Einsatz von Erklärbarer KI zur Bewertung der Lebensqualität von Asthmapatienten

Künstliche Intelligenz (KI) verändert viele Bereiche, auch die Medizin. KI kann bei verschiedenen Aufgaben im Gesundheitswesen helfen, wie Krankheiten zu diagnostizieren, Behandlungen zu verwalten und sogar administrative Arbeiten in Krankenhäusern zu übernehmen. Allerdings muss der Einsatz von KI im Gesundheitswesen mit Vorsicht erfolgen, da Fehler ernsthafte Folgen für Patienten haben können. Das hat zu einem Interesse an vertrauenswürdiger KI geführt, die sich darauf konzentriert, KI-Systeme zu schaffen, die zuverlässig und sicher für den Einsatz in der realen Welt sind. Ein wichtiges Prinzip der vertrauenswürdigen KI ist Transparenz, was bedeutet, dass Nutzer verstehen sollten, wie KI Entscheidungen trifft. Das hat zu Forschungen in der erklärbaren KI (XAI) geführt, die Wege erkundet, um KI-Systeme verständlicher zu machen.

XAI umfasst verschiedene Methoden, und eine Art basiert auf regelbasierten Modellen. Diese Modelle bieten klare Entscheidungsregeln, die leicht nachzuvollziehen sind, oft im "wenn-dann" Format. Solche Modelle sind in der Medizin besonders nützlich, da sie es Gesundheitsdienstleistern ermöglichen, die Logik hinter den Entscheidungen der KI zu verstehen und Vertrauen in das System aufzubauen. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, solche regelbasierten Techniken zu verwenden, um die Lebensqualität von Asthmapatienten mit chronischem Husten zu beurteilen.

#Asthma und Chronischer Husten

Asthma ist eine häufige Ursache für Husten bei Erwachsenen. Patienten mit Asthma husten nicht nur, sondern können auch pfeifende Atemgeräusche oder Atemnot haben. Manche Menschen haben eine Art von Asthma, die als Hustenvariant-Asthma bezeichnet wird, bei der Husten das einzige Symptom ist. Deshalb beinhalten Werkzeuge zur Beurteilung von Asthma, wie den Asthma Control Test (ACT), Fragen zum Husten.

Bei Patienten mit unkontrolliertem Asthma kann Husten eine direkte Folge der Krankheit sein. Allerdings können auch Patienten, deren Asthma gut kontrolliert ist, husten, aufgrund von anderen Problemen wie Nasenlaufen, Halsbeschwerden oder saurem Reflux. Die Gründe für den Husten zu verstehen, ist entscheidend für die Verbesserung der Patientenversorgung.

Angesichts dieser Herausforderungen ist es sehr wertvoll, eine Methode zu entwickeln, die verschiedene diagnostische Techniken basierend auf den angegebenen Symptomen der Patienten priorisiert. Die Verwendung von XAI-Methoden, die Transparenz bieten, kann in diesem Bereich eine grossartige Möglichkeit darstellen.

#Studienüberblick

In dieser Studie wurde ein regelbasiertes XAI-Modell, bekannt als Logic Learning Machine (LLM), trainiert, um Gesundheitsdienstleistern zu helfen, die Ursachen von chronischem Husten bei Asthmapatienten zu bestimmen. Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit sind wie folgt:

1. Ein neuer Fragebogen wurde erstellt, um respiratorische Symptome von Asthmapatienten mit chronischem Husten zu sammeln.
2. Das LLM wurde trainiert, um vorherzusagen, wie chronischer Husten die Lebensqualität der Patienten beeinflusst, basierend nur auf ihren Antworten zum Symptomfragebogen. Dabei wurde zwischen Patienten mit hohem und niedrigem Asthmakontrollniveau unterschieden.
3. Das Modell wurde validiert, um herauszufinden, welche Symptome am stärksten zu einem Rückgang der Lebensqualität beitrugen.

#Verwandte Arbeiten

In den letzten Jahren haben verschiedene KI- und Machine-Learning-Studien chronischen Husten und Asthma in den Fokus gerückt. Zum Beispiel wurde ein System namens CoughyTM entwickelt, um Husten-Geräusche über eine Smartphone-App zu messen, das vielversprechend in klinischen Kontexten ist. Andere Studien haben Sprachanalysen verwendet, um Atemwegserkrankungen, einschliesslich Asthma, zu erkennen. Einige Modelle haben auch das Risiko von chronischem Husten mit etablierten Machine-Learning-Techniken vorhergesagt.

Allerdings haben viele dieser Studien ihre Ergebnisse nicht klar erklärt, was es für Gesundheitsdienstleister schwierig machte, die Erkenntnisse zu verstehen.

#Methodologie

Die Studie umfasste eine Gruppe von 283 Asthmapatienten, die drei Fragebögen ausfüllten, um ihre Symptome zu beschreiben. Der erste Fragebogen sammelte Feedback zu verschiedenen Symptomen, die mit häufigen Ursachen von chronischem Husten in Zusammenhang stehen. Jeder Patient bewertete die Schwere seiner Symptome auf einer Skala von null bis sehr stark, was dann in einen Punktwert von 0 bis 100 umgerechnet wurde.

