E-Health/ Wissensbasierte Systeme

Def.: Intelligentes Verhalten ist die Fähigkeit, menschliche Performance in allen kognitiven Bereichen zu erreichen, so dass ein Interviewer getäuscht wird

Turning Test: Mensch sitzt Maschine oder Mensch gegenüber (über Terminal), kann nach 30min freiem Dialog nicht entscheiden wer es ist

• Erforderliche Fähigkeiten: Schprachverarbeitung, Wissensrepräsentation, Schlussfolgerungsfähigkeit, Lernfähigkeit

1. Wissensextraktion
   • Maschinelles lernen
   • Wissen erwerben durch Mustererkennung
2. Wissensrepräsentation
   • Ontologien
   • Wissen beschreiben mit Logik

Phase 1: Beispielbilder-> manuell annotieren(positive und negative Bsp)-> Merkmale selektieren-> Merkmalsraum aufbauen(viele Merkmale->Merkmalsvektoren->Merkmalsraum) -> Bereiche mit ähnlichen Merkmalen voneinander trennen(Klassifikatoren(werden eingelernt) ordnen Merkmalsvektoreneiner Klasse zu)

Phase 2: Neues Bild-> Merkmalsvektoren erzeugen(an jeder potentiellen Stelledes Bildes)-> Hypothesen bilden(jeden Merkmalsvektor klassifizieren in vorher eingelernten merkmalsraum)-> Auswahl beste Hypothese(besten Score oder Mehrheitentscheid)

• wird trainiert ob Bildbereich das Zielobjekt enthält oder nicht
• Trainingsdatensatz: hunderte von annotierten Bildern
• 1000de von Positivbsp.(ausgerichtet, Zielobjekt immer an gleicher Stelle), Millionen von NegativBsp(limitiert durch Speicher

• Training mittels maschineller Lernalgorithmen, wählen beste Merkmale aus und kombinieren diese so, dass Zielobjekt möglicht gut approximiert wird
• Bsp Haar-like Merkmale(grundlegende Pixelmuster, effiziente Berechnung, Parameter: Typ, Ort(x,y), Größe(dx,dy), Merkmalsvektor enthält Index aller vervendeten haar-like Merkmale, geeignet um Ort eines Objekts zu bestimmen
• 100 000 Merkmale pro Objekt

-pro Subfenster gibt es 177000 Haar-Merkmalskombis

-Adaboost wählt optimal die Merkmale aus, die am besten die positiven und negativen Bilder klassifizieren

-Klassifikation: Merkmale trennen im sogenannten Merkmalsraum

• Effiziente Detektion von position, Orientierung und Skalierung eine Objekts
• Reduziert Rechenaufwand um 6 Größenordnungen von Minuten zu Sekunden
• Training von 3 Klassifikatoren satt 1 monolithische Klassifikators
• Nutzung von Marginalräumen mit zunehmender Dimension

• 19 Landmarken
• Landmarken al a-priori Wissen nutzen(Organsegmentation)

Training(einlernen der mittleren Form)-> mittlere Form-> Randanpassung(entlang Randnormaleanpassen)-->(ggf wieder mittlere Form)--> finale Form

versetzen PC in die Lage Infos nicht nur zu speichern& wiederzufinden, sondern sie ihrer Bedeutung entsprechend auszuwerten, zu verbinden, zu Neuem zu verknüpfenund so flexibel und zielgerecht nützliche leistung zu erbringen

=Lehre vom Sein

• in der theorethischen Philosophie: beschäftigt sich mit dem Sein "was ist der Mensch", "gibt es einen Gott"
• in der Informatik& Mathematik: sind Theorien, die versuchen, präzise mathematische Formulierungen der Eigenschaften& Relationen bestimmter Entitäten zu geben

"Eine Ontologie ist eine formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung"

• formal: mathematisch beschrieben
• explizite: ausdrücklich( Sachverhalt ist verstanden und kann als Regel ausgedrückt werden)
• Spezifikation: eine sehr genaue Beschreibung oder Auflistung
• gemeinsam: erstellung im Team, jeder soll sein Wissen einbringen können ohne Gesamtschema zu gefähreden

• "Wissen in digitalisierter und formaler Form zwischen Anwendungsprogrammen und IDensten austauschbar und erweiterbar machen
• Sprachlich gefasste und formal geordnete Darstellung
  • einer Menge von Begrifflichkeiten(Terminologie)
  • zwischen Ihnen bestehende Relationen
  • Enthalten Inferenz- und Integritätsregeln(Schlussfolgerung)#
• Wissen umfasst dabei sowohl Allgemeinwissen als auch Wissen über sehr spezielle Themengebiete und Vorgänge(Domänenwissen)
• Aufschwung mit der Idee des semantischen Webs

• Hierarchien von Klassen(Bsp: Hand, Finger, Hepatitis)
• Klassen stehen für Eigenschaften nach denen Entitäten(Individuen) klassifiziert werden(rechte Hand, Hepatitis von Patient A)
• Relationen: Abhängigkeiten zw. Klassen (Relation "instance of" verbindet Indviduum&Klasse, Relation "is-a" verbindet Unter- mit Oberklasse

Alles was in Ontologie nicht vorhanden ist wird weder als falsch noch richtig gesehen, sondern ist schlicht nicht bekannt

• Terminologie: Lehre von Begriffen(Fachausdrücken)
• Nomenklatur: verbindliche Sammlung von Benennungen aus bestimmten Anwendungsgebiet, alle Begriffe zusammen bilden Terminologie
• Taxonomie:Klassifizierung/Kategorisierung von Objekten nach bestimmten kriterien
• Med. Ordnungssysteme: Fachterme werden mit eindeutigen Schlüsseln versehen
• Annotation: Anmerkungen bzw Metadaten zu Doukumente mit dem Ziel der Erklärung bzw. Ergänzung

• verschlagwortung von med. Dokumenten (MeSH-Medical Subject headings)
• Semantisch Annotation von Forschungsdaten(GO-Gene Ontology)
• Klassifikatiion zur Leistungserfassung und Gesundheitsstatistik(ICD)
• Kodierung klinischer Behandlungsdaten, med. Berichten, Anatomie,....(Snomed CT)

(google gehört auch dazu)

• ist eine Meta-Markup-Sprache(selbstbeschreibend)
• Standars für Darstellung strukturierter Information
• XML-Doc ist baumartig
• maschinell verwertbare Semantik erfordert weitere Meatebene, auf der Semantik formal festgelegt wird --> RDF

Ressource Description Framework (System zur Beschreibung von ressourcen)

• technische Harangehensweise im Internet zu Formulierung logischer Aussagen über beliebige Dinge (ressourcen)
• beschreibt Beziehungen(Relationen) zw. Entitäten
• im RDF-Modell besteht jede Aussage aus den drei Einheiten: Subjekt, Prädikat, Objekt

Web Ontology Language: Webtaugliche Ontologie Sprache, Spezifikation des World Wide Web Consortiums (W3C)

->Eine Beziehung in 2 Richtungen:

• OWL schränkt RDFS syntaktisch ein(zusätzliche Sprachmittel( owl:Restriction) basieren auf RDF schema, aber schränken ein--> d.h. jedes gültige OWL Doc ist ein gültiges RDF aber nicht umgekehrt)
• OWL erweitert RDFS semantisch (Semantik der zusätzlichen Sprachmittel erlaubt die Repräsentation komplexerer Zusammenhänge)