An ontology-based approach for diagnosing and recommending treatments for myasthenia gravis disease

Other Title(s)

طريقة تعتمد على الأنطولوجيا لتشخيص و اقتراح علاج لمرض وهن العضلات الوبيل

Dissertant

al-Satri, Muhammad Sulayman Musa

Thesis advisor

Barakah, Ribhi Sulayman

Comitee Members

al-Agha, Iyad Muhammad
Khulayfi, Adil Ubayd

University

Islamic University

Faculty

Faculty of Information Technology

Department

Information Technology

University Country

Palestine (Gaza Strip)

Degree

Master

Degree Date

2016

Arabic Abstract

يواجه العالم اليوم أنواعا جديدة من الأمراض لم تكن معروفة في أسلافنا؛ منها النادر ومنها ما هو واسع الانتشار.

ومع وجود هذه الأمراض النادرة؛ يواجه كلا من المرضى والأطباء مشكلات عديدة في تشخيصها وعلاجها لندرتها تارة؛ ولضعف الخبرة لدى الأطباء في مواجهة هذه الأمراض تارة أخرى، وقد يعاني المريض - نتيجة لذلك – لسنوات عديدة قبل أن يتم تشخيصه تشخيصا صحيحا.

من الأمثلة على ما ذكرنا من أمراض؛ المرض العصبي المزمن والنادر "وهن العضلات الوبيل" ((Myasthenia Gravis، والذي واجه الأطباء - ولا زالوا يواجهون - صعوبات بالغة في تشخيصه وعلاجه، لأن أعراضه تتأرجح بين الظهور والاختفاء بين الفينة والأخرى، وقد يتشابه بعضها مع أمراض أخرى، ونتيجة لذلك قد يعاني المريض كثيرا قبل تشخيصه؛ وذلك بسبب التشخيص الخاطئ للمرض من قبل الأطباء وتناوله للعديد من الأدوية الخاطئة؛ والذي قد يؤثر بالسلب على حالة المريض الصحية والنفسية، وقد تسوء أحواله وتتفاقم؛ إلى أن تصل إلى شلل الأطراف.

في هذا البحث، نقترح طريقة تعتمد على الأنطولوجيا، وتهدف إلى تطوير نظام لديه القدرة على تشخيص مرض "وهن العضلات الوبيل"، واقتراح العلاج المناسب لكل مريض على حدة، وبعض الممارسات التي قد تزيد أو تخفف من حدة المرض.

تتكون هذه الطريقة المقترحة من ثلاثة مكونات مترابطة وهي: قاعدة المعرفة (knowledge base) والمكون الثاني عبارة عن واجهة للتفاعل كوسيط بين واجهة المستخدم والأنطولوجي، والمكون الثالثة هو تطبيق ويب والذي سيعمل كواجهة للنظام.

تم إنشاء قاعدة المعرفة باستخدام لغة الأنطولوجيا (OWL) والتي تحتوي على بيانات عدد من المرضى، أما المكون الثاني فيحتوي على عدة وحدات هي: وحدة الاستعلام وحدة المنطق (reasoning) ، وحدة التشخيص وحدة العلاج المقترح، وسيعمل تطبيق الويب كواجهة للنظام؛ وسيكون دوره الرئيس استقبال مدخلات المستخدم كالأعراض، وإرسالها لواجهة التفاعل، ومن ثم استقبال النتائج وعرضها للمستخدم.

قمنا بتقييم نتائج الطريقة المقترحة من خلال ثلاثة طرق؛ الأولى تقييم دقة التشخيص من خلال تشخيص النظام لعدد من المرضى، والثانية تقييم توصيات العلاج وفقا لخبير في أمراض المخ والأعصاب والذي قارن نتائج النظام ونتائج الأطباء المعالجين للمرضى، أما الثالثة فتم تقييم سرعة النظام من خلال مقارنته بمدة تأخر تشخيص المرضى.

أظهر النظام المقترح دقة ممتازة في تشخيص المرض بنسبة 86.11%، كما أظهر دقة جيدة في توصية العلاج المناسب بنسبة 72% وتعد هذه النتيجة - وفقا للخبير - أفضل من الأطباء المعالجين حيث كانت دقتهم %50، كذلك أظهر النظام سرعة جيدة في كلا العمليتين السابقتين، حيث استغرق معدل 0.17 ثانية في التشخيص، و40 ثانية في توصية العلاج المناسب، وتعد هذه النتيجة أفضل بكثير لو علمنا أن معدل تأخر تشخيص المرضى هو 2.46 سنة.

English Abstract

Various diseases have emerged in recent time, which were not known to our ancestors, or they have limited deployment.

The diversity of these diseases led doctors to face difficulties in diagnosing these diseases, especially when they are rare and chronic such as Myasthenia Gravis (MG) disease.

Additionally, patients suffer a lot before being diagnosed correctly.

The purpose of this thesis is to develop an ontology-based approach that would help doctors to diagnose the Myasthenia Gravis disease and to recommend treatments and practices that may decrease the Myasthenia Gravis impact.

We reviewed several approaches and ontologies that deal with diseases such as diagnoses, patient-records, clinical decision support systems and healthcare systems.

We tried to reuse that ontologies, but most of it is general ontologies for several diseases and does not focusing on specific one.

Because of that we find ourselves having to develop a specific ontology for the Myasthenia Gravis disease to achieve our goals because the Myasthenia Gravis is totally different from most of the diseases.

The proposed approach consists of a knowledge base (ontology and instances) and several modules such as querying, reasoning, diagnosing, and recommending treatments.

A system prototype is developed with web application.

It receives users' inputs such as symptoms, then returns the results in the form of query results, diagnosis results or recommended treatments and practices.

The user of the system (which is a doctors), can select patient's symptoms or query about the MG disease.

The system would help these doctors to decide if this patient suffers from MG disease or not, then can provide a recommended treatment for this patient through the enriched knowledge base (ontology and various instances).

We made a preliminary evaluation to evaluate the diagnosing accuracy by entering information about a number of persons infected with MG disease and evaluate the results.

Also, we evaluate the recommending treatments according to a human expert in Brian and Neurology by comparing his recommended treatments of a patient with a doctor's prescription who treated that patient, then with the approach recommendations to that patient.

Additionally, we evaluate the efficiency of the approach by comparing the processes speed with average delay of diagnosing patients.

The approach achieved a rate of accuracy in the results of diagnosing the MG disease of 86.11%, a rate of accuracy in the results of the recommending treatments of 72%.

These are a better result compared to those of doctors' accuracy that treat patients' cases which is 50%.

The average efficiency in the diagnosing process is 0.17 seconds and in the recommending process was 40 seconds.

This time does not compare at all if we knew that the average delay in the diagnosis of patients' cases was 2.46 years.

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

No. of Pages

174

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-735544