Smart datasystem hjälper läkare att ställa diagnos
I en ny avhandling från Mälardalens högskola presenteras ett databaserat beslutsstöd för främst läkare och psykologer. Systemet använder sig av artificiell intelligens (AI) för att resonera sig fram till diagnoser och tolkningar av mätvärden med hjälp av tidigare erfarenheter och kunskap.
Systemet fungerar som en nyutexaminerad läkare, det lär och förbättrar sig av sin erfarenhet. Ju mer det används, desto mer lär det sig – och desto bättre blir det på att ställa diagnoser.
– Självklart kan systemet inte ersätta en läkare eller den mänskliga slutledningsförmågan. Men det kan vara ett hjälpmedel som gör att man får tillgång till en stor mängd information och erfarenhet från tidigare patienters provvärden, analyser och liknande diagnoser. På så sätt kanske systemet bidrar till ny kunskap och att läkaren inte missar en möjlig diagnos, säger författaren till avhandlingen, Markus Nilsson, doktorand vid Institutionen för Datavetenskap och Elektronik (IDE), Mälardalens högskola i Västerås.
Systemet, som Markus Nilsson presenterar, har vid starten samma kunskapsnivå som en expert inom ämnet psykofysiologisk medicin. Expertens kunskap har lärts in av systemet under professionell översyn. Därefter blir varje individuellt system unikt beroende på vilka erfarenheter som läggs in.
Psykofysiologi är interaktionen mellan de psykologiska och fysiologiska aspekterna i kroppen. Det nya systemet ger möjlighet att ta tillvara kunskap och erfarenhet från såväl fysiologisk som psykologisk vetenskap.
AI är en del inom datavetenskapen och sägs ofta vara en blandning av psykologi, biologi, filosofi, matematik och lingvistik. Det finns många inriktningar inom AI. Markus Nilsson har valt att inrikta sig på ett paradigm baserat på psykologin som säger att människor resonerar sig fram till nya lösningar från tidigare explicita händelser med hjälp av inlärd kunskap. Man ställer sig frågan, hur gjorde jag när jag senast ställdes inför det här problemet?, och hur löste jag det? Paradigmet som Markus arbetar efter kallas case-based reasoning (CBR). CBR har en dynamisk minnesarkitektur där ny kunskap kan läggas till, tas bort eller ändras lokalt. Hela minnet behöver inte påverkas när kunskapen förändras.
Markus Nilsson presenterar sin avhandling ”Retrieve and Classify” vid sin disputation tisdag 16 augusti kl 10.00, Gamma-salen, Mälardalens högskola, Västerås.
Handledare inom ämnesområdet artificiell intelligens på Mälardalens högskola är docent Peter Funk, MdH/IDE. Biträdande handledare är professorerna Björn Lisper, MdH/IDE och Bo von Schéele, PBM StressMedicine AB.
Kontaktinformation
Markus Nilsson nås på tfn 0733-129 219, e-post markus.nilsson@mdh.se.
