P (Erkältung)

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Methoden der KI in der
Biomedizin
Unsicheres Schließen
Karl D. Fritscher
Motivation
Insofern sich die Gesetze der Mathematik auf die Wirklichkeit
beziehen, sind sie nicht sicher. Und insofern sie sich sicher
sind, beziehen sie sich nicht auf die Wirklichkeit.
Albert Einstein
Motivation
• Formulierungen/Regeln mit Hilfe der klassischen Prädikatenlogik
sind für reale Probleme oft unzureichend:
∀ p Symptom(p, Zahnschmerzen) ⇒ Krankheit(p, Loch)
Diese Aussage ist aber nicht immer richtig: nicht alle Patienten mit
Zahnschmerzen haben Löcher. Manche Patienten haben
Zahnfleischprobleme oder einen Abszess oder eines von mehreren
anderen Problemen
 Um diese Aussage wahr zu machen müsste man eine nahezu
unbegrenzte Liste möglicher Ursachen einfügen.
Umkehrung:
∀ p Krankheit(p, Loch) ⇒ Symptom(p, Zahnschmerzen)
Ebenfalls unrichtig, weil nicht alle Löcher Zahnschmerzen
verursachen.
 Repräsentation von Unsicherheit in logischen Aussagen
Lösung Fuzzy Logic ??
Fuzzy-Logik
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Die Unschärfe ist eine Form der
Ungenauigkeit bei der
Abbildung bzw. Wiedergabe eines
Sachverhalts.
Repräsentation und Verarbeitung
von ungenauen Daten („fuzzy“)
Beschäftigt sich mit
Wahrheitsgraden
Probabilistisches Schließen
●
●
●
Die Wahrscheinlichkeit ist eine
Einstufung von Aussagen und
Urteilen nach dem Grad der
Gewissheit.
Repräsentation und
Verarbeitung von Unsicherheit
Beschäftigt sich mit
Glaubensgraden
Ursachen für Unsicherheit
• Faulheit: Es macht zu viel Arbeit, die vollständige
Menge an Antezendenzen oder Konsequenzen
aufzulisten
• Theoretisches Unwissen: Viele Dinge sind auch
theoretisch unbekannt (zB Medizin)
• Praktisches Unwissen: Selbst wenn alle Regeln
bekannt sind, kann man z.B. bei einem Patienten
immer noch bzgl. einer Diagnose unsicher sein, weil
nicht alle erforderlichen Tests ausgeführt wurden oder
ausgeführt werden konnten.
Woher kommen Wahrscheinlichkeiten?
Verschiedene Standpuntke:
Frequentisten: Zahlen können nur aus Experimenten stammen:
Wenn von 100 Menschen 1 Mensch ein Loch im Zahn
hat, beträgt die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten
0.1  0.1 ist der Bruchteil der im Rahmen von
unendlich vielen Stichproben beobachtet wird
Objektivisten: Wahrscheinlichkeiten sind reale Aspekte des
Universums, Tendenzen von Objekten sich auf eine
bestimmte Weise zu verhalten und nicht nur
Beschreibung des Glaubensgrades eines Beobachters
Die Maße des Frequentisten sind Versuche diese
Tendenzen zu beobachten
(Quantenphänomene ?)
Woher kommen Wahrscheinlichkeiten?
Subjektivisten: Beschreiben Wahrscheinlichkeiten als Möglichkeit, den
Glauben (an eine Sache) ohne physische Bedeutung
zu charakterisieren („Ich sehe ein 90% Chance das
BMI Studium innerhalb der nächsten X Jahre
erfolgreich abzuschliessen“)
Letztendlich beinhaltet auch eine streng frequentistische Position eine
subjektive Analyse. Das wir im Referenzklassenproblem deutlich:
Damit ein frequentistischer Arzt Wahrscheinlichkeiten ermitteln kann,
muss er eine bestimmte Anzahl von Patienten beobachten, die
relevante Ähnlichkeiten aufweisen. Was aber sind relevante
Ähnlichkeiten??
Grundlagen diskreter Wahrscheinlichkeitstheorie
• Zufallsvariable: verweist auf einen Teil der Welt,
dessen Zustand anfänglich unbekannt ist
• Domäne: Werte, welche ein Zufallsvariable
annehmen kann
Boolsche Zufallsvariable: Domäne 〈true,false〉 (zB
Zahnschmerz)
Diskrete Zufallsvariable: übernehmen Werte aus einer
abzählbaren Domäne (z.B. Wetter 〈wolkenlos, regnerisch,
wolkig, schneefall〉, Würfel). Werte in der Domäne müssen
sich gegenseitig ausschließen.
