biometriai alapú (online) szakértői rendszerek konzisztencia-vizsgálata hasonlóságelemzéssel
DESCRIPTION
Biometriai alapú (online) szakértői rendszerek konzisztencia-vizsgálata hasonlóságelemzéssel. Czabadai L. (1) – Pitlik L.(2) (1)SZIE Gödöllő, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar (2)SZIE Gödöllő, Gazdaságelemzési és Módszertani Intézet. 2008. Július 2. Tartalomjegyzék Kivonat - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Biometriai alapú (online) szakértői rendszerek konzisztencia-vizsgálata
hasonlóságelemzéssel
Czabadai L. (1) – Pitlik L.(2)
(1)SZIE Gödöllő, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar
(2)SZIE Gödöllő, Gazdaságelemzési és Módszertani Intézet
2008. Július 2.
Tartalomjegyzék
•Kivonat•Helyzetfelmérés•Framingham és SCORE•Az online kockázatbecslések ellentmondásai•Anyag és mődszer•A hasonlóságelemzésről•Framingham és SCORE függvényben•Következtetések•Nemek szerinti eredmény•Koleszterin szerinti eredmény•Vérnyomás szerinti eredmény•Dohányzás szerinti eredmény•Additív és multiplikatív eredmények összevetése•Vita•Javaslatok
Kivonat
Kérdéses: vajon egy komplex rendszer valós képe pontszerű becslésekkel kellően pontosan közelíthető-e? Más megfogalmazásban: Mely embertípusok esetén vélelmezhető a kockázatok jelentősebb alul- vagy felülbecslése?Ha a szakértői rendszerek nem tekinthetők konzisztensnek (feszültségmentesnek, az egyrészt egyes embertípusok felesleges frusztrálását, másrészt hamis illúziók keltését jelentheti.
Helyzetfelmérés
Amerikában már 40 éve, Magyarországon csak 2005-től létezik a Framingham vizsgálat
5 fő tényezőt veszfigyelembe: - nem - életkor - vérnyomás - koleszterin - dohányzás
Ma már számos egyéb rizikótényezőt ismerünk, (a legfontosabbak: elhízás, a betegségre való hajlam, magas húgysav, CRP (C-reaktív protein), homocytein és fibrinogén szint) az alap kockázatbecslő szolgáltatásokban mégsem találhatók meg.
Framingham és SCORE Konszenzus Konferencia SCORE táblázat kis-, közepes-, nagykockázatú kategóriákat különböztet meg, ezzel a beavatkozások algoritmusára, a prevencióra is javaslatot tesz.
A Framingham pontrendszer a 10 éves összes CV esemény becslését, a SCORE ( Systematic Coronary Risk Evaluation) pedig a végzetes CV esemény becslését adja, így elvileg a modern döntési rendszerek mindkettőt figyelembe veszik.
Ezt alkalmazták a II. Magyar Terápiás Konszenzuson, ahol is a két módszer együttes alkalmazásával kibővítették a kockázatok besorolását: igen nagy , nagy kockázat 1, 2, 3, 3/A, B, C, közepes és kis kockázatú kategóriákra.
Az online kockázatbecslés ellentmondásai
origo
Érv
Anyag és módszer
A saját vizsgálatok alapján a Framingham és a SCORE rendszerek 320 embertípusának kombinatorikai terei és a becsült kockázatok adták. A kombinatorikai tér a következőképpen állt elő: 5 attribútum, attribútumonként 2-2-4-4-5, azaz 2*2*4*4*5=320 variáció (vö. 1. ábra színes egységeinek száma).Az objektumok tehát a típusok (320), az attribútumok ezek besorolási és kockázati tényezői (5+1).A kérdés: a kockázati értékek származhatnak-e egy egységes szemléletű modellből? Ha nem, akkor mely típus-csoportok és egyes típusok esetén, milyen mértékű és formájú a szisztematikus torzulás?
A hasonlóságelemzésről
A hasonlóságelemzés az eset-alapú következtetés (CBR = case-based reasoning) egyik szinonimája. Az itt alkalmazott hasonlóságelemzés (COCO, Pitlik 2003/2004: component-based object comparision for objectivity) keretében az objektum-attribútum mátrix alapján olyan lépcsősfüggvények kerülnek kiszámításra egy optimalizálási eljárás keretében, melyben az objektum-specifikus lépcsőfokok összege (additív modell) vagy szorzata (multiplikatív modell) az összes objektum tekintetében a lehető legkisebb (pl.) négyzetes hibát eredményezi.
