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Verschlüsselter Code: Ephaptische Übertragung (view source)
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== Zusammenfassung == | |||
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Der Begriff „Cognitive Neural Network“, abgekürzt mit „RNC“, ist ein dynamischer kognitiver intellektueller Prozess des Klinikers, der das Netzwerk zum Selbsttraining abfragt. Das „RNC“ ist kein „maschinelles Lernen“, denn während letzteres vom Kliniker mit statistischen und Vorhersageanpassungen trainiert werden muss, schult das „RNC“ den Kliniker oder leitet den Kliniker vielmehr zur Diagnose, während es immer einer Logik folgend befragt wird menschlich, daher der Begriff „kognitiv“. Wie gezeigt, war die Definition von „Emasticatory Spasm“ bei unserer Patientin Mary Poppins kein klinisch einfacher Prozess, aber angesichts der Themen, die in den vorherigen Kapiteln von Masticationpedia vorgestellt wurden, stehen uns mindestens drei unterstützende Elemente zur Verfügung: eine Vision von „Quantum Probability“ physikalisch-chemischer Phänomene in komplexen biologischen Systemen, die in den jeweiligen Kapiteln ausführlich behandelt werden; eine formellere und weniger vage Sprache als die natürliche Sprache, die die diagnostische Analyse durch die an den ersten Eingabeknoten des 'RNC' leitet '<math>\tau</math> Kohärenz Demarcator' beschrieben im Kapitel '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]'; der „RNC“-Prozess, der, da er ausschließlich vom Kliniker verwaltet und geleitet wird, zu einem wesentlichen Mittel für die definitive Diagnose wird. Der „RNC“ ist in der Tat das Ergebnis eines tiefgreifenden kognitiven Prozesses, der bei jedem Schritt der Analyse durchgeführt wird, in dem der Kliniker seine Intuitionen abwägt, seine Zweifel klärt, die Berichte bewertet, die Kontexte berücksichtigt und Schritt für Schritt vorgeht das Ergebnis der Antwort aus der Datenbank, die in unserem Fall Pubmed ist und die im Wesentlichen den aktuellen Stand des Basiswissens darstellt <math>KB_t</math> zum Zeitpunkt der Abfrage und <math>KB_c</math> im breiteren Fachkontext. | Der Begriff „Cognitive Neural Network“, abgekürzt mit „RNC“, ist ein dynamischer kognitiver intellektueller Prozess des Klinikers, der das Netzwerk zum Selbsttraining abfragt. Das „RNC“ ist kein „maschinelles Lernen“, denn während letzteres vom Kliniker mit statistischen und Vorhersageanpassungen trainiert werden muss, schult das „RNC“ den Kliniker oder leitet den Kliniker vielmehr zur Diagnose, während es immer einer Logik folgend befragt wird menschlich, daher der Begriff „kognitiv“. Wie gezeigt, war die Definition von „Emasticatory Spasm“ bei unserer Patientin Mary Poppins kein klinisch einfacher Prozess, aber angesichts der Themen, die in den vorherigen Kapiteln von Masticationpedia vorgestellt wurden, stehen uns mindestens drei unterstützende Elemente zur Verfügung: eine Vision von „Quantum Probability“ physikalisch-chemischer Phänomene in komplexen biologischen Systemen, die in den jeweiligen Kapiteln ausführlich behandelt werden; eine formellere und weniger vage Sprache als die natürliche Sprache, die die diagnostische Analyse durch die an den ersten Eingabeknoten des 'RNC' leitet '<math>\tau</math> Kohärenz Demarcator' beschrieben im Kapitel '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]'; der „RNC“-Prozess, der, da er ausschließlich vom Kliniker verwaltet und geleitet wird, zu einem wesentlichen Mittel für die definitive Diagnose wird. Der „RNC“ ist in der Tat das Ergebnis eines tiefgreifenden kognitiven Prozesses, der bei jedem Schritt der Analyse durchgeführt wird, in dem der Kliniker seine Intuitionen abwägt, seine Zweifel klärt, die Berichte bewertet, die Kontexte berücksichtigt und Schritt für Schritt vorgeht das Ergebnis der Antwort aus der Datenbank, die in unserem Fall Pubmed ist und die im Wesentlichen den aktuellen Stand des Basiswissens darstellt <math>KB_t</math> zum Zeitpunkt der Abfrage und <math>KB_c</math> im breiteren Fachkontext. | ||
