Smart Reporting

Die Medizin der Zukunft ist Datenwissenschaft

17. Mai 2021, 14:30 Uhr | Su Hwan Kim (Smart Reporting)
Die Software erfüllt die Kriterien für drei Fördertatbestände des Krankenhauszukunftsgesetzes (KHZG)
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Arbeitsabläufe in der Diagnostik werden durch Digitalisierung effizienter, ressourcenschonender und sicherer

Neben der Covid-19-Pandemie steht der Medizin- und Klinikbereich vor großen Herausforderungen. Darunter sind drei Haupttreiber zu nennen, die zeigen, dass der Schlüssel zur Bewältigung der anstehenden Aufgaben nur die Digitalisierung sein kann. Erstens: Die Arbeitslast von medizinischem Personal steigt kontinuierlich an. So ist beispielsweise die Anzahl der CT-Untersuchungen in den OECD-Ländern zwischen 2007 und 2017 um mehr als die Hälfte gestiegen. Zweitens: Die Informationsflut nimmt unaufhörlich zu, 2020 wird ein Verdoppelungszeitraum beim medizinischen Wissen von 73 Tagen angenommen. Medizinisches Wissen wächst also viel schneller, als medizinisches Personal dieses aufnehmen und verarbeiten kann. Damit ist nicht gewährleistet, dass neuestes Wissen in die klinische Entscheidungsfindung einfließt. Und drittens: Tag für Tag entstehen in Kliniken und Praxen enorme Mengen an Daten. Diese sind jedoch in der Regel nicht automatisiert auswertbar, geschweige denn maschinenlesbar. Das ist nicht die Ausnahme, sondern die Regel. Schätzungen gehen davon aus, dass etwa 80 Prozent der klinischen Daten unstrukturiert vorliegen und dementsprechend kaum digital verwertbar sind.

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Beispiel für die Autotext-Funktion: An der passenden Stelle können vordefinierte Textbausteine einfach per Tastendruck einkopiert werden.
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Sketch-Element zur Lokalisation von Herzkranzgefäß-Verengungen.
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Infobox mit Hintergrundinformationen und Bildbeispielen der CT-Perfusions-Technik.
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Gerade der letzte Punkt beeinflusst dabei die beiden zuvor genannten Punkte unmittelbar. Denn die Kausalkette, aus Daten werden Informationen und aus Informationen wird Wissen, gilt auch und gerade in der Medizin. Doch speziell bei der Dateninfrastruktur haben viele Kliniken und Praxen nicht mit dem Fortschritt auf anderen Gebieten der Medizin Schritt gehalten. Während sich die Technologien rasend weiterentwickelten, haben sich viele Routinen in den letzten Jahrzehnten kaum verändert. So wird in nahezu allen klinischen Abteilungen in hochentwickelten Industrienationen die medizinische Dokumentation – Arztbriefe, Befunde oder OP-Berichte – häufig in Form unstrukturierter Freitexte, die das medizinische Personal über Diktiergeräte oder die Tastatur eingeben, festgehalten. Diese sind weder maschinenlesbar noch ist eine automatisierte Weiterverarbeitung möglich. 

Hinzu kommt, dass auf Gebieten wie der Radiologie oder der Pathologie eine enge Interaktion mit einem Bildverarbeitungssystem (zum Beispiel zur Darstellung von CT- und MRT-Bildern) erforderlich ist. Das heißt, der Arzt begutachtet die Bilder und diktiert beziehungsweise tippt die beobachteten Befunde gleichzeitig ein – ein fehleranfälliges System. Diese gängige Praxis in der Befundung bedeutet für Ärzte und Patienten drei fundamentale Nachteile:

  1. Fehlende Erfahrung und medizinische Unterstützung führen nicht selten zu einer unvollständigen und uneindeutigen Dokumentation.  
  2. Die teilweise analogen Prozesse und unzureichend strukturierte Dokumentation verhindern zusätzliche Effizienzsteigerungen und führen somit zu einer unnötigen Verknappung von Gesundheitsleistungen.
  3. Millionen von Befunddaten liegen heute noch nicht als strukturierte Datensätze vor, sondern lagern als unstrukturierte Freitexte im Archiv. Die bei der Diagnose erhobenen Daten können somit nicht für die weitere Verarbeitung und Forschung genutzt werden. 

Es steht wohl außer Frage, dass eine zukunftsfähige Befundung in der klinischen Praxis Arbeitsabläufe effizienter machen muss. Diese soll dem Arzt Sicherheit in der Diagnose geben und gleichzeitig einen neuen universellen Standard für die Datenverarbeitung setzen. Die Befundung stellt einen der Kernbausteine des Gesundheitssystems dar. Sie erlaubt Ärzten klinische Daten zu dokumentieren und zu analysieren, womit sie eine wichtige Grundlage für die Weiterentwicklung der personalisierten Medizin darstellt. 