-10
0
10
20
30
40
50
60
1 17 33 49 65 81 97 113 129 145 161 177 193 209 225 241 257 273 289 305
becsles
score
1. ábra: A 320 típus (Y-tengely = kockázat %) tényleges és becsült kockázatainak viszonyai (SCORE)(Forrás: http://miau.gau.hu/nappalos/2008tavasz/szr_multi.xls
0
10
20
30
40
50
60
1 19 37 55 73 91 109 127 145 163 181 199 217 235 253 271 289 307
becsles
fram
2. ábra: A 320 típus (Y-tengely = kockázat %) tényleges és becsült kockázatainak viszonyai (Framingham)(Forrás: http://miau.gau.hu/nappalos/2008tavasz/szr_multi.xls)
Következtetések
A primer eredmények alapján klasszikus riportok készíthetők, melyek megadják, hogy a tények és a becslések milyen viszonyban állnak egymással az attribútumok csoportjai (pl. nemek, dohányzás megléte, koleszterinszintek, vérnyomásszintek, korcsoportok) alapján. Az ezekből fetárható szisztematikus torzulások adják az elemzés következtetéseinek számszaki alapján, s ezek alapján fogalmazhatók meg az alábbi gondolatok
ÉLETKOR-intervallumok
Score szum(tény)
Framingham szum(tény)
Framingham szum(becslés)
Score szum(becslés)
Framingham tény vs. becslés
Score tény vs. becslés
1 874 1726 1699.8603 846.7182076
0 0
2 572 1494 1489.8855 570.6041127
0 0
3 355 1101 1101.6733 365.114076
… 1
4 213 658 676.74974 223.4989835
1 1
5 50 316 326.8311 58.06462026
1 1
Életkor szerinti eredmények
Nemek szerinti eredmények
nem sc fr fr sc fr sc
1 1491 3294 3262,449 1475,517 0 0
2 573 2001 2066,289 622,3147 1 1
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
Forrás: http://miau.gau.hu/nappalos/2008tavasz/szr_multi.xls
Koleszterin szint szerinti eredmények
kol sc fr fr sc fr sc
1 650 1604 1599,594 655,9005 1 0
2 548 1450 1452,909 557,0654 1 1
3 470 1197 1219,295 478,4533 1 1
4 396 1044 1056,939 406,4127 1 1
0 0 0 0 0 0
Forrás: http://miau.gau.hu/nappalos/2008tavasz/szr_multi.xls
Vérnyomás szerinti eredmények
ver sc fr fr sc fr sc
1 822 1641 1625,848 829,0514 1 0
2 571 1379 1404,936 580,7109 1 1
3 398 1257 1257,18 407,6919 1 1
4 273 1018 1040,773 280,3777 1 1
0 0 0 0 0 0
Forrás: http://miau.gau.hu/nappalos/2008tavasz/szr_multi.xls
Dohányzás szerinti eredmények
doh sc fr fr sc fr sc
1 1358 3086 3094,89 1375,068 1 1
2 706 2209 2233,847 722,7638 1 1
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
Forrás: http://miau.gau.hu/nappalos/2008tavasz/szr_multi.xls
Multiplikatív és additív eredmények összevetése
A multiplikatív modellek esetében a tények és a becslések távolsága szignifikánsan kisebb volt, vagyis a szakirodalmi elvárás, miszerint a kockázatok modellezésekor az egyes tényezők egymásra gyakorolt hatása fontos: visszaigazolható. A kockázatok torzulásai a két közelítésben nagy hasonlóságot mutattak, ami modellezési és kommunikációs szempontból az additív modellek elvetése ellen hat, hiszen ezek érthetőbbek a nagyközönség felé (pl. additív szabály: a dohányzás x%-kal növeli a kockázatot, vs. multiplikatív szabály: a dohányzás léte és nem léte közötti különbség kb. négyzetesen hat a kockázatokra…)
Vita
A kapott eredmények alapján a vizsgált szakértői rendszerek tudásvagyona nem tekinthető konzisztensnek (feszültségmentesnek). Ez egyrészt egyes embertípusok felesleges frusztrálását, másrészt hamis illúziók keltését jelentheti. A konzisztencia vélelmezhető hiánya a beteg-orvos konzultációkat nem, ellenben az öngyógyító/preventív erőtereket jelentősen torzíthatja. A konzisztencia hiánya az egyedi kockázatok feltárása után azonnal vizsgálható.Amennyiben az egyedi kockázatok mértéke tényszerűen helyes, s a konzisztencia-vizsgálat mégis feszültséget mutat ki, úgy vélelmezhető, hogy a figyelembe vett inputok hiányosak.
Javaslatok
A szakértői rendszerek kialakításakor érdemes az egyedi inputvariációkra vonatkozó szakértői vélemények együttes rendszerét hasonlóságelemzési szempontból átvilágítani annak feltárására, mennyiben torzulnak az egyedi becslések egy átfogó (rugalmas) szabályrendszer tükrében? Másodlagos eredmény: fogyasztóvédelmi szempontból nem megnyugtató a nagy szórással rendelkező és magyarázatok nélküli együttélése a prevenciós célú online szakértői rendszereknek.
