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. RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY IN MEDICINA • DISCIPLINE MEDICHE A ZONE DEFINITE • Ginecologia • Dermatologia • Oftalmologia • ORL • Urologia. Non si conoscono applicazioni fuzzy in questo campo. RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY 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. RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY 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. RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY 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. RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY IN MEDICINA SANITA’ • • • • • Ecologia delle acque Pericolo dell’affaticamento durante la guida Rischi sul posto di lavoro Organizzazione del lavoro sanitario ... RASSEGNA DI APPLICAZIONI FUZZY 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.