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SISTEMI FUZZY
PER LA MEDICINA
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
• Una branca importante della medicina riguarda il
monitoraggio e il controllo on-line di parametri vitali,
specie in chirurgia e in ICU.
• L’idea è sempre quella di “misurare il misurabile e
tentare di misurare il nonnmisurabile” (Galileo).
• Ma l’incompletezza e l’inaccuratezza del mondo
reale rendono difficile questo compito.
• La fuzzy logic rende possibile definire entità
mediche inessatte e fornisce un metodo per
l’inferenza approssimata.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
• MEDICINA CONSERVATIVA
Fanno parte di questa branca:
•
Medicina interna
•
Cardiologia
•
Terapia intensiva
•
Pediatria
•
Endocrinologia
•
Oncologia
• Gerontologia
• Medicina di base
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
• La fuzzy logic è stata usata usata soprattutto
in medicina di base e in cardiologia.
• Un sistema fuzzy è stato sviluppato per il
monitoraggio di neonati pre-termine.
• Un altro sistema fuzzy è stato sviluppato per
trovare anomalie nell’ECG.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
•
•
•
•
MEDICINA INVASIVA
Chirurgia
Ortopedia
Organi artificiali
• In chirurgia esistono strumenti automatici per la
diagnostica, l’image processing, il ragionamento
patofisiologico, e per il controllo dell’anestesia.
• Fuzzy systems esistono per il controllo dell’infusione
dei farmaci nell’anestesia, e per il monitoraggio e gli
allarmi del paziente intubato.
• Vengono controllati la pressione e la ventilazione.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
• La fuzzy logic è usata in metodi diversi:
• un sistema esperto di supporto decisionale e
controllo (RESAC)
• un sistema composto di indicatori multipli: pressione
arteriosa, frequenza cardiaca, audio evoked
response signals, fusi a produrre una misura di
profondità dell’anestesia
• controllori fuzzy a ciclo chiuso per controllare i
dosaggi di farmaci nel sangue e i di conseguenza l
dosaggio dei farmaci da somministrare.
• In diversi cuori artificiali i controllori fuzzy vengono
usati per la regolazione della pompa.
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IN MEDICINA
• DISCIPLINE MEDICHE A ZONE DEFINITE
• Ginecologia
• Dermatologia
• Oftalmologia
• ORL
• Urologia.
Non si conoscono applicazioni fuzzy in questo
campo.
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IN MEDICINA
NEUROSCIENZE:
• Neurologia
• Psicologia
• Psichiatria.
• In psichiatria è stato modellato un operatore umano
per predirne il comportamento.
• Un altro fuzzy system è stato sviluppato per
analizzare l’effetto dell’espressione nella
comprensione del linguaggio.
• Anche nella predizione della risposta del paziente
alla farmacoterapia per la dipendenza da alcol.
• Esiste un sistema esperto fuzzy molto complesso
che aiuta nel lavoro amministrativo, diagnostico,
terapeutico e scientifico.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
IMAGE e SIGNAL PROCESSING
• Applicazioni fuzzy per il controllo
• risposte elettriche delle fibre nervose
• automazione dello spettrometro di massa
• Applicazioni fuzzy per il monitoraggio:
•
del sonno
•
dei neonati pre-termine
•
della progressione delle malattie
•
dei movimenti oculari.
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IN MEDICINA
• Esiste un metodo per il riconoscimento di
tumori della mammella attraverso analisi di
immagini 3D.
• Fuzzy clustering è usato per analizzare le
RM di tumori trattati farmacologicamente.
• Fuzzy systems vengono usati anche per lo
enhancement di immagini radioterapiche di
scarsa qualità.
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IN MEDICINA
LABORATORIO
• L’unica applicazione nota di controllo fuzzy è quella
dedicata al controllo della concentrazione del
substrato di coltura dell’Escherichia Coli.
Altre applicazioni indirette:
• analisi delle variazioni di variazione dei dati di
laboratorio usando un dendrogramma fuzzy
• sistema esperto fuzzy per l’analisi del sangue del
cordone ombelicale per valutare la salute del
neonato.
• La fuzzy logic si rende necessaria perchè questo
dato è soggetto a numerosi errori sperimentali.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
SCIENZA MEDICA DI BASE
• Trattamento dell’informazione medica
• Anatomia
• Patologia
• Medicina forenze
• Genetica
• Fisiologia
• Farmacologia
• Didattica.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
• Nel trattamento dell’informazione i sistemi fuzzy vengono
utilizzati in sinergia con reti neurali o algoritmi genetici.