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== Einführung == | ==Einführung == | ||
Im Kapitel '[[1° | Im Kapitel '[[1° Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]' wir kamen sofort zu einer Schlussfolgerung unter Umgehung aller kognitiven, klinischen und wissenschaftlichen Prozesse, die der diagnostischen Definition zugrunde liegen, aber es ist nicht so einfach, sonst hätte unsere arme Patientin Mary Poppins nicht 10 Jahre auf die richtige Diagnose warten müssen.<blockquote>Hervorzuheben ist, dass es sich nicht um eine Nachlässigkeit des Klinikers handelt, sondern um die Komplexität „biologischer Komplexsysteme“ und vor allem um eine noch an einer „klassischen Wahrscheinlichkeit“ verankerte Denkweise, die gesunde und kranke Phänotypen nach Symptomen kategorisiert und Zeichen untersuchten Kliniker, anstatt den „Zustand“ des Systems in der zeitlichen Entwicklung zu untersuchen. Dieses Konzept, vorweggenommen im Kapitel '[[Logik der medizinischen Sprache: Einführung in die quantenähnliche Wahrscheinlichkeit im Kausystem]]' and in '[[Schlussfolgerungen zum Status quo in der medizinischen Sprachlogik bezüglich des Kausystems]]' hat die Grundlagen für eine artikuliertere und weniger deterministische medizinische Sprache gelegt, die sich hauptsächlich auf den „Zustand“ des „mesoskopischen Systems“ konzentriert, dessen Zweck im Wesentlichen darin besteht, die vom Zentralnervensystem erzeugte Nachricht in Maschinensprache zu entschlüsseln, während wir helfen werden in der Beschreibung anderer klinischer Fälle, über die in den nächsten Kapiteln von Masticationpedia berichtet wird. </blockquote>Dieses Modell, das wir mit dem Begriff „Cognitive Neural Network“, abgekürzt als „RNC“, vorschlagen, ist ein dynamischer kognitiver intellektueller Prozess des Klinikers, der das Netzwerk zum Selbsttraining abfragt. Das „RNC“ ist kein „maschinelles Lernen“, denn während letzteres vom Kliniker mit statistischen und Vorhersageanpassungen trainiert werden muss, schult das „RNC“ den Kliniker oder leitet den Kliniker vielmehr zur Diagnose, während es immer einer Logik folgend befragt wird menschlich, daher der Begriff „kognitiv“. | ||
Tatsächlich versagen einige klassische Modelle des maschinellen Lernens, deren Training im Labor positive Ergebnisse liefert, wenn sie auf den realen Kontext angewendet werden. Dies wird normalerweise auf eine Diskrepanz zwischen den Datensätzen, mit denen die Maschine trainiert wurde, und den Daten, auf die sie in der realen Welt trifft, zurückgeführt. Ein praktisches Beispiel dafür kann der im diagnostischen Prozess unserer Patientin Mary Poppins angetroffene Behauptungskonflikt zwischen dem zahnmedizinischen und dem neurologischen Kontext darstellen, der nur die Stütze des Kohärenzdemarkators darstellt <math>\tau</math> (kognitiver Prozess) gelöst werden konnte. | Tatsächlich versagen einige klassische Modelle des maschinellen Lernens, deren Training im Labor positive Ergebnisse liefert, wenn sie auf den realen Kontext angewendet werden. Dies wird normalerweise auf eine Diskrepanz zwischen den Datensätzen, mit denen die Maschine trainiert wurde, und den Daten, auf die sie in der realen Welt trifft, zurückgeführt. Ein praktisches Beispiel dafür kann der im diagnostischen Prozess unserer Patientin Mary Poppins angetroffene Behauptungskonflikt zwischen dem zahnmedizinischen und dem neurologischen Kontext darstellen, der nur die Stütze des Kohärenzdemarkators darstellt <math>\tau</math> (kognitiver Prozess) gelöst werden konnte. | ||