Der zweite Fragebogen war der Chronic Cough Impact Questionnaire (CCIQ), der misst, wie Husten das tägliche Leben, den Schlaf, die Stimmung und Beziehungen beeinflusst. Basierend auf den Punkten der Patienten in diesem Fragebogen wurden sie in zwei Gruppen eingeteilt: solche mit beeinträchtigter Lebensqualität und solche mit nahezu normaler Lebensqualität.

Der letzte Fragebogen war der Asthma Control Test (ACT), der bewertete, wie gut die Patienten ihr Asthma managen. Basierend auf ihren Punkten wurden die Patienten in Gruppen mit kontrolliertem und unkontrolliertem Asthma eingeteilt.

Mit diesen Fragebögen analysierte die Studie drei Gruppen von Patienten: alle Patienten, Patienten mit kontrolliertem Asthma und Patienten mit unkontrolliertem Asthma.

#Erklärbare KI-Klassifikator

Für jede Patientengruppe wurde ein regelbasierter XAI-Klassifikator entwickelt, der vier Eingabefunktionen aus dem Symptomfragebogen nutzte. Der Klassifikator sagte die durch Husten bedingte Lebensqualität vorher und kategorisierte sie als beeinträchtigt oder nahezu normal.

In der Analyse aller Patienten bot das Modell Einblicke, welche Symptome am stärksten mit einer schlechten Lebensqualität assoziiert waren, ohne vorheriges Wissen über den Grad der Asthmakontrolle zu verwenden. Im Gegensatz dazu berücksichtigte das Modell bei der Untersuchung von kontrollierten und unkontrollierten Asthmapatienten Informationen aus dem ACT, was massgeschneiderte Vorhersagen basierend auf der Asthmakontrolle ermöglichte.

#Logic Learning Machine

Die Logic Learning Machine (LLM) ist ein regelbasiertes Modell, das ein Klassifikationssystem basierend auf einer Reihe klarer Regeln erstellt. Jede Regel folgt einer "wenn-dann"-Struktur, wobei der "wenn"-Teil Bedingungen basierend auf Eingabefunktionen enthält und der "dann"-Teil das vorhergesagte Ergebnis zeigt.

Um die Qualität der generierten Regeln zu bewerten, wurde ein statistischer Test verwendet. Regeln, die diesen Test nicht bestanden, wurden eliminiert, um das Modell zu verfeinern und sicherzustellen, dass nur die zuverlässigsten Regeln übrig blieben. Die Bedeutung jeder Funktion für die Vorhersage der Ergebnisse wurde ebenfalls bewertet, um zu erkennen, welche Symptome den grössten Einfluss auf die Lebensqualität hatten.

#Ergebnisse

Die Analyse ergab, dass 19 Regeln für die Gesamtpatientengruppe erstellt wurden, mit spezifischen Regeln für Patienten mit kontrolliertem und unkontrolliertem Asthma. Nach der statistischen Validierung wurden nur die bedeutendsten Regeln für die weitere Analyse beibehalten.

Die prädiktive Leistung jeder Gruppe wurde anhand mehrerer Metriken bewertet, einschliesslich Genauigkeit, Präzision und Recall. Die Modelle erreichten eine Mindestgenauigkeit von 70%, was zeigt, dass sie zuverlässig zwischen Patienten mit beeinträchtigter und nahezu normaler Lebensqualität unterscheiden konnten.

Visualisierungen zur Wichtigkeit der Symptome zeigten, dass bestimmte Symptome, wie die, die mit Asthma und Halsproblemen in Verbindung stehen, entscheidender für die Vorhersage der Lebensqualität verschiedener Patientengruppen waren.

#Fazit

Diese Studie konzentrierte sich darauf, die Lebensqualität von Asthmapatienten mit chronischem Husten mithilfe eines regelbasierten XAI-Modells zu bewerten. Durch die Entwicklung eines Fragebogens zur Sammlung von Patientensymptomen und die Nutzung des LLM zur Analyse der Ergebnisse identifizierte die Forschung Schlüssel-Symptome, die mit einer beeinträchtigten Lebensqualität verbunden sind.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Gesundheitsdienstleister bei gut kontrolliertem Asthma mehr auf Hals- und Nasenprobleme achten sollten. Im Gegensatz dazu sollten bei Patienten mit unkontrolliertem Asthma Symptome, die direkt mit Asthma und gastrointestinalen Problemen zusammenhängen, priorisiert werden.

Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen die Bedeutung der Nutzung erklärbarer KI zur Verbesserung der Patientenversorgung, da sie Klinikern ermöglicht, bessere Entscheidungen basierend auf klaren Einblicken in die Symptome der Patienten zu treffen. Zukünftige Forschungen könnten untersuchen, wie man andere KI-Modelle oder Techniken einsetzen kann, um das Verständnis und die diagnostischen Prozesse bei Asthma und verwandten Erkrankungen zu verbessern.