• Un lavoro di Chiodo (1994) utilizza un sistema fuzzy per il
reperimento e il trattamento di informazioni via web.
• Un sistema di supporto alla decisione fuzzy per il web viene
proposto con un database per il trattamento dell’informazione
basato su algoritmi genetici.
• Un importante lavoro (Sadegh-Zadegh) è stato lo sviluppo di
una teoria fuzzy della salute e della malattia.
• In patologia, un sistema esperto fuzzy tratta l’incertezza
relativa alle strategie di trattamento delle malattie.
RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY
IN MEDICINA
• In medicina forense, la fuzzy logic determina
il sesso attraverso l’analisi della dentatura.
• In genetica vengono usati sistemi fuzzy per
considerazioni geometriche e topologiche.
• In farmacologia e biochimica, è stato
utilizzato un predittore fuzzy per la
cancerogenicità di composti organici.
• In didattica esistono sistemi fuzzy per la
valutazione dell’abilità infermieristica.
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IN MEDICINA
SANITA’
•
•
•
•
•
Ecologia delle acque
Pericolo dell’affaticamento durante la guida
Rischi sul posto di lavoro
Organizzazione del lavoro sanitario
...
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IN MEDICINA
• Un sistema di controllo fuzzy stabilisce il
carico di lavoro ottimale basandosi
sull’analisi delle componenti principali del
battito cardiaco e dei segnali mioelettrici.
• Il sistema è utile per ridurre l’affaticamento
cardiovascolare e muscolare.
In un ospedale ci sono molti problemi
organizzativi che necessitano di strumenti di
decision making:
• Ad es. l’allocazione di risorse negli
ambulatori per ridurre le code dei pazienti.
TECNICHE DI CONTROLLO
FUZZY
• Molte situazioni terapeutiche sono legate a problemi
di controllo.
• I sistemi fuzzy basati su regole sono composti da
regole IF...THEN, es.
• IF “la pressione del sangue è oltre la soglia e sta
decrescendo lentamente” ALLORA “riduci l’infusione
di farmaco”.
• In casi più sofisticati sono considerati l’input, la sua
derivata e il suo integrale.
• Le regole sono scritte con l’aiuto di esperti (es.
anestesisti).
• Il programmatore deve poi regolare le funzioni di
membership.
TECNICHE DI CONTROLLO
FUZZY
• Molte applicazioni esistono per controllo fuzzy open-loop.
• In genere si assume che le relazioni farmacocinetiche siano
modellabili da sistemi lineari con parametri noti.
• Invece un controllore fuzzy open-loop non assume noto il
comportamento fisiologico ma lo modella usando regle ed
azioni.
• Si tratta in genere di sistemi di consultazione.
• Ad es. esiste un sistema di consultazione fuzzy per il rilascio di
ossigeno a neoneti prematuri.
• Un sistema open-loop funziona per il calcolo della dose di
insulina a pazienti diabetici ambulatoriali.
• Anche in anestesia la somministrazione di farmaci viene
spesso tratta a ciclo aperto.
• Eppure è stato dimostrato che spesso i sistemi a ciclo chiuso
sono più affidabili del personale medico.
TECNICHE DI CONTROLLO
FUZZY
I sistemi closed-loop sono
•
Adattivi
•
Non adattivi.
• Sono stati sviluppati sistemi di controllo fuzzy
autoorganizzanti che hanno la proprietà di adattarsi
alle situazioni costruendo on-line le proprie regole
fuzzy.
• Questo approccio ha molte positive applicazioni nel
controllo del rilassamento muscolare e della
pressione sanguigna.
• Il controllo adattivo fuzzy si basa spesso sulla
valutazione qualitativa delle condizioni del paziente
utilizzando ragionamento induttivo fuzzy.
TECNICHE DI CONTROLLO
FUZZY
• Un altro sistema usato per il controllo dell’equilibrio
del paraplegico è stato sviluppato utilizzando il
cosiddetto reinforcement learning in un controllore
fuzzy adattivo.
• Altre tecniche di controllo adattivo vengono usate
per controllare i movimenti degli arti nella FES.
• Viene utilizzata la stima dei parametri attraverso il
metodo dei minimi quadrati ricorsivi per le varie
partizioni fuzzy.
• Il modello può essere sia lineare che non lineare.
SISTEMI IBRIDI
(Neurali, genetici e wavelets).