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* '''Output''': Die ausgehenden Daten aus dem Netzwerk, die im Wesentlichen einer präzisen kognitiven Trigger-Anfrage entsprechen, liefern eine große Anzahl von Daten, die mit dem angeforderten Schlüsselwort klassifiziert und korreliert sind. Der Kliniker muss Zeit und Konzentration aufwenden, um mit der Entschlüsselung des Maschinencodes fortzufahren. Tatsächlich haben wir miterlebt, wie unsere Patientin Mary Poppins nach den von Forschungskriterien wie den „Research Diagnostic Criteria“ (RDC) vorgegebenen Indikationen sofort als „TMDs“ kategorisiert wurde, und wir haben auch einen Weg vorgeschlagen, die diagnostischen Möglichkeiten in zu erweitern Zahnheilkunde durch ein „unscharfes“ Modell, das es ermöglichen würde, sich in anderen Kontexten als dem eigenen zu bewegen. Dies zeigt die Komplexität von Differentialdiagnosen und die Schwierigkeiten, einem klassischen semiotischen Fahrplan zu folgen, weil wir zu sehr in der verbalen Sprache und zu wenig in einer Quantenkultur biologischer Systeme verankert sind. Dies grenzt an das Konzept der Maschinensprache und des anfänglichen Entschlüsselungsbefehls, das wir im nächsten Abschnitt kurz erläutern werden. | *'''Output''': Die ausgehenden Daten aus dem Netzwerk, die im Wesentlichen einer präzisen kognitiven Trigger-Anfrage entsprechen, liefern eine große Anzahl von Daten, die mit dem angeforderten Schlüsselwort klassifiziert und korreliert sind. Der Kliniker muss Zeit und Konzentration aufwenden, um mit der Entschlüsselung des Maschinencodes fortzufahren. Tatsächlich haben wir miterlebt, wie unsere Patientin Mary Poppins nach den von Forschungskriterien wie den „Research Diagnostic Criteria“ (RDC) vorgegebenen Indikationen sofort als „TMDs“ kategorisiert wurde, und wir haben auch einen Weg vorgeschlagen, die diagnostischen Möglichkeiten in zu erweitern Zahnheilkunde durch ein „unscharfes“ Modell, das es ermöglichen würde, sich in anderen Kontexten als dem eigenen zu bewegen. Dies zeigt die Komplexität von Differentialdiagnosen und die Schwierigkeiten, einem klassischen semiotischen Fahrplan zu folgen, weil wir zu sehr in der verbalen Sprache und zu wenig in einer Quantenkultur biologischer Systeme verankert sind. Dies grenzt an das Konzept der Maschinensprache und des anfänglichen Entschlüsselungsbefehls, das wir im nächsten Abschnitt kurz erläutern werden. | ||
=== Einweihungsbefehl === | ===Einweihungsbefehl=== | ||
Stellen wir uns für einen Moment vor, dass das Gehirn die Sprache eines Computers spricht und nicht umgekehrt, wie dies in der Technik der Fall ist, um den oben erwähnten Unterschied zwischen Maschinensprache und menschlicher verbaler Sprache herauszuarbeiten. Um einen Satz, ein Wort oder eine Formel zu schreiben, verwendet der Computer nicht den klassischen verbalen Modus (Alphabet) oder den Dezimalmodus (Zahlen), mit denen wir mathematische Formeln schreiben, sondern seinen eigenen „schreibenden“ Sprachcode, der HTML-Code für das Web genannt wird . Nehmen wir als Beispiel das Schreiben einer ziemlich komplexen Formel, sie wird unserem Gehirn in der verbalen Sprache präsentiert, mit der wir gelernt haben, eine mathematische Gleichung zu lesen, in der folgenden Form: | Stellen wir uns für einen Moment vor, dass das Gehirn die Sprache eines Computers spricht und nicht umgekehrt, wie dies in der Technik der Fall ist, um den oben erwähnten Unterschied zwischen Maschinensprache und menschlicher verbaler Sprache herauszuarbeiten. Um einen Satz, ein Wort oder eine Formel zu schreiben, verwendet der Computer nicht den klassischen verbalen Modus (Alphabet) oder den Dezimalmodus (Zahlen), mit denen wir mathematische Formeln schreiben, sondern seinen eigenen „schreibenden“ Sprachcode, der HTML-Code für das Web genannt wird . Nehmen wir als Beispiel das Schreiben einer ziemlich komplexen Formel, sie wird unserem Gehirn in der verbalen Sprache präsentiert, mit der wir gelernt haben, eine mathematische Gleichung zu lesen, in der folgenden Form: | ||
