilfsmittel beim Aufbau von Wissensbasen.- 4.5.1 Ausdrucken von Wissensbasen.- 4.5.2 Evaluation von Wissensbasen.- 4.5.3 Übersetzung von Wissensbasen in Fremdsprachen.- 4.5.4 Nichtgrafischer Wissenserwerb.- 4.6 Strategien beim Aufbau großer Wissensbasen.- 4.6.1 Einteilung der Symptomatik in Frageklassen.- 4.6.2 Detaillierungsgrad der Symptomerfassung.- 4.6.3 Erfassung und Auswertung von Zeitverläufen.- 4.6.4 Komplexität der Regeln.- 4.6.5 Diagnostischer Mittelbau.- 4.6.6 Modularer Wissensbasisaufbau.- 4.6.7 Testempfehlung.- 5. Architektur eines Shell-Baukastens.- 5.1 Übersicht.- 5.2 Wissensnutzungskomponente.- 5.3 Wissenserwerbskomponente.- 6. Hintergrundwissen und Stand der Forschung.- 6.1 Diagnostische Problemlösungsmethoden.- 6.1.1 Historischer Überblick.- 6.1.2 Sichere und heuristische Klassifikation.- 6.1.3 Überdeckende Klassifikation.- 6.1.4 Funktionale und verhaltensbasierte Klassifikation.- 6.1.5 Statistische Klassifikation.- 6.1.6 Fallbasierte Klassifikation.- 6.2 Knowledge Engineering.- 6.3 Diagnostische Lernverfahren.- 6.3.1 Allgemeine Dimensionen von Lernverfahren.- 6.3.2 Grundlagen symbolischer Lernverfahren.- 6.3.3 Evaluation von Lernverfahren.- 6.4 Tutorsysteme.- 7. Diskussion und Ausblick.- Anhang A. Beispiel zum Aufbau eines Diagnosesystems.- Anhang B. Entwicklungsgeschichte von D3.- Anhang C. Bezugsmodalitäten für D3.