Stetige Zufallsvariablen: nehmen als Werte reelle Zahlen an
z.B. Temperatur [-20,40]
Grundlagen diskreter Wahrscheinlichkeitstheorie
• Atomare Ereignisse: vollständige Spezifikation des Zustands
der Welt, über den ein Agent unsicher ist.
Besteht meine Welt z.B. nur aus den boolschen Variablen Loch
und Zahnschmerzen, dann gibt es nur 4 versch. atomare
Ereignisse. Ein solches Ereignis wäre z.B. „Loch = false ⋀
Zahnschmerzen = true“
Eigenschaften atomarer Ereignisse:
1.
Atom. Ereignisse schließen sich gegenseitig aus
2.
Die Menge aller atomarer Ereignisse ist erschöpfend und es muss
mindestens eines der Fall sein (d.h. die Disjunktion aller atomaren
Ereignisse ist logisch äquivalent mit true)
3.
Aus jedem atomaren Ereignis folgt logisch die Wahrheit oder
Falschheit jeder Aussage, ob einfach oder komplex. (zB hat das
atomare Ereignis Loch ⋀ ⌝ Zahnschmerzen die Wahrheit von Loch
und Falschheit von Loch ⇒ Zahnschmerzen als logische
Konsequenz)
Grundlagen diskreter Wahrscheinlichkeitstheorie
4. Jede Aussage ist logisch äquivalent mit der Disjunktion aller
atomaren Ereignisse, aus denen die Wahrheit der Aussage
logisch folgt
(z.B. die Aussage Loch ist äquivalent mit der Disjunktion der
atomaren Ereignisse Loch ⋀ Zahnschmerzen und Loch ⋀
⌝Zahnschmerzen )
Unbedingte Wahrscheinlichkeit
• Die unbedingte (=a-priori) Wahrscheinlichkeit , die einer Aussage
a zugeordnet ist, ist der Glaubensgrad, der Ihr bei Fehlen einer
anderen Information zugeordnet wird; sie wird als P(a) geschrieben.
Anstatt von P(Wetter=sonnig) = 0.7, P(Wetter=regnerisch) = 0.02
P(Wetter=wolkig) = 0.2, P(Wetter=schneefall) = 0.08
wird
P(Wetter)= (0.7, 0.2, 0.02, 0.08)
geschrieben. Diese Aussage definiert die unbedingte
Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Zufallsvariable Wetter.
• Für Ausdrücke wie P(Wetter, Loch) wird eine 4 x 2 Tabelle zur
Repräsentation der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung von
Wetter und Loch benutzt.
Unbedingte Wahrscheinlichkeit
• Für stetige Zufallsvariablen wir die Wahrscheinlichkeit, dass die
Variable den Wert x annimmt, als parametrisierte Funktion von x
dargestellt: P(X=x) = U[18,26](x)  Die Maximaltemperatur für den
nächsten Tag ist gleichmäßig zwischen 18 und 26 Grad verteilt.
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Variablen werden als
probabilistische Dichtefunktionen
(=Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion) bezeichnet.
Dichtefunktionen unterscheiden sich in Ihrer Bedeutung von
diskreten Verteilungen: Die Dichtefunktion f(x) ist die erste Ableitung
der Verteilungsfunktion, falls diese an der Stelle x differenzierbar ist.
Bedingte Wahrscheinlichkeit
• Die bedingte (a-posteriori) Wahrscheinlichkeit von X=x, bei
bekanntem Y=y ist:
Für Verteilungen:
Bayes Regel:
Kettenregel:
Bedingte Wahrscheinlichkeit
• Bedingte Wahrscheinlichkeiten sind nicht einfach logische
Implikationen mit zusätzlicher Unsicherheit:
P(loch | zahnschmerzen) = 0.8
sagt nur etwas über die Wahrscheinlichkeit eines Loches aus, wenn
„zahnschmerzen“ der einzig vorhandene Hinweis ist.