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So wie das Fehlen eines Teils des Binärcodes die Darstellung der Formel verfälscht, so ist auch die Entschlüsselung der Maschinensprache des ZNS eine Quelle der Unbestimmtheit und Mehrdeutigkeit der verbalen Sprache und kontextuell diagnostischer Fehler. | So wie das Fehlen eines Teils des Binärcodes die Darstellung der Formel verfälscht, so ist auch die Entschlüsselung der Maschinensprache des ZNS eine Quelle der Unbestimmtheit und Mehrdeutigkeit der verbalen Sprache und kontextuell diagnostischer Fehler. | ||
=== Kognitiver Prozess === | ===Kognitiver Prozess=== | ||
----Der Kern des „RNC“-Modells liegt in dem kognitiven Prozess, der sich ausschließlich auf den Kliniker bezieht, der am Ruder steht, während das Netzwerk im Wesentlichen der Kompass bleibt, der vor Kursabweichungen warnt und/oder andere Alternativrouten vorschlägt, aber die Entscheidungsverantwortung immer bezieht zum Kliniker (menschlicher Verstand). In dieser einfachen Definition, wir werden es am Ende des Kapitels besser erkennen, wird der Synergismus „neuronales Netzwerk“ und „menschlicher kognitiver Prozess“ des Klinikers selbstimplementierend sein, weil der Kliniker einerseits geschult oder besser angeleitet wird das neuronale Netz (Datenbank) und das Letzte wird auf dem letzten aktualisierten wissenschaftlich-klinischen Ereignis trainiert. Grundsätzlich fügt die endgültige Diagnose dem zeitlichen Basiswissen eine zusätzliche Information hinzu <math>Kb_t</math>.Dieses Modell unterscheidet sich wesentlich vom „maschinellen Lernen“ allein durch die Beobachtung der beiden Modelle in ihrer strukturellen Konfiguration (Abbildungen 1 und 3). | ----Der Kern des „RNC“-Modells liegt in dem kognitiven Prozess, der sich ausschließlich auf den Kliniker bezieht, der am Ruder steht, während das Netzwerk im Wesentlichen der Kompass bleibt, der vor Kursabweichungen warnt und/oder andere Alternativrouten vorschlägt, aber die Entscheidungsverantwortung immer bezieht zum Kliniker (menschlicher Verstand). In dieser einfachen Definition, wir werden es am Ende des Kapitels besser erkennen, wird der Synergismus „neuronales Netzwerk“ und „menschlicher kognitiver Prozess“ des Klinikers selbstimplementierend sein, weil der Kliniker einerseits geschult oder besser angeleitet wird das neuronale Netz (Datenbank) und das Letzte wird auf dem letzten aktualisierten wissenschaftlich-klinischen Ereignis trainiert. Grundsätzlich fügt die endgültige Diagnose dem zeitlichen Basiswissen eine zusätzliche Information hinzu <math>Kb_t</math>.Dieses Modell unterscheidet sich wesentlich vom „maschinellen Lernen“ allein durch die Beobachtung der beiden Modelle in ihrer strukturellen Konfiguration (Abbildungen 1 und 3). | ||
[[File:Joim12822-fig-0004-m.jpeg|alt=|left|thumb|200x200px|'''Abbildung 3:''' Grafische Darstellung eines archetypischen KNN, in dem es in der ersten Phase der Initialisierung zu sehen ist, wo es fünf Eingabeknoten gibt<ref name=":1">G S Handelman, H K Kok, R V Chandra, A H Razavi, M J Lee, H Asadi. eDoctor: machine learning and the future of medicine.J Intern Med.2018 Dec;284(6):603-619.doi: 10.1111/joim.12822. Epub 2018 Sep 3.</ref> während im "RNC"-Modell die erste Stufe aus nur einem Knoten besteht. Text folgen. ]]Abbildung 3 zeigt ein typisches neuronales Netzwerk, auch bekannt als künstliche NNs. Diese künstlichen NNs versuchen, mehrere Berechnungsebenen zu verwenden, um das Konzept nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen interpretiert und daraus Schlussfolgerungen zieht.<ref name=":1" />NNs sind im Wesentlichen mathematische Modelle, die entwickelt wurden, um komplexe und unterschiedliche Informationen zu verarbeiten, und die Nomenklatur dieses Algorithmus stammt von der Verwendung von synapsenähnlichen „Knoten“ im Gehirn.<ref>Schwarzer G, Vach W, Schumacher M. On the misuses of artificial neural networks for prognostic and diagnostic classification in oncology. Stat Med 2000; 19: 541–61.