[論文レビュー] Rule Based Expert System for Diagnosis of Neuromuscular Disorders

Rajdeep Borgohain, Sugata Sanyal|arXiv (Cornell University)|Jul 9, 2012

Cerebral Palsy and Movement Disorders参考文献 7被引用数 29

ひとこと要約

本論文では、Cerebral Palsy、Multiple Sclerosis、Muscular Dystrophy、Parkinson’s disease の4つの神経筋疾患を、症状に基づくアンケートを用いて診断するためのルールベースのエキスパートシステムを、JESSで実装したものが提示されている。このシステムは、患者の回答に論理的推論ルールを適用して診断を導出し、治療法の提案も行う。患者および臨床医の意思決定支援ツールとしての役割を果たす。

ABSTRACT

In this paper, we discuss the implementation of a rule based expert system for diagnosing neuromuscular diseases. The proposed system is implemented as a rule based expert system in JESS for the diagnosis of Cerebral Palsy, Multiple Sclerosis, Muscular Dystrophy and Parkinson's disease. In the system, the user is presented with a list of questionnaires about the symptoms of the patients based on which the disease of the patient is diagnosed and possible treatment is suggested. The system can aid and support the patients suffering from neuromuscular diseases to get an idea of their disease and possible treatment for the disease.

研究の動機と目的

• 神経筋疾患の早期かつアクセス可能な診断を支援する意思決定支援システムの開発を目的とする。
• 症状評価のための構造的でルールベースのアプローチを採用することで、診断の遅延を低減することを目的とする。
• 対話的な質問を通じて、患者および専門外の臨床医が神経筋疾患の可能性を特定するのを支援することを目的とする。
• ルールベースの推論を用いて臨床知識を計算可能な形式に統合し、信頼性の高い診断を実現することを目的とする。
• 診断された疾患に基づいて、治療法の可能性を提案することで、患者の支援を強化することを目的とする。

提案手法

• 本システムは、Javaベースのエキスパートシステム開発のためのJESS（Jess Environment for Software Systems）ルールエンジンを用いて実装されている。
• 4つの神経筋疾患に関する臨床知識が、症状パターンと疾患特性に基づいてIF-THENルールとしてエンコードされている。
• ユーザーは動的アンケート形式の症状に関する質問に回答し、その回答がルールベースと照合されて最も可能性の高い診断が導かれる。
• システムは、前向きチェーン推論を用いて、症状に基づく結論をルールネットワーク全体に伝搬する。
• 診断結果には、同じルールセットから導かれた治療法の提案が付随する。
• 本システムは拡張可能に設計されており、将来的に新しい疾患や症状の追加が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 症状に基づく入力によって、ルールベースのエキスパートシステムが複数の神経筋疾患を効果的に診断できるか？
• RQ2 このようなシステムが、Cerebral Palsy、Multiple Sclerosis、Muscular Dystrophy、Parkinson’s disease の4疾患を、症状パターンに基づいてどれだけ正確に区別できるか？
• RQ3 ルールベースのシステムが、患者および非専門家が初期段階での疾患同定を支援できる程度はどの程度か？
• RQ4 診断された疾患に基づいて、信頼性のある治療法の提案が可能か？
• RQ5 追加の神経筋疾患を統合するにあたり、ルールベースのアプローチはどの程度スケーラブルか？

主な発見

• 本システムは、症状に基づくルール推論を用いて、Cerebral Palsy、Multiple Sclerosis、Muscular Dystrophy、Parkinson’s disease を正常に診断した。
• ルールベースのアーキテクチャにより、構造的で、透明性があり、解釈可能な診断推論が可能となった。
• 診断結果に加えて、実行可能な治療法の提案が行われ、臨床的有用性が向上した。
• JESSでの実装により、将来的な拡張を考慮したポータブルで拡張可能な仕組みが実現された。
• 本システムは、神経筋疾患スクリーニングにおける予備的診断支援としての実現可能性を示した。
• 本アプローチは、患者の自己評価および初期症状認識を支援し、診断の遅延を低減する可能性を秘めている。