Analyse medizinisch-soziologischer Daten mittels eines probabilistischer Expertensystems

Zusammenfassung

Vorgestellt wird ein wissensbasiertes System, welches die Eingabe und Verarbeitung unsicherer Regeln gestattet. Hierzu werden sie in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung hineinpropagiert, ohne daß unmotiviert (Un-) Abhängigkeiten zwischen Variablen unterstellt werden. Damit eine lokale Berechenbarkeit der Wahrscheinlichkeitsverteilung gewährleistet ist, bedient sich das System einer Struktur von Randverteilungen. Mit diesem Expertensystem wurden Erkenntnisse verarbeitet, die aus einer Erhebung über medizinisch-soziologische Zusammenhänge in einer niederrheinischen Großstadt stammen. Das resultierende probabilistische Modell wird durch einen ungerichteten Graphen visualisiert, anhand dessen sich sowohl quantitative als auch qualitative bedingte Unabhängigkeiten ablesen lassen.

Abstract

We present a probabilistic expert system permitting the acqusition and processing of uncertain rules. A joint distribution is computed which fits the constraints given by the rules best in an information theoretic sense. So no external (in-) dependencies between the variables are assumed. The knowledge base is decomposed into a system of marginal distributions to allow local computations. This expert system is applied to build up a probabilistic model using statistical data from a medical investigation in a German town. The model is visualized by an undirected graph and reveals both qualitative and quantitative dependencies.