Maschinelles Lernen zur Hautkrebsvorhersage

Daniel Fischer

2012 ots. · GRIN Verlag

Liburu elektroniko honi buruz

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Technische Universität Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: „Von der ursprünglichen Wortbedeutung her (dia: durch, hindurch, auseinander, gnosis: Erkenntnis) ist Diagnostik Erkenntnisgewinnung zur Unterscheidung zwischen Objekten. [...]“ (Hossiep & Wottawa, 1993) Gemäß dieser Definition lassen sich große Parallelen zwischen einer medizinischen Diagnose und verbreiteten Methoden der Informatik ziehen. So erfolgt bspw. eine computergestützte „Diagnose“, bzw. eine Einstufung einer E-Mail automatisch durch den Spam-Filter, der anhand von festgelegten Charakteristika, wie etwa der Anzahl der Rechtschreibfehler, die E-Mail als (Spam-)Mail klassifiziert. Methoden wie diese entstammen allgemein dem Bereich des Maschinellen Lernens und finden in der heutigen Zeit in vielen Softwaresystemen Anwendung (Intrusion Detection, Anti-Viren Programme etc.). Maschinelles Lernen bezeichnet allgemein das Anwenden formaler Strukturen (Maschinen) zur Deduktion und Induktion. Im Gegensatz dazu beschäftigt sich das Data Mining mit der Generierung von Wissen aus Datensätzen und verwendet dafür Methoden des Maschinellen Lernens (Clarke et al., 2009). Dazu werden Algorithmen eingesetzt, die Muster in meist sehr großen Datensätzen erkennen und diese in verschiedenen Darstellungsformen (Regeln, Bäumen etc.) als Domänen-Wissen manifestieren. Damit lässt sich bspw. das Kaufverhalten von Kunden analysieren und eine Aussage darüber treffen, zwischen welchen Produkten gewisse Synergieeffekte bestehen. Die wohl populärste Erkenntnis, die aus der Anwendung von Data Mining resultiert, ist eine Synergie zwischen Windeln und Bier an Wochenendtagen (Clarke et al., 2009). Gehetzte Väter kaufen laut dieser Auswertung Windeln und Bier oft zusammen. Oder es kann eine Aussage darüber getroffen werden, welche Eigenschaften einer menschlichen Embryonalzelle die bestmögliche Überlebenschance für eine künstliche Befruchtung gewährleisten (Witten & Frank, 2005). Einige Methoden des Data-Mining, die im weiteren Verlauf näher vorgestellt werden, werden in dieser wissenschaftlichen Arbeit auf den vorliegenden Datensatz angewandt. Ziel ist es dabei, Wissen über die unzureichend geklärte Entstehung von Hautkrebs und das damit verbundene Hautkrebsrisiko zu extrahieren, um eine Früherkennung und bestmögliche Heilungschance zu ermöglichen.