SmartReports bringt Struktur in die Befundung 

Die Befundungssoftware von Smart Reporting ersetzt Freitextbefunde durch intelligente Entscheidungsbäume, die Radiologen aber auch Ärzte aus vielen anderen Abteilungen weltweit dazu befähigen, zu einem klar strukturierten Befund zu gelangen. Mit SmartReports sparen Ärzte Zeit, gerade bei Routine-Befundungen. Zudem wird der Arzt bei der klinischen Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung eines validierten, Indikations-spezifischen Entscheidungsbaumes und Kontext-bezogenem medizinischen Wissen unterstützt. Die Befunde generieren strukturierte Daten, die für klinische Analysen auf Populations-Ebene, das Training von Künstlicher Intelligenz (KI) sowie Patientenregister zur Verfügung stehen. 

Die Software besteht dabei aus drei Komponenten: Der Reporting-Infrastruktur, den medizinischen Inhalten sowie der Analytik.

Die Reporting-Infrastruktur

Die Reporting-Infrastruktur besteht im Wesentlichen aus den Elementen »Entscheidungsbaum«, »Text-Editor«, »Text-to-Structure« sowie »Auto-Text«. Der Entscheidungsbaum erlaubt strukturierte Dateneingaben, die beispielsweise nach der eingehenden Betrachtung der Bilder direkt in einem geführten Menü angeklickt werden können. Der Entscheidungsbaum führt den Arzt gewissermaßen durch die Befundung. Es ist von medizinischen Experten unter Beachtung der gültigen Leitlinien erstellt und validiert. Der Arzt kann zudem über den Text-Editor auch flexible Freitexte eingeben (zum Beispiel per Diktiergerät oder über die Tastatur) als Ergänzung zu den strukturierten Elementen.

Als wesentliches Feature ist »Text-to-structure« wesentlicher Bestandteil von SmartReports. Damit können Freitexte, egal ob eingesprochen oder geschrieben, auf dem Entscheidungsbaum automatisch zugeordnet werden. Der Sprachverarbeitungsalgorithmus ist in der Lage, Eingaben auf Basis der hinterlegten medizinischen Inhalte in Echtzeit in strukturierte Textbausteine zu übersetzen. 

Darüber hinaus ist über die Autotext-Funktion das Einfügen von vordefinierten Textabsätzen über Keyboard-Shortcuts möglich. Damit können – etwa bei Standard-Befunden oder besonders häufigen Kombinationen aus klinischen Befunden – per Tastendruck Textabschnitte eingefügt werden und die Inhalte automatisch auf das Template gemappt werden (Bild 1, Bildergalerie).

Von Beginn an wurde bei der Entwicklung großen Wert auf Interoperabilität gelegt. Die Software lässt sich nahtlos in bestehende medizinische Informationssysteme (zum Beispiel RIS / Radiology information system und PACS / Picture archiving and communication system) integrieren.

Die medizinischen Inhalte

Das Kernelement der Software sind die medizinischen Inhalte, die »Bibliothek«, die den Entscheidungsbaum inhaltlich bestimmt. Die Inhalte wurden gemeinsam mit Branchen-Experten und medizinischen Gesellschaften entwickelt, darunter zum Beispiel die ESCR (European Society of Cardiovascular Radiology) und die ESOI (European Society of Oncologic Imaging). Die Inhalte werden nahtlos eingebettet und dem Arzt an den passenden Stellen in der Befundung an die Hand gegeben, beispielsweise durch so genannte Sketch-Elemente und Info-Boxen (Bild 2 und 3).

Bei den Sketch-Elementen handelt es sich um Grafik-Elemente zur Veranschaulichung anatomischer Strukturen, die den Arzt bei der Angabe der Lokalisation eines Befundes unterstützen. Dies ist insofern eine Erleichterung, denn statt die Lokalisation in eigenen Worten zu beschreiben, ist nur das entsprechende Segment in der Grafik auszuwählen. 

Die Info-Boxen wiederum stellen relevante Informationen an den passenden Stellen des Entscheidungsbaumes dar. Das können zum Beispiel die medizinischen Klassifikationen beziehungsweise Beispielbilder für ausgewählte Krankheitsbilder sein.

Die Analytik 

Bei SmartReports werden die Ergebnisse von externen KI-Algorithmen für die Bildanalyse in die Befundungslösung integriert. Ausgewählte Parameter aus der automatisierten Bildanalyse sind über eine API (Programmierschnittstelle) zu SmartReports übertragbar. Nach Bearbeitung beziehungsweise Ergänzung des Befundes durch den Arzt werden die Befunddaten auf Populationsebene ausgewertet und visualisiert, zum Beispiel über interaktive Dashboards (Bild 4). Durch Annotationen der Entscheidungsbäume mithilfe von Terminologien und Ontologien lässt sich die Bedeutung der Befunddaten systemübergreifend interpretieren (semantische Interoperabilität).

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