</ref> Der Lernprozess eines NN kann überwacht oder unüberwacht sein. Ein neuronales Netzwerk soll überwacht lernen, wenn die gewünschte Ausgabe bereits zielgerichtet ist und durch Datentraining in das Netzwerk eingeführt wird, während ein nicht überwachtes NN keine solchen vorab identifizierten Zielausgaben hat und das Ziel darin besteht, ähnliche Einheiten in bestimmten Bereichen nahe beieinander zu gruppieren des Wertebereichs. Das überwachte Modul nimmt Daten (z. B. Symptome, Risikofaktoren, Bildgebung und Laborbefunde) zum Training bekannter Ergebnisse und sucht nach verschiedenen Kombinationen, um die am besten vorhersagbare Kombination von Variablen zu finden. NN weist bestimmten Kombinationen von Knoten mehr oder weniger Gewicht zu, um die Vorhersageleistung des trainierten Modells zu optimieren.<ref>Abdi H. A neural network primer. J Biol Syst 1994; 02: 247–81.</ref> | [[File:Joim12822-fig-0004-m.jpeg|alt=|left|thumb|200x200px|'''Abbildung 3:''' Grafische Darstellung eines archetypischen KNN, in dem es in der ersten Phase der Initialisierung zu sehen ist, wo es fünf Eingabeknoten gibt<ref name=":1">G S Handelman, H K Kok, R V Chandra, A H Razavi, M J Lee, H Asadi. eDoctor: machine learning and the future of medicine.J Intern Med.2018 Dec;284(6):603-619.doi: 10.1111/joim.12822. Epub 2018 Sep 3.</ref> während im "RNC"-Modell die erste Stufe aus nur einem Knoten besteht. Text folgen. ]]Abbildung 3 zeigt ein typisches neuronales Netzwerk, auch bekannt als künstliche NNs. Diese künstlichen NNs versuchen, mehrere Berechnungsebenen zu verwenden, um das Konzept nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen interpretiert und daraus Schlussfolgerungen zieht.<ref name=":1" />NNs sind im Wesentlichen mathematische Modelle, die entwickelt wurden, um komplexe und unterschiedliche Informationen zu verarbeiten, und die Nomenklatur dieses Algorithmus stammt von der Verwendung von synapsenähnlichen „Knoten“ im Gehirn.<ref>Schwarzer G, Vach W, Schumacher M. On the misuses of artificial neural networks for prognostic and diagnostic classification in oncology. Stat Med 2000; 19: 541–61.</ref> Der Lernprozess eines NN kann überwacht oder unüberwacht sein. Ein neuronales Netzwerk soll überwacht lernen, wenn die gewünschte Ausgabe bereits zielgerichtet ist und durch Datentraining in das Netzwerk eingeführt wird, während ein nicht überwachtes NN keine solchen vorab identifizierten Zielausgaben hat und das Ziel darin besteht, ähnliche Einheiten in bestimmten Bereichen nahe beieinander zu gruppieren des Wertebereichs. Das überwachte Modul nimmt Daten (z. B. Symptome, Risikofaktoren, Bildgebung und Laborbefunde) zum Training bekannter Ergebnisse und sucht nach verschiedenen Kombinationen, um die am besten vorhersagbare Kombination von Variablen zu finden. NN weist bestimmten Kombinationen von Knoten mehr oder weniger Gewicht zu, um die Vorhersageleistung des trainierten Modells zu optimieren.<ref>Abdi H. A neural network primer. J Biol Syst 1994; 02: 247–81.</ref> | ||
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Aber lassen Sie uns im Detail sehen, wie ein 'RNC' aufgebaut ist | Aber lassen Sie uns im Detail sehen, wie ein 'RNC' aufgebaut ist | ||
== Kognitives neuronales Netzwerk == | ==Kognitives neuronales Netzwerk== | ||
In diesem Absatz scheint es notwendig, den klinischen Prozess zu erklären, der mit der Unterstützung des „RNC“ gefolgt wird, indem Schritt für Schritt die kognitiven Anfragen an das Netzwerk und die kognitive Analyse durchgeführt werden, die an den Daten als Antwort vom Netzwerk durchgeführt wird. Die Karte wurde auch in Abbildung 4 mit Links zu den Netzwerkantworten angezeigt, die für eine konsistentere Dokumentation angezeigt werden können: | In diesem Absatz scheint es notwendig, den klinischen Prozess zu erklären, der mit der Unterstützung des „RNC“ gefolgt wird, indem Schritt für Schritt die kognitiven Anfragen an das Netzwerk und die kognitive Analyse durchgeführt werden, die an den Daten als Antwort vom Netzwerk durchgeführt wird. Die Karte wurde auch in Abbildung 4 mit Links zu den Netzwerkantworten angezeigt, die für eine konsistentere Dokumentation angezeigt werden können: | ||
