Methods Inf Med 1971; 10(02): 91-96
DOI: 10.1055/s-0038-1636033
Original Article
Schattauer GmbH

Computerhilfe in der klinischen Differentialdiagnostik Verfahren und Problematik der Diagnosen Selektion bei großer wahrscheinlichkeitsparameterfreier Symptom-Krankheitsmatrix

COMPUTER-AIDED CLINICAL DIAGNOSIS METHOD AND PROBLEMS OF SELECTION OF DIAGNOSES USING LARGE NONPARAMETRIC SYMPTOM-DISEASE-MATRICES
V. WEIDTMAN
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Publication Date:
09 February 2018 (online)

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Die Anwendung der EDV als Hilfsmittel in der Differentialdiagnose seltener Krankheiten konnte sich bisher nur auf Datenmatrizen stützen, bei denen die A-priori-Wahrscheinlichkeit der Symptome und Krankheiten unbekannt war. Da somit nicht bekannt ist, welches der Symptome eines Patienten Bedeutung für den diagnostischen Prozeß hat, mußte jeder Symptom-Krankheits-Zusammenhang in die differentialdiagnostischen Überlegungen mit einbezogen werden. Befolgt man diese Strategie, so ergeben sich endlose Listen möglicher Krankheiten, eine unerwünschte Mischung redundanter und wichtiger Information.

Zwei Methoden werden vorgestellt, welche die Symptom-Krankheits-Beziehungen nach ärztlichen Gesichtspunkten heraussuchen. Hierdurch wird de Auslistung redundanter Information drastisch reduziert, ohne daß relevante Information verlorengeht. Die Datenmatrix mit ungefähr 1500 seltenen Syndromen und mehr als 10 000 Symptomen, dem »Leiber-Olbrich, Wörterbuch der klinischen Syndrome« entnommen, ergab einige Probleme bezüglich der Anwendung von Synonyma in den Symptom-Listen der Krankheiten.

The computer as an aid in differential diagnosis of rare diseases can only rely on data matrices with unknown a priori probabilities of signs, symptoms and diseases. As it is not known which of the patient’s signs or symptoms are of importance in the diagnostic process, any connection between symptom and disease should be included in the differential diagnostic consideration. Following this strategy, a long list of possible diseases was prin’:ed out with an unwanted mixture of redundant and important information.

Two methods are presented that select those symptom-disease connections which are important from the medical point of view. Thus, the outprint of redundant information was drastically reduced without loss of relevant information. The data matrix of approximately 1,500 rare syndroms and 10,000 symptoms, taken from »Leiber-Olbrich, Wörterbuch der klinischen Syndrome«, showed certain problems regarding the use of synonyma in the symptom list of the diseases.