• Zusätzliche Information kann die Wahrscheinlichkeit für ein Loch
erhöhen: P(loch | zahnschmerzen, loch) = 1
vermindern : P(loch | zahnschmerzen, zahnfleischprobleme) = 0.1
irrelevante Information: P(loch | zahnschmerzen, regen) =0.8
Marginalisierung
Gemeinsame Verteilung von (Wetter, Loch):
Randwahrscheinlichkeit(=Marginale Wahrscheinlichkeit) von
P(wetter=regnerisch) = P(Wetter=regnerisch ⋀ loch)
+ P(Wetter=regnerisch ⋀ ⌝ loch)
Marginalisierung allgemein:
Statistische Unabhängigkeit von Variablen
X und Y sind genau dann statistisch unabhängig wenn gilt:
Unabhängigkeit führt zur Verkleinerung der Tabelle zur
Repräsentation der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung:
• Mit Wetter gleich 〈sonnig, wolkig, regnerisch, schneefall〉, hat die
Tabelle zur Darstellung der gemeinsamen
Wahrscheinlichkeitsverteilung von (Wetter, Zahnschmerzen,
Verfangen, Loch), 4 x 2 x 2 x 2 = 32 Einträge
Statistische Unabhängigkeit von Variablen
• Mit dem Wissen, dass das Wetter unabhängig vom Rest
der Variablen ist, kann die Kettenregel verwendet werden
um die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung auf
P(Wetter, Zahnschmerzen, Verfangen, Loch) = P(Wetter)
P(Zahnschmerz, Verfangen, Loch)
zu reduzieren und bekommt so 2 Tabellen mit 4 bzw. 8
Einträgen, anstatt von einer Tabelle mit 32 Einträgen
Bedingte Unabhängigkeit von Variablen
• Bedingte Unabhängigkeit: (Zwei) nicht von einander unabhängige
Variablen können durch Vorwissen unabhängig werden
• Beispiel: Wahrscheinlichkeit P(Erkältung | Schnupfen, Husten)
• Einfach bei Vorliegen einer vollständigen, gemeinsamen
Wahrscheinlichkeitsverteilung (was für eine große Anzahl an
Variablen jedoch ungeeignet bzw. unrealistisch ist)
• Verwendung der Bayes Regel:
P(Erkältung | Schnupfen, Husten) =
α P(Husten, Schnupfen| Erkältung) P(Erkältung)
 Bei genauerer Überlegung, merkt man, dass Schnupfen und
Heiserkeit nicht voneinander unabhängig sind, aber unabhängig
werden, wenn man weiß, ob eine Erkältung vorliegt oder nicht!
Bedingte Unabhängigkeit von Variablen
• X und Y sind bei bekanntem Z bedingt unabhängig wenn gilt:
P(X,Y | Z) = P(X|Z)
⇔ P(Y,Z | Z) P(Y|Z)
⇔ P(X,Y | Z) = P(X|Z) P(Y|Z)
• Husten und Schnupfen sind also bei bekannter Erkältung bedingt
unabhängig:
P(Schnupfen, Husten |Erkältung) =
P(Husten| Erkältung) P(Schnupfen | Erkältung)
• Daraus ergibt sich:
P(Erkältung | Schnupfen, Husten) =
α P(Husten, Schnupfen | Erkältung) P(Erkältung)=
α P(Husten | Erkältung) P(Schnupfen | Erkältung) P(Erkältung)
Bedingte Unabhängigkeit von Variablen
P(Erkältung | Schnupfen, Husten) =
α P(Husten, Schnupfen | Erkältung) P(Erkältung)=
α P(Husten | Erkältung) P(Schnupfen | Erkältung) P(Erkältung)
• Durch Anwendung der Bayes Regel wird eine diagnostische Schlussfolgerung
(Symptome  Ursache) in kausalen Schlussfolgerungen (Ursache 
Symptome) transformiert, welche im allgemeinen robuster sind: Die kausale
Information P(Husten, Schnupfen | Erkältung) ist unabhängig von der
Prävalenz der Erkrankung. Die Prävalenz der Erkrankung wird aber durch
Miteinbeziehen von P (Erkältung) für die Schlussfolgerung P(Erkältung |
Schnupfen, Husten) sehr wohl berücksichtigt.
Vorteile der bedingten Unabhängigkeit ??
• Die Größe der Repräsentation für n Symptome, welche alle bedingt
unabhängig sind, wächst linear anstatt exponentiell
Naive Bayes Modelle
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Form
P(Ursache, Effekt 1 ,
, Effekt n )
P Ursache
P(Effekt i | Ursache)
i
unter Annahme bedingter Unabhängigkeit werden häufig auch dann
verwendet, wenn die „Effekt“-Variablen bei gegebener „Ursache“Variable nicht bedingt unabhängig sind ( naiv ).
• In der Praxis funktionieren diese „naiven“ Bayes-Schemata jedoch
außerordentlich gut, selbst wenn die Unabhängigkeitsannahme nicht
wahr ist.
Zusammenfassung
• Vollständige gemeinsame Verteilungsfunktionen enthalten vollständige
Informationen über die Wahrscheinlichkeiten aller Kombinationen einer
Menge von Zufallsvariablen
• Miteinbeziehen von zusätzlichem Wissen führt zu bedingten
Wahrscheinlichkeiten
• Bayes Regel wird benutzt um diagnostische Schlussfolgerungen
mittels kausalem Wissen zu tätigen
• Unabhängigkeit und bedingte Unabhängigkeit erlauben eine
vereinfachte Repräsentation gemeinsamer Verteilungsfunktionen
• Naive Bayes Modelle setzen die bedingte Unabhängigkeit der „Effekt“Variablen bei gegebener Ursache voraus
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