* '''Kohärenz Demarkator <math>\tau</math>:'''Wie wir zuvor beschrieben haben, ist der erste Schritt ein Netzwerkanalyse-Initialisierungsbefehl, der sich tatsächlich aus einer vorherigen kognitiven Verarbeitung der Behauptungen im zahnmedizinischen Kontext ableitet <math>\delta_n</math> und die neurologische <math>\gamma_n</math> zu denen die ' <math>\tau</math> Kohärenz Demarcator' gab absolutes Gewicht, indem er den dentalen Kontext effektiv eliminierte <math>\delta_n</math> aus dem Prozess. Aus dem, was aus den neurologischen Behauptungen hervorgeht <math>\gamma_n</math>Der „Zustand“ des Trigeminusnervensystems erscheint unstrukturiert und hebt Anomalien der Trigeminusreflexe hervor, für die der Befehl „Initialisierung“ gilt | * '''Kohärenz Demarkator <math>\tau</math>:'''Wie wir zuvor beschrieben haben, ist der erste Schritt ein Netzwerkanalyse-Initialisierungsbefehl, der sich tatsächlich aus einer vorherigen kognitiven Verarbeitung der Behauptungen im zahnmedizinischen Kontext ableitet <math>\delta_n</math> und die neurologische <math>\gamma_n</math> zu denen die ' <math>\tau</math> Kohärenz Demarcator' gab absolutes Gewicht, indem er den dentalen Kontext effektiv eliminierte <math>\delta_n</math> aus dem Prozess. Aus dem, was aus den neurologischen Behauptungen hervorgeht <math>\gamma_n</math>Der „Zustand“ des Trigeminusnervensystems erscheint unstrukturiert und hebt Anomalien der Trigeminusreflexe hervor, für die der Befehl „Initialisierung“ gilt [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+&size=200 Trige]<nowiki/>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+&size=200 minusreflex]' gehen und die Datenbank testen (Pubmed). | ||
*<nowiki/><nowiki/>'''1. offene Schleife''': Dieser Befehl „Initialisieren“ wird daher als anfängliche Eingabe für die Pubmed-Datenbank betrachtet, die mit 2.466 klinischen und experimentellen Daten antwortet, die dem Kliniker zur Verfügung stehen. Die Eröffnung der ersten echten kognitiven Analyse wird genau auf die Analyse des ersten Ergebnisses des „RNC“ entsprechend dem „Trigeminalreflex“ ausgearbeitet. In dieser Phase stellen wir fest, dass ein diskreter Prozentsatz der Daten eine Übereinstimmung zwischen Anomalien des Trigeminusreflexes und Demyelinisierungsproblemen aufzeigt, daher entspricht die erste offene Schleife: '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+&size=200 Demyelinisierende Neuropathie]<nowiki>''</nowiki> die 14 sensible Daten zurückgibt. Hinter der Wahl dieses Schlüssels steht ein aktiver und dynamischer kognitiver Prozess des Klinikers. Aus den Behauptungen im neurologischen Kontext wurde eine neuropathische Pathologi<nowiki/><nowiki/>e vermutet, bei der auch der demyelinisierende Aspekt berücksichtigt werden sollte. | *<nowiki/><nowiki/>'''1. offene Schleife''': Dieser Befehl „Initialisieren“ wird daher als anfängliche Eingabe für die Pubmed-Datenbank betrachtet, die mit 2.466 klinischen und experimentellen Daten antwortet, die dem Kliniker zur Verfügung stehen. Die Eröffnung der ersten echten kognitiven Analyse wird genau auf die Analyse des ersten Ergebnisses des „RNC“ entsprechend dem „Trigeminalreflex“ ausgearbeitet. In dieser Phase stellen wir fest, dass ein diskreter Prozentsatz der Daten eine Übereinstimmung zwischen Anomalien des Trigeminusreflexes und Demyelinisierungsproblemen aufzeigt, daher entspricht die erste offene Schleife: '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+&size=200 Demyelinisierende Neuropathie]<nowiki>''</nowiki> die 14 sensible Daten zurückgibt. Hinter der Wahl dieses Schlüssels steht ein aktiver und dynamischer kognitiver Prozess des Klinikers. Aus den Behauptungen im neurologischen Kontext wurde eine neuropathische Pathologi<nowiki/><nowiki/>e vermutet, bei der auch der demyelinisierende Aspekt berücksichtigt werden sollte. | ||