• Il ragionamento fuzzy non richiede molti dati
perchè si basa su regole IF ... THEN.
• Ma le regole non possono essere espresse
senza conoscere la logica delle relazioni.
• Per questo la fuzzy logic si affianca a
tecniche neurali e gentiche.
• Le reti neurofuzzy sono state sviluppate
fondendo le due tecniche.
SISTEMI IBRIDI
(Neurali, genetici e wavelets).
• Si ottiene così una interpretazione sia quantitativa
che qualitativa che supera l’aspetto a scatola nera
delle reti neurali.
• Per quanto le regole fuzzy siano facili da scrivere, è
difficile trovare le specifiche funzioni di membership.
• In questo caso un algoritmo genetico può regolare
la funzione di membership fino a convergenza.
• Poichè i GA sono metodi di ricerca esplorativa e di
ottimizzazione, si possono modellare i dati clinici
utilizzando tecniche miste genetiche-fuzzy.
• Un metodo di controllo ibrido fuzzy-wavelet è stato
utilizzato per estrarre fetures dai dati clinici con una
wavelet, e poi dando in input ad un sistema fuzzy le
features estratte per l’output finale.
SISTEMI IBRIDI
(Neurali, genetici e wavelets).
• Questa tecnica è stata usata per prevedere attacchi
epilettici a partire dagli EEG usando fuzzy clustering.
• I GA sono stati usati anche per ottimizzare
automaticamente i parametri dei controllori fuzzy, ad
es. nell’applicazione alla FES.
• Altri sistemi fuzzy esclusivamente gerarchici sono
stati usati per il onitoraggio e il controllo
multisensore dell’anestesia .
• L’idea era di sviluppare un modello fuzzy di
organismo come simulatore di addestramento.
TECNICHE FUZZY PER
L’ANALISI DEI DATI BIOMEDICI
FUZZY CLUSTERING
• Gli algoritmi di clustering partizionano i dati in
sottoinsiemi.
• All’interno di ciascun sottoinsieme gli
elementi sono simili fra loro.
• Gli elementi di insiemi diversi sono il più
possibile differenti.
• Le tecniche di clustering fuzzy sono di diversi
tipi.
• Molte sono state applicate alla diagnosi.
TECNICHE FUZZY PER
L’ANALISI DEI DATI BIOMEDICI
• Un esempio di fuzzy clustering è stato usato
per i traumi cranici usando immagini RM
• Un altro fuzzy clustering estrae picchi di
attività dalla registrazione dell’attività
cellulare.
• Il metodo è molto vantaggioso rispetto ad
altre tecniche su una vasta scelta di rapporti
segnale/rumore.
TECNICHE FUZZY PER
L’ANALISI DEI DATI BIOMEDICI
• FUZZY CLASSIFICATION
• La classificazione differisce dal clustering perchè
decide ed etichetta le classi a priori.
• In genere viene usato un metodo supervisionato.
• Classificazioni fuzzy in
•
Psicologia
•
Applicazioni forensi
•
Dati di laboratorio patofisiologici
•
Dati di screening per il tumore della mammella.
TECNICHE FUZZY PER
L’ANALISI DEI DATI BIOMEDICI
• FUZZY MODELLING
• Modelli fuzzy possono essere sviluppati dalla
conoscenza degli esperti oppure da dati
input/output.
• Nel primo caso la conoscenza dell’esperto è
espressa in linguaggio naturale.
• Questo crea problemi di univocità e di
regolazione delle membership.
TECNICHE FUZZY PER
L’ANALISI DEI DATI BIOMEDICI
• Se invece si parte dai dati ci sono due
metodi:
•
si identificano i parametri iniziali del
modello (membership functions) e poi si
selezionano le regole IF...THEN.
• Spesso vengono usati algoritmi neurofuzzy
per regolare le membership.
•
CONCLUSIONI
• Se manca completamente la conoscenza, si
estraggono direttamente dai dati sia le regole che le
membership facendo un clustering dello spazio di
input/output.
• Negli ultimi anni la richiesta di sistemi fuzzy è
cresciuta nei seguenti campi:
•
cardiologia
•
anestesia
•
signal processing
•
trattamento dell’informazione medica
•
fisiologia
•
sanità.
CONCLUSIONI
Le tecniche più usate sono state:
•
•
•
•
controllo closed loop
controllo model-based
controllo adattivo
classificazione.
• L’incremento di richieste in questi settori si è
mantenuto crescente negli ultimi cinque anni.