Kurzfassung

Krankheitsbilder der gynäkologischen Endokrinologie und Reproduktionsmedizin sind bei mehr als 30% aller klinischen und mehr als 50 % aller ambulanten Patientinnen zu finden. Trotz ihrer großen praktischen Bedeutung werden die klinischen Grundlagen der diagnostischen und therapeutischen Verfahren im Laufe einer Facharztausbildung in Gynäkologie nur an wenigen Einrichtungen erlernt. Hier könnten zu einer ersten Orientierung klinische Expertensysteme Hinweis für eine sinnvolle Diagnostik und...Krankheitsbilder der gynäkologischen Endokrinologie und Reproduktionsmedizin sind bei mehr als 30% aller klinischen und mehr als 50 % aller ambulanten Patientinnen zu finden. Trotz ihrer großen praktischen Bedeutung werden die klinischen Grundlagen der diagnostischen und therapeutischen Verfahren im Laufe einer Facharztausbildung in Gynäkologie nur an wenigen Einrichtungen erlernt. Hier könnten zu einer ersten Orientierung klinische Expertensysteme Hinweis für eine sinnvolle Diagnostik und Therapie liefern. Mit dem folgenden Projekt werden verschiedene Ansätze von Expertensystemen auf ihre praktische Eignung im klinischen Alltag getestet. Während einerseits reine Prologansätze mit logischer Programmierung zum Problem der Klassifikation von Ovarialinsuffizienz klinisch brauchbar erscheinen, stellt ein ebenfalls verfügbares neuronales Netz noch deutlich weniger Funktionalität zur Verfügung.
Die aktuellen Aktivitäten haben zum Aufbau einer klinisch relevanten Repräsentation des Wissens geführt und werden jetzt klinisch evaluiert
Die aktuellen Erfahrungen stimmen aber hoffungsvoll und sollen in weiteren Studien klinisch und theoretisch evaluiert werden.
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