*'''2. Schleif'''<nowiki/><nowiki/>'''e offen:''' Der Prozess wird fortgesetzt, indem immer detaillierter auf die Schlüsselwörter fokussiert wird, die unseren elektrophysiologischen anomalen Ergebnisdaten entsprechen, dh der Latenz des Kieferrucks. Diese Eingabe entspricht '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency Latenz]' und gibt 6 sensible Daten zurück, auf denen eine weitere Iteration der Schleife verarbeitet werden soll. | *'''2. Schleif'''<nowiki/><nowiki/>'''e offen:''' Der Prozess wird fortgesetzt, indem immer detaillierter auf die Schlüsselwörter fokussiert wird, die unseren elektrophysiologischen anomalen Ergebnisdaten entsprechen, dh der Latenz des Kieferrucks. Diese Eingabe entspricht '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency Latenz]' und gibt 6 sensible Daten zurück, auf denen eine weitere Iteration der Schleife verarbeitet werden soll. | ||
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*'''8. Schleife geschlossen''': In diesem einzelnen Knoten könnte der Kliniker die Schleife beenden, hätte aber nichts gelöst, da die Decodierung der verschlüsselten Nachricht noch nicht erreicht wurde. Es sei darauf hingewiesen, dass die elektrophysiologische Methode mit der Bezeichnung „heteronomer H-Reflex“ in der Lage ist, Anomalien der Reaktion des Schläfenmuskels hervorzuheben, für den die Schleife fortgesetzt wurde, indem das folgende spezifische Schlüsselwort eingefügt wird:' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Abnormale Reaktion des Schläfenmuskels]' die 137 Daten zurückgibt. | *'''8. Schleife geschlossen''': In diesem einzelnen Knoten könnte der Kliniker die Schleife beenden, hätte aber nichts gelöst, da die Decodierung der verschlüsselten Nachricht noch nicht erreicht wurde. Es sei darauf hingewiesen, dass die elektrophysiologische Methode mit der Bezeichnung „heteronomer H-Reflex“ in der Lage ist, Anomalien der Reaktion des Schläfenmuskels hervorzuheben, für den die Schleife fortgesetzt wurde, indem das folgende spezifische Schlüsselwort eingefügt wird:' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Abnormale Reaktion des Schläfenmuskels]' die 137 Daten zurückgibt. | ||
*'''9. Schleife offen''': Durch das Studium der 137 Artikel, die in Pubmed erschienen sind, vermutet der Kliniker, dass die Reaktionsanomalien im Schläfenmuskel durch den H-Reflex-Test von einer Streuung des Reizstroms bei der unstrukturierten Brandstiftung abhängen, und untersucht daher die Schleife weiter das Netzwerk nach einem weiteren Schlüsselwort befragen, den 'Lateralen Hoffnungsimpulsen', das den kognitiven Prozess des 'Neuralen Netzwerks' mit einem nahen Artikel zu unseren klinischen Hypothesen bezüglich der Patientin Mary Poppins endgültig abschließt und das ist '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ Die ephaptische Übertragung ist der Ursprung der abnormalen Muskelreaktion, die bei Hemifacial Spasmen beobachtet wird]'<center>[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.44.jpeg|center|600x600px|thumb|'''Abbildung 4:''' Die in der Vorlage hervorgehobenen aktiven Links der „RNC“ entsprechen der Datenbank „Pubmed“ und können dokumentiert werden.]] | *'''9. Schleife offen''': Durch das Studium der 137 Artikel, die in Pubmed erschienen sind, vermutet der Kliniker, dass die Reaktionsanomalien im Schläfenmuskel durch den H-Reflex-Test von einer Streuung des Reizstroms bei der unstrukturierten Brandstiftung abhängen, und untersucht daher die Schleife weiter das Netzwerk nach einem weiteren Schlüsselwort befragen, den 'Lateralen Hoffnungsimpulsen', das den kognitiven Prozess des 'Neuralen Netzwerks' mit einem nahen Artikel zu unseren klinischen Hypothesen bezüglich der Patientin Mary Poppins endgültig abschließt und das ist '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ Die ephaptische Übertragung ist der Ursprung der abnormalen Muskelreaktion, die bei Hemifacial Spasmen beobachtet wird]'<center>[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.44.jpeg|center|600x600px|thumb|'''Abbildung 4:''' Die in der Vorlage hervorgehobenen aktiven Links der „RNC“ entsprechen der Datenbank „Pubmed“ und können dokumentiert werden.]] | ||
