Vortrag im Rahmen der Veranstaltung Anwendungen 1 Thema

Vortrag im Rahmen der Veranstaltung „Anwendungen 1“ Thema: Workflow Optimierung, automatische Generierung von medizinischen Berichten unterstützt durch Regeln und semantische Annotationen. von Jan Kuhr Betreuer: Prof. Dr. rer. nat. Michael Neitzke 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 1

Gliederung n Motivation Prozess Medizinische Berichte Dateninterpretation/Auswertung Ausblick n Literatur n n 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 2

Meine Motivation: n Prozessoptimierung im medizinischen Berichtswesen n n In einem Institut für Leistungsdiagnostik, Ergospirometrie, Präventivmedizin, Sportmedizin Kunden: q q 24. Juni 2008 Leistungssportler Freizeitsportler Ärzte / Praxen Menschen in sportmedizinischer Behandlung HAW-Hamburg Jan Kuhr 3

Meine Motivation: n Aufgabenbereiche: n n Analyse von bestehenden Arbeitsabläufen Identifizierung von mit Software automatisierbaren Arbeitsabläufen q q n 24. Juni 2008 Dateneingabe / Datenimport / Datenhaltung Real-Time Schnittstellen zu Messgeräten Datenauswertung bzw. Erstellung von Metadaten und semantischen Annotationen automatische Generierung von medizinischen Berichten aus umfangreicher Datenbasis. Dadurch Prozessoptimierung, Entlastung von Ärzten und Personal HAW-Hamburg Jan Kuhr 4

vereinfachter Prozess: Datenerhebung Neuer Kundendaten: Anamnese: Name…. Vorgeschichte Adresse: Anz. Kinder: DOB: Operationen: Messdaten Labordaten Transformation der Eingabedaten in gewünschte Datenauswertung Ausgaberepräsentation manuelle Auswertung Kundendaten Anamnese Messdaten automatische Auswertung Labordaten Diagnosen 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr Ärztl. Diagnosen Bericht(e) 5

Medizinische Berichte n n n 24. Juni 2008 Sehr weiter Anwendungsbereich Aber meistens eine starke Spezialisierung Verschiedene Adressaten/Repräsentationen Viele Ausgangsdaten unterschiedlicher Art Hohe Komplexität der Daten / Relationen Hoher Anspruch an Genauigkeit HAW-Hamburg Jan Kuhr 6

Berichte -> Komponenten: q Statische Elemente/Berichtsgerüst (~60%) n n q Briefkopf / Anschreiben Kopf-Fußzeile Textabsätze oder Grafiken die für jeden Fall gelten Layout Vorgaben und Textsatz Dynamische Elemente (~40%) n n n 24. Juni 2008 Zahlenwerte und Grafiken aus Meßsystemen Patientenspezifischer Diagnosetext bzw. Textbausteine Persönliche Anmerkungen des Arztes HAW-Hamburg Jan Kuhr 7

Berichte -> dynamische Elemente: @1 Sie sollten aber krankheitsbedingt aufhören Bericht Guten Tag Herr Meyer… Vielen Dank für Ihr Interesse. . oder @1 Sie sollten aber etwas kürzer treten …generell kann man sagen Sport ist gut…. 1 2 In jedem Fall empfehlen wir eine gesunde, ausgewogene Ernährung. @3 Versuchen Sie das Rauchen aufzugeben. 3 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 8

Erzeugen dynamischer Elemente (ist/soll in %) n n Direkte Übernahme einfacher Daten q Z. B. Anschrift, Zahlenwerte, Grafikgenerierung (30/30) Manuelle Interpretation von Daten q „Übersetzung“ durch eine Person mit Fachwissen q Zeitaufwändig bei vielen Auswahlmöglichkeiten (60/10) Semi-Automatische Selektion von Daten (0/10) q Das System verbirgt irrelevante Daten, grenzt ein q Das System schlägt verschiedene Möglichkeiten vor Automatische Interpretation von Daten (10/50) q Das System kann aus der Datenbasis selbstständig dynamische Dokumentanteile erzeugen 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 9

