Autor – Dr. med. Adolf Sonnleitner verantwortet als Key Account Manager die Kundenbetreuung im Bereich Gesundheitswesen der Mindbreeze GmbH
Im klinischen Umfeld wird zunehmend Wissensmanagement ein Thema, das zwangsläufig mit einer umfassenden Suchanwendung verbunden ist. Die zugrundeliegenden medizinischen Daten, um die es dabei geht, werden derzeit in verschiedenen Anwendungen wie etwa dem Krankenhausinformationssystem (KIS), der Patientenverwaltung oder Pflegedokumentationssystem verwaltet. Dabei besteht die Herausforderung für eine Suchlösung nicht allein in der Menge der verfügbaren Informationen – in der Medizin fallen jede Menge Daten an: Einzelbefunde (z.B. EKG, EEG, Röntgen, Ultraschall), ärztliche Befunden (Konsilien) und Abschlussberichte, die beispielsweise in einem 300-Betten Krankenhaus zu einem Datenaufkommen von circa 2.000 Dokumenten pro Tag führen.
Das Problem liegt vor allem in der Bewältigung der unterschiedlichen Datenformaten und Strukturen. Vor allem unstrukturierte Dokumenten wie Diktate und Befunde lassen kaum eine klassische Suche nach vordefinierten Typen und Feldern zu. Damit können herkömmliche Analysewerkzeuge nur auf zuvor definierte Datenstrukturen angewendet werden.
Systematische Klassifizierung von Diagnosen und Wirkstoffen
Einen anderen Ansatz bringen moderne Suchmaschinen, die sowohl Text analysieren als auch Strukturen „erkennen“ und erlernen können. Auf diese Weise lassen sich Recherchen mit Textteilen und eingebetteten Zahlenwerten durchführen. Mehrstufige semantische Verfahren zeigen beispielsweise auch dann ein Suchergebnis an, wenn die betreffenden Dokumente Schreibfehler aufweisen (z.B. „sinal“ statt „spinal“) und verwenden zu diesem Zweck Thesauren, um Synonyme und alternative Begriffe wie Herzinfarkt und Myokardinfarkt auch als solche zu interpretieren – eine wesentliche Voraussetzung für ein zuverlässiges Ergebnis bei der Suche nach einer Diagnose.
Medizinische Suchanwendung – Beispiel
Bei Suchanfragen nach Medikamenten muss darüber hinaus berücksichtigt werden, dass diese nicht nur anhand ihres aktuellen Handelsnamens zu finden sind. So müssen auch Präparate mit dem gleichem Wirkstoff mit einbezogen werden, da aus ökonomischen Gründen die ursprüngliche Verordnung oft durch niedergelassene Ärzte geändert wird. Aus diesem Grund wird für die Suche im medizinischen Bereich mit dem Anatomisch-Therapeutisch-Chemischen Klassifikationssystem (ATC-System) gearbeitet, ein Katalog, der alle gängigen Pharmazeutika mit zugehörigem Wirkstoff abbildet. Damit ist es möglich, Suchabfragen durchzuführen, die auch Medikamente einschließen, die derzeit nicht mehr im Handel sind oder beispielsweise Präparate mit gleichen Wirkstoff und anderen Handelsnamen (z.B. Generica).
Medikamente als Filter
Anzeige der kompletten Patientenunterlagen – nur für Befugte
Bei einem Suchsystem im Gesundheitsbereich müssen – neben der systematischen Erfassung von Diagnosen und Wirkstoffen – auch administrative Zusammenhänge und Hierarchien automatisch nachgebildet werden: Der Kontext zwischen Patient, Fall und Dokument wird durch die Übergabe entsprechender Metadaten (Patienten-ID, Fallnummer, Dokumentenklassifizierung) aus dem Quellsystem aufgebaut. Damit kann die Suchanwendung eine vollständige Historie eines Patienten darstellen und nach klinischen Ereignissen filtern.
Um an dieser Stelle dem erhöhten Anspruch auf Datenschutz Rechnung zu tragen, werden mehrere Maßnahmen ergriffen. Zum einen erfolgt ein umfangreiches Monitoring, das sämtliche Suchanfragen protokolliert – das betrifft sowohl die Suchbegriffe als auch die dann geöffneten Treffer beziehungsweise Dokumente. Andererseits werden ausschließlich jene Dokumente als Suchtreffer angezeigt, auf die der jeweilige Anwender auch die entsprechenden Rechte besitzt.
