Initialversion: Forschungsprojekte 'HRT meets' und 'Grundsymbole' integriert
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@ -0,0 +1,94 @@
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## **Aufgabe**
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Um den medizinischen Algorithmus "Schmerzen (NRS ≥ 4) bei Trauma, Lumbalgie" (Seite 68) in eine Struktur transformieren, die einfache numerische Handlungsanweisungen verwendet, können wir den Algorithmus in eine sequenzielle Reihe von klar definierten Schritten übersetzen, die Entscheidungen basierend auf nummerierten Bedingungen und Aktionen beinhalten. Hier ist ein Versuch, den medizinischen Algorithmus in ein einfaches, nummeriertes Format zu überführen:
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Nummerierte Anweisungen für "Schmerzen (NRS ≥ 4) bei Trauma, Lumbalgie":
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Schmerzevaluation: Beurteile den Schmerzlevel des Patienten.
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Wenn NRS ≥ 4, gehe zu Schritt 2.
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Wenn NRS < 4, stoppe die Behandlung (Schmerzen kontrolliert).
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Medikationsentscheidung: Entscheide über die Art der Schmerzmedikation.
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2.1. Entscheide, ob Esketamin gegeben wird:
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Wenn Ja, gehe zu Schritt 3.
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Wenn Nein, gehe zu Schritt 2.2.
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2.2. Entscheide, ob Fentanyl gegeben wird:
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Wenn Ja, gehe zu Schritt 3.
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Wenn Nein, gehe zu Schritt 4 (Weitere Diagnostik erwägen).
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Verabreichung der Medikation: Administriere das gewählte Medikament.
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Nach Verabreichung, gehe zu Schritt 5.
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Weitere Diagnostik:
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Führe weitere diagnostische Maßnahmen durch (z.B. Röntgen oder MRI).
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Nach Diagnostik, gehe zu Schritt 5.
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Reevaluation des Schmerzlevels:
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Beurteile erneut den Schmerzlevel.
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Wenn Schmerzen verringert (NRS < 4), ende die Behandlung.
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Wenn Schmerzen unverändert oder erhöht, wiederhole ab Schritt 2 oder passe Medikation an.
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Dokumentation:
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Dokumentiere alle Schritte, Medikationsentscheidungen und Patientenreaktionen.
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Diese Umstrukturierung ermöglicht es, den Algorithmus ähnlich den Tests T1 und T2 zu verfolgen, wobei jede Entscheidung und Aktion klare numerische Anweisungen und Pfade hat. Diese Struktur kann besonders in Trainingsumgebungen hilfreich sein, um medizinischem Personal die Entscheidungsfindung bei der Schmerzbehandlung systematisch zu vermitteln.
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Führe eine Markov-Entscheidungsprozess (MDP) Simulation basierend auf dem umstrukturierten Algorithmus "Schmerzen (NRS ≥ 4) bei Trauma, Lumbalgie" durch und visualisiere das Ergebnis.
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<p style="text-align:center;margin:0">
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</p>
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GPT:
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Um den Algorithmus für "Schmerzen (NRS ≥ 4) bei Trauma, Lumbalgie" als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) zu simulieren, benötigen wir eine klare Definition der Zustände, Aktionen, Zustandsübergänge und Belohnungen (Rewards). Der umstrukturierte Algorithmus, den Sie beschrieben haben, könnte wie folgt in eine MDP-Struktur transformiert werden:
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## **Zustände**
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Schmerzevaluation: Schmerzlevel des Patienten wird evaluiert.
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- Medikationsentscheidung Esketamin: Entscheidung, ob Esketamin verabreicht wird.
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- Medikationsentscheidung Fentanyl: Entscheidung, ob Fentanyl verabreicht wird.
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- Weitere Diagnostik: Durchführung weiterer diagnostischer Maßnahmen.
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- Reevaluation: Reevaluation des Schmerzlevels nach Medikation.
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- Ende: Behandlung endet, wenn Schmerzen kontrolliert sind.
