Unterstützung für Entwicklung und Transformation von CGPs

Klinische Therapierichtlinien und Protokolle (CGPs) sind ein vielversprechendes Mittel zur Qualitätssicherung in der Medizin. Die Unterstützung ihrer Ausführung durch intelligente Systeme erhöht die Akzeptanz bei gleichzeitiger Reduktion der Arbeitsbelastung. Eine Voraussetzung dafür ist, daß CGPs in eine automatisch verarbeitbare Form übersetzt werden. Der dafür notwendige, beträchtliche Aufwand kann durch Methoden der Informationsextraktion reduziert werden, bleibt aber ein aktives Forschungsgebiet mit vielen offenen Fragen. Zugleich liegt bereits umfangreiche Erfahrung aus Projekten vor, die derzeit noch nicht auf die Erstellung neuer CGP in ihrer allgemein verwendeten Form (natürlichsprachlicher Text mit Diagrammen) umgesetzt werden. In Vorgängerprojekten sammelten wir Erfahrung auf dem Gebiet der Therapierichtlinienmodellierung, mit und ohne Einsatz von Informationsextraktion, sowie der Richtlinienvalidierung, -verifikation, und -ausführung. Durch die Kombination von verfügbaren Open Source Modulen planen wir die Entwicklung einer umfassenden Lösung für die Erstellung von CGPs in formaler Notation und in natürlicher Sprache. Zur Erreichung dieses Ziels dienen die folgenden Aufgaben. Evaluierung vorhandener Teillösung für die Erstellung von hochstrukturierten, umfangreichen Dokumenten durch ein heterogenes Team, dessen Mitglieder örtlich getrennt arbeiten. Integration einer passenden Auswahl von Open Source Modulen, die durch maßgeschneiderte Lösungen für die besonderen Erfordernisse des Anwendungsgebiets zu einem Prototyp ergänzt werden. Weiterentwicklung der Informationsextraktionsmethoden zur Unterstützung der Umformung von CGPs in natürlicher Sprache in formale Modelle. Erstellung von beispielhaften Anwendungsfällen und Evaluierung des Prototyps mit Experten des Anwendungsgebiets. Erstellung von Schulungsmaterial und Abhalten eines Workshops sowie mehrerer Treffen mit Fachleuten und potentiellen Nutzern um die Verbreitung unserer Lösungen sicherzustellen. Das Ergebnis des Projekts wird aus den Beispielmodellen und neu entwickelten Methoden bestehen, die die Erstellung von natürlichsprachlichen CGPs und ihren formalen Modellen der praktischen Anwendung einen entscheidenden Schritt weiterbringen. Dadurch wird nicht nur die Erstellung formaler Modelle vereinfacht, sondern auch die Erstellung neuer CGPs in natürlicher Sprache durch ein verteilt agierendes Team.

Ein wichtiger Teil des Gesundheitswesens ist die praktische Umsetzung evidenzbasierter Medizin. Um die Behandlung mithilfe von Therapierichtlinien in der Praxis zu unterstützen versucht man, diese Richtlinien in das Krankenhausinformationssystem zu integrieren. Dazu müssen sie in einer dem Computer verständlichen Form gespeichert werden, d.h., nicht als reiner Text in einer natürlichen Sprache. In unserem Projekt haben wir uns mit der Übersetzung von Therapierichtlinien, die ursprünglich in natürlicher Sprache vorliegen, in für den Computer verständliche Formate sowie der Wartung der Übersetzungen bei kleineren Änderungen des Originals beschäftigt. Dazu haben wir zuerst eine halbformale Darstellung entwickelt, die es auch Benutzern mit geringem technischen Wissen ermöglicht, den Inhalt von Richtlinien für die weiteren Modellierungsschritte aufzubereiten. Daneben haben wir auch die Anforderung an Software für diesen Zweck erhoben. Da die Modellierung von Therapierichtlinien arbeitsaufwändig und komplex ist, untersuchten wir Möglichkeiten zur teilweisen Automatisierung mithilfe von Informationsextraktion. Wir verwendeten lexikalische und linguistische Merkmale, sowie semantische Beziehungen zwischen ihnen, und haben heuristische und regelbasierte Methoden entwickelt, sowie Methoden, die auf maschinellem Lernen beruhen. Daneben analysierten wir die Dimension Zeit im Kontext des richtliniengestützten Behandlungsprozesses. Wir zeigten auf, wie zeitbezogene Information im Richtlinientext zur Erkennung von Aktivitäten und zu ihrer Anordnung innerhalb des Behandlungsablaufs verwendet werden können. Außerdem entwickelten wir Methoden zur Übersetzung von verschiedenen Arten vom Computer lesbarer Modelle von Therapierichtlinien in einander. Das ist für die Wiederverwendung von Modellteilen wichtig in Situationen, in denen Modelle von Richtlinien in anderen Formaten vorliegen, als jener, die im jeweiligen Krankenhausinformationssystem verwendet wird. Somit können diese Modelle automatisch in das notwendige Format übersetzt werden.