Suchsystem als eigenständige Appliance
Um das operative System nicht mit Suchanfragen und Recherchen zu belasten, wird das Suchinstrument als eigenständige Appliance ausgelegt. Darauf wird durch den Einsatz von Konnektoren für das klinische Umfeld ein vom Krankenhausinformationssystem unabhängiger Suchindex aufgebaut. Die Schnittstellen werden mit Standardkomponenten realisiert, die zu festgesetzten Zeiten die „freigegebenen“ Dokumente verarbeiten und aktualisieren. Neben den klinischen Dokumenten können allgemeine Patientenstammdaten und Fallinformationen ebenso übergeben werden wie die Zugriffsberechtigung. Dabei übernimmt das System die Beziehungen in Form von Verknüpfungen, die dynamisch bei der Suche in Form von Filtern oder hierarchischen Zusammenhängen zur Verfügung stehen. Damit lässt sich die Suche auf jene Nutzer einschränken, die auch im Quellsystem berechtigten Zugriff auf diese Daten haben.
Bei der eingesetzten Appliance-Lösung handelt es sich um ein optimales Co-Design von Software und Hardware, um eine bestmögliche Effizienz und Ressourcennutzung zu gewährleisten. Für den Anwender bietet sich die Option, über das Krankenhausinformationssystem KIS aus dem Patientenkontext eine Suche anzusetzen, um etwa in allen Dokumenten des Patienten über den aktuellen Fall hinaus bestimmte Stichworte (z.B. Medikamente, Symptome, auffällige Laborwerte) zu suchen. Die patientenübergreifende Alternative ist eine Intranetanwendung, die ähnlich wie Internetsuchmaschinen eine umfassende Suche in allen angeschlossenen Subsystemen erlaubt. Damit lassen sich umfangreiche Recherchen durchführen, beispielsweise um etwa alle Patienten mit einer bestimmten Operation und auffälligen Laborwerten in Zusammenhang mit definierten Medikamenten zu finden.
Medizindaten – wertvoll in unterschiedlichen Einsatzbereichen
Als erster Bereich im klinischen Umfeld hat das Qualitätsmanagement des Thema „Recherche“ aufgegriffen. Hier gilt es, aus den Unmengen von klinischen Daten jene herauszufiltern, die ein bestimmtes Thema (z.B. Sturzprophylaxe, Vermeidung von Infektionen mit sogenannten Krankenhauskeimen) betreffen. Aber auch der Medizincontroller – verantwortlich für die korrekte Abbildung der Diagnosen und Leistungen nach dem Diagnosis Related Groups-Entgeltsystem (DRG-Modell) – kann mit vordefinierten Suchanwendungen rasch Abweichungen zwischen der Kodierung und Verrechnung von Patientendaten aufspüren.
Im Bereich der Ausbildung und Lehre werden theoretische Inhalte mit konkreten Patientendaten plastisch dargestellt. So kann etwa eine angehende Pflegekraft anhand von einem seltenen Fall (z.B. Kinderorthopädie) konkrete Pflegeaufgaben mit den theoretischen Lehrinhalten vergleichen. Und in der klinischen und pharmazeutischen Forschung lassen sich durch Eingrenzung passender Patientenkollektive hervorragend Studien vorbereiten. Eine Suche dient hier nicht nur der Recherche und dem raschen Finden von relevanten Informationen, sondern kann auch durch eine Exportfunktion in statischen Anwendungen weiterverarbeitet werden.
Fazit
Durch den Einsatz moderner Enterprise Search-Systeme kann auch im heiklen Umfeld von Patientendaten ein Instrument für Wissensmanagement, Qualitätsmanagement und klinische Recherchen verwendet werden. Mit Einbindung von fachspezifischen Katalogen lassen sich anspruchsvolle Suchanwendungen erstellen, die Informationen, die im Krankenhaus anfallen, für Ärzte, Pflegekräfte und Wissenschaftler verfügbar machen. Damit sind diese Daten auch für jene Mitarbeiter in den Kliniken effizient zu verwalten, die diese seit Jahren mit erheblichem Zeitaufwand erfassen.
www.mindbreeze.com
Dr. med. Adolf Sonnleitner verantwortet als Key Account Manager die Kundenbetreuung im Bereich Gesundheitswesen der Mindbreeze GmbH. Das Unternehmen ist ein führender europäischer Softwareanbieter für Enterprise-Suchlösungen mit Hauptsitz in Linz/Österreich. Die Lösung Mindbreeze InSpire ist eine branchenunabhängige Anwendung, die neben dem klinischen Umfeld auch im Bereich Aviation, Automotive, Logistik, Handel sowie in Finanz- und Versicherungswesen zum Einsatz kommt.
