Bayes’ Theorem was applied interactively with a microcomputer to a rheumatology data
base to provide a differential diagnosis of six primary connective tissue diseases.
This diagnosis was evaluated in terms of the clinical diagnosis reached by a consensus
of at least two of three rheumatologists. For each patient case, the diagnosis having
the highest likelihood, after taking into account disease prevalence and combined
symptom frequencies, was selected by the computer. The diagnostic model was trained
by data from thoroughly studied clinical cases, for each of which 44 clinical and
laboratory findings were collected according to a standard data base protocol. Each
case received one of six diagnoses based on full clinical appraisal. Comparison of
the diagnoses revealed 100 per cent agreement between the computer and the clinicians
for the training population of 137 cases, and 94.4 per cent agreement for an independent,
thoroughly studied test set of 89 cases. During testing, we observed the system had
a genuine educational value for medical students and non-rheumatologists. In addition,
there appeared to be a potential future use in facilitating actual clinical problem
solving.
Mittels eines Microcomputers wurde des Bayessche Theorem interaktiv auf Rheuma-Meßwerte
zur Differential-Diagnose von sechs primären Bindegewebskrankheiten angewandt. Diese
Diagnose wurde dann mit der klinischen Diagnose verglichen, auf die sich mindestens
zwei von drei Rheumatologen geeinigt hatten. In jedem Fall wurde vom Computer die
unter Berücksichtigung der Prävalenz sowie der kombinierten Symptom-Häufigkeiten wahrscheinlichste
Diagnose ausgewählt. Das diagnostische Modell beruht auf Angaben von gründlich durchuntersuchten
klinischen Fällen; für jeden dieser Fälle wurden 44 klinische oder Laboratoriumsbefunde
vermittels eines standardisierten Datenerfassungsbogens gesammelt. Nach gründlicher
klinischer Bewertung wurde jedem Fall eine von sechs Diagnosen zugeteilt. Ein Diagnosenvergleich
ergab hundertprozentige Übereinstimmung zwischen Computer und Ärzten für 137 Fälle
des ersten Trainings-Samples und 94,4% Übereinstimmung für eine unabhängig davon zusammengestellte
Gruppe von 89 weiteren Fällen. Während der Testphase zeigte sich, daß das Verfahren
erzieherischen Wert für die Ausbildung von Medizin-Studenten und Nicht-Rheumatologen
hatte. Weiterhin erscheint die zukünftige Verwendung des Verfahrens zur Erleichterung
aktueller klinischer Problemlösungen möglich.
Key-Words:
Microcomputer - Computer-aided Diagnosis - Bayes Theorem - Rheumatology
Schlüssel-Worte:
Microcomputer - computer-unterstützte Diagnose - Bayes-Theorem - Rheumatologie