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## **Aktionen**
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- Medikation verabreichen: Esketamin, Fentanyl, oder keine.
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- Diagnostik durchführen: Ja oder Nein.
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- Reevaluation durchführen: Ja oder Nein.
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- Behandlung beenden.
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## **Belohnungen (Rewards)**
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- Negative Belohnung für anhaltenden Schmerz: -1 für jeden Zeitschritt, in dem der Patient Schmerzen erleidet.
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- Positive Belohnung für Schmerzkontrolle: +10 bei erfolgreicher Schmerzkontrolle.
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- Kosten für Medikation und Diagnostik: -0.5 für jede Aktion, die Ressourcen verbraucht (Medikation, Diagnostik).
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## **Zustandsübergänge**
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- Von Schmerzevaluation zu Medikationsentscheidung oder Ende basierend auf Schmerzlevel.
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- Von Medikationsentscheidung zu Reevaluation.
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- Von Weitere Diagnostik zu Reevaluation.
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- Von Reevaluation entweder zurück zu Medikationsentscheidung, Weitere Diagnostik oder zum Ende basierend auf dem neuen Schmerzlevel.
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Die Simulation würde von einem initialen Zustand (Schmerzevaluation) beginnen und basierend auf den definierten Regeln und zufälligen Elementen für Unsicherheiten durchgeführt werden. Jede Aktion beeinflusst den nächsten Zustand und die gesammelten Belohnungen.
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Können Sie bestätigen, ob diese Darstellung des Algorithmus Ihren Anforderungen entspricht und ob Sie spezifische Parameter haben, die in der Simulation berücksichtigt werden sollten?
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JH:
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die Annahmen sind korrekt; Führe aus und erstelle ein MDP-Übergangsdiagramm
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![[file-rWQguMYOWQkaqeRc0xiTFHfi]]
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Das angepasste Übergangsdiagramm des Markov-Entscheidungsprozesses (MDP) zeigt jetzt die verschiedenen Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen den Zuständen durch Unterschiede in der Dicke der Pfeile. Die Wahrscheinlichkeiten sind zusätzlich als Beschriftungen an den Kanten angegeben. Diese Anpassungen helfen dabei, die Wahrscheinlichkeiten der Zustandsübergänge visuell zu verdeutlichen.
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### Python-Code
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# Adjust edge weights for visualization based on hypothetical probabilities
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# Assume some example probabilities for demonstration
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edge_weights = {
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("Schmerzevaluation", "Medikationsentscheidung Esketamin"): 0.7,
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("Schmerzevaluation", "Ende"): 0.3,
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("Medikationsentscheidung Esketamin", "Reevaluation"): 1.0,
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("Medikationsentscheidung Fentanyl", "Reevaluation"): 1.0,
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("Reevaluation", "Medikationsentscheidung Esketamin"): 0.2,
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("Reevaluation", "Medikationsentscheidung Fentanyl"): 0.2,
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("Reevaluation", "Weitere Diagnostik"): 0.3,
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("Reevaluation", "Ende"): 0.3,
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("Weitere Diagnostik", "Reevaluation"): 1.0
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}
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# Create a new graph with weighted edges
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G_weighted = nx.DiGraph()
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for edge, weight in edge_weights.items():
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G_weighted.add_edge(edge[0], edge[1], weight=weight)
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# Draw the graph with edge labels
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plt.figure(figsize=(12, 10))
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edge_labels = {e: f"{G_weighted[e[0]][e[1]]['weight']:.2f}" for e in G_weighted.edges}
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nx.draw(G_weighted, pos, with_labels=True, node_size=4000, node_color='lightblue', font_size=9, font_weight='bold',
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arrowstyle='-|>', arrowsize=20, edge_color='blue', width=[G_weighted[u][v]['weight']*3 for u,v in G_weighted.edges])
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nx.draw_networkx_edge_labels(G_weighted, pos, edge_labels=edge_labels, font_color='red')
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plt.title('MDP Übergangsdiagramm mit angepassten Wahrscheinlichkeiten')
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plt.show()
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