1. Direkte Interpretation anhand von Regeln n Dokumentbausteine müssen mit Verwendbarkeitsregeln angereichert werden Regeln definieren feste Zusammenhänge des Bausteins zu Diagnose, Daten und Repräsentationsform Dadurch maschinelle, logische Auswahl anhand annotierter Regeln, Daten und Zusammenhänge 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 10

Regelannotationen: Herz. OP==true || HF>175 Sie sollten aber krankheitsbedingt aufhören @1 Stunden. Sport. Tag>3 || Alter>50 oder Sie sollten aber etwas kürzer treten @1 Anzahl. Zigaretten>0 Bericht Guten Tag Herr Meyer… Vielen Dank für Ihr Interesse. . …generell kann man sagen Sport ist gut…. 1 2 In jedem Fall empfehlen wir eine gesunde, ausgewogene Ernährung. Versuchen Sie das Rauchen aufzugeben. @3 3 Anzahl. Zigaretten>20 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 11

semantische Annotationen: „Kein Sport“ „Krank“ Sie sollten aber krankheitsbedingt aufhören @1 oder „Weniger Sport“ Sie sollten aber etwas kürzer treten @1 „Rauchen Aufgeben“ „Motivation“ Versuchen Sie das Rauchen aufzugeben. @3 Bericht Guten Tag Herr Meyer… Vielen Dank für Ihr Interesse. . …generell kann man sagen Sport ist gut…. 1 2 In jedem Fall empfehlen wir eine gesunde, ausgewogene Ernährung. 3 „Stark eingeschränkte Lungenfunktionalität“ 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 12

2. Interpretation anhand semantischer Annotationen n Dokumentbausteine müssen mit Meta-Informationen angereichert werden n Metadaten beschreiben den Inhalt und die Bedeutung des Bausteins (Kernaussage) n Maschinelle Auswahl von Bausteinen über Auswertung vorkommender Begriffe/Notationen aller Dokumentbausteine n Vorteil: medizinische Diagnosen können meist direkt ausgewertet werden n Nachteil: Regeln weiterhin erforderlich um aus Datenbasis Matching-Begriffe (Diagnosen) zu generieren ->Umweg 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 13

Hybrides System -> Interpretation anhand von Regeln und semantischen Annotationen Anspruch an Regeln und Semantik: n n n Maschinell auswertbar (Ausdrücke) Leicht zu lesen, erzeugen, editieren Erweiterbar, modular (z. B. Layoutdaten) Folgt fachlich spezifischer Notation Universell einsetzbar in anderen Bereichen Modellierbare Abhängigkeiten 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 14

Ausblick: Eine Softwarelösung: n n n Komfortable Pflege der Komponenten Dynamisches Berichtsgerüst denkbar Erkennung von Fehlern in Regeln und Semantik q q q n Ungültige Metadaten/Syntax Prüfung von Wertebereichen Prüfung von Einheiten Erkennung von Widersprüchen q q q Logisches cross-checking und Versionierung Warnung des Arztes/Benutzers und Lösungsvorschläge Einbeziehung von manuellen Eingaben bei Konflikten 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 15

Literatur: n Workflow-Unterstützung in der Kardiologie, Integration medizinischer Daten in heterogenen Umgebungen Claus, M. , Riesmeier, J. , Wilkens, T. , Kronberg, 2002 n Automatisierte, computergestützte Befundgenerierung in der invasiven Kardiologie und Echokardiographie, Marcel Claus, 2000 n Expertensystem/Beratungssystem der Techniker-Krankenkasse: https: //patientendialog. tk-online. de DICOM Structured Reporting, 2001, http: //www. uniklinikum-giessen. de/kis-ris-pacs/archiv/2001/do 1130. pdf n 24. Juni 2008 HAW-Hamburg Jan Kuhr 17