<center></center> | <center></center> | ||
== Abschluss == | ==Abschluss== | ||
Wie gezeigt, war die Definition von „Emasticatory spasm“ bei unserer Patientin Mary Poppins kein klinisch einfacher Prozess, aber unter Berücksichtigung der Themen, die in den vorherigen Kapiteln von Masticationpedia vorgestellt wurden, stehen uns mindestens drei Elemente zur Unterstützung zur Verfügung: | Wie gezeigt, war die Definition von „Emasticatory spasm“ bei unserer Patientin Mary Poppins kein klinisch einfacher Prozess, aber unter Berücksichtigung der Themen, die in den vorherigen Kapiteln von Masticationpedia vorgestellt wurden, stehen uns mindestens drei Elemente zur Unterstützung zur Verfügung: | ||
# Eine Vision der „Quantenwahrscheinlichkeit“ von physikalisch-chemischen Phänomenen in komplexen biologischen Systemen, die ausführlich in den spezifischen Kapiteln diskutiert werden. | #Eine Vision der „Quantenwahrscheinlichkeit“ von physikalisch-chemischen Phänomenen in komplexen biologischen Systemen, die ausführlich in den spezifischen Kapiteln diskutiert werden. | ||
# Eine formellere und weniger vage Sprache als die natürliche Sprache, die die diagnostische Analyse durch die an den ersten Eingabeknoten des 'RNC' leitet '<math>\tau</math> Kohärenz Demarkator' im Kapitel beschrieben '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]' | #Eine formellere und weniger vage Sprache als die natürliche Sprache, die die diagnostische Analyse durch die an den ersten Eingabeknoten des 'RNC' leitet '<math>\tau</math> Kohärenz Demarkator' im Kapitel beschrieben '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]' | ||
# Der „RNC“-Prozess, der ausschließlich vom Kliniker verwaltet und geleitet wird, wird zu einem wesentlichen Mittel für die endgültige Diagnose. | #Der „RNC“-Prozess, der ausschließlich vom Kliniker verwaltet und geleitet wird, wird zu einem wesentlichen Mittel für die endgültige Diagnose. | ||
Der „RNC“ ist in der Tat das Ergebnis eines tiefgreifenden kognitiven Prozesses, der bei jedem Schritt der Analyse durchgeführt wird, in dem der Kliniker seine Intuitionen abwägt, seine Zweifel klärt, die Berichte bewertet, die Kontexte berücksichtigt und Schritt für Schritt vorgeht das Ergebnis der Antwort aus der Datenbank, in unserem Fall Pubmed, die im Wesentlichen den aktuellen Stand des Grundwissens darstellt <math>KB_t</math>zur Fragestunde und die<math>KB_c</math> in den breitesten Fachkontexten. | Der „RNC“ ist in der Tat das Ergebnis eines tiefgreifenden kognitiven Prozesses, der bei jedem Schritt der Analyse durchgeführt wird, in dem der Kliniker seine Intuitionen abwägt, seine Zweifel klärt, die Berichte bewertet, die Kontexte berücksichtigt und Schritt für Schritt vorgeht das Ergebnis der Antwort aus der Datenbank, in unserem Fall Pubmed, die im Wesentlichen den aktuellen Stand des Grundwissens darstellt <math>KB_t</math>zur Fragestunde und die<math>KB_c</math> in den breitesten Fachkontexten. | ||
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Um mehr über die methodische Beschreibung des „Heteronimous H-Reflex“ zu erfahren, wird der Leser eingeladen, ihm zu folgen | Um mehr über die methodische Beschreibung des „Heteronimous H-Reflex“ zu erfahren, wird der Leser eingeladen, ihm zu folgen | ||
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