gms | German Medical Science

49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
19. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI)
Jahrestagung 2004 des Arbeitskreises Medizinische Informatik (ÖAKMI)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Schweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI)

26. bis 30.09.2004, Innsbruck/Tirol

Evaluierung eines regelbasierten Expertensystems zur Unterstützung der Therapieentscheidung der antimikrobiellen Therapie in der klinischen Routine

Meeting Abstract (gmds2004)

  • presenting/speaker Rainer Röhrig - Abteilung Anaesthesiologie, Intensivmedizin, Schmerztherapie, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland
  • corresponding author Bernd Hartmann - Abteilung Anaesthesiologie, Intensivmedizin, Schmerztherapie, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland
  • Eileen Niczko - Abteilung Anaesthesiologie, Intensivmedizin, Schmerztherapie, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland
  • Roswitha Füssle - Zentrum für Medizinische Mikrobiologie und Virologie, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland
  • Achim Michel-Backofen - Abteilung für klinische und administrative Datenverarbeitung, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland
  • Joachim Klasen - Abteilung Anaesthesiologie, Intensivmedizin, Schmerztherapie, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland
  • Gunter Hempelmann - Abteilung Anaesthesiologie, Intensivmedizin, Schmerztherapie, Universitätsklinikum Giessen, Giessen, Deutschland

Kooperative Versorgung - Vernetzte Forschung - Ubiquitäre Information. 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 19. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI) und Jahrestagung 2004 des Arbeitskreises Medizinische Informatik (ÖAKMI) der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG) und der Österreichischen Gesellschaft für Biomedizinische Technik (ÖGBMT). Innsbruck, 26.-30.09.2004. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2004. Doc04gmds321

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2004/04gmds321.shtml

Veröffentlicht: 14. September 2004

© 2004 Röhrig et al.
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Gliederung

Text

Einleitung

Patienten auf Intensivstationen haben ein signifikant erhöhtes Risiko an Infektionen zu erkranken [1]. Der daraus resultierende Antibiotikaeinsatz ist mit einer vermehrten Resistenzbildung und erhöhten Kosten verbunden. In der Literatur wird zudem ein großer Anteil an Verordnungsfehlern beschrieben [2].

Ziel dieser Arbeit war es, in das Patienten-Daten-Management-System (PDMS) der Intensivstation ein Expertensystem zur Unterstützung der Therapieentscheidung bei der Verordnung einer kalkulierten Antibiotikatherapie zu integrieren und dessen Akzeptanz bei den Ärzten in der klinischen Routine zu untersuchen.

Methoden

In Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Medizinische Mikrobiologie und Virologie wurde ein Regelsystem für eine an das Keim- und Resistenzspektrum der Station angepasste Therapieempfehlung der Paul-Ehrlich-Gesellschaft erstellt. Dabei wurden die einzelnen Entscheidungsschritte zur Unterstützung des Arztes mit ausführlichen Kommentare versehen. Das Regelsystem wurde in einem Datenmodell abgebildet und in dem Relationalen-Datenbank-Management-System (RDBMS) des PDMS gespeichert. Auf dem Datenmodell aufbauend wurde die Applikation „Treatment-Wizard" entwickelt. Die Applikation führt den Arzt auf der Basis der in der Datenbank definierten Regeln in Form von Fragen und Antworten zu der entsprechenden Standardtherapie, die sowohl neben der medikamentösen Therapie auch die begleitenden Maßnahmen und Diagnostik umfasst. In einem letzten Schritt wurde die Applikation in Zusammenarbeit mit der Herstellerfirma in der PDMS ICUData (Fa. IMESO GmbH, Hüttenberg) implementiert. Jedes Element der empfohlenen Therapie stellt ein eigenes Objekt dar und wird mit einer Resultstatus ID = „geplant / nicht freigegeben" über HL7 an die Patientenakte übergeben und muss durch den Arzt bestätigt werden (Resultstatus ID = „angeordnet"). Dadurch wird die regelmäßige Überprüfung von Langzeittherapien durch den Arzt unterstützt. Mit jedem Objekt, welches von dem Expertensystem übernommen wurde, wird der komplette Entscheidungspfad gespeichert und steht für Auswertungen zur Verfügung.

Ergebnisse

Das Expertensystem umfasst für den Bereich „antimikrobiellen Therapie" ca. 1700 Regeln und ca. 80 verschiedene Therapiestandards. Der Aufwand für den Entwurf und die Konfiguration des Regelwerkes war um ein mehrfaches höher als die Implementation der Software. Nach einer Testphase erfolgte die Installation auf der Operativen Intensivstation der Universitätsklinikums Gießen im Oktober 2003.

Im Beobachtungszeitraum vom 01.11.2003 bis zum 30.03.2004 wurde bei 37 Patienten insgesamt 42 mal eine Antibiotikatherapie mit Hilfe des Expertensystems „Treatment-Wizard" angesetzt, davon 32 mal im Jahr 2004. Es wurden insgesamt 27 verschiedene Entscheidungspfade genutzt. Die Verteilung der Indikationen (1. Entscheidungsebene) und der daraus resultierenden Medikation aus den Therapiestandards ist in Tabelle 1 [Tab. 1] dargestellt.

In Tabelle 2 [Tab. 2] sind als Beispiel die Einzelobjekte von drei übernommenen Therapiestandards mit ihrem Resultstatus dargestellt. Patient 1 hat nach acht Gaben die Station verlassen, zwei Gaben waren für den Tag angeordnet, die für die folgenden Tage mussten noch bestätigt (angeordnet) werden. Bei Patient 3 wurde die Therapie nach 39 Gaben ab- oder umgesetzt.

Diskussion

Als Vorreiter aller (medizinischer) Expertensysteme gilt MYCIn [3], welches Mitte der 70er Jahre in Stanford zur Diagnostik der spinalen Meningitis und bakteriellen Infektionen des Blutes mit konsekutiver Therapieempfehlung entwickelt wurde. Wie MYCIN wurden die meisten Expertensysteme für relativ spezialisierte Fachbereiche (expert level domains) entwickelt, da hier klare Richtlinien in ein Regelwerk überführt werden können [4]. Diese Bereiche sind im Allgemeinen eingehend erforscht und verfügen über klar definierte Problemlösungsstrategien. Dieses gilt auch für die Therapieempfehlungen der Paul-Ehrlich-Gesellschaft, die unserer Arbeit zugrunde liegt.

Die Akzeptanz und damit die Benutzung durch die Ärzte hat in der 2. Hälfte des Beobachtungszeitraums zugenommen. Dies kann im Zusammenhang mit einem Personalwechsel und den damit verbundenen Schulungen stehen, der Gewöhnung an die neue Funktionalität bzw. der Benutzeroberfläche oder dem Gefühl einer nicht selbst getroffenen Entscheidung zu folgen. Im Rahmen der Einführung der Applikation auf zwei weiteren Intensivstationen soll diese Frage prospektiv untersucht werden.


Literatur

1.
Emmerson M: Antibiotic usage an prescribing policies in the intensive care unit. Intensive Care Med 2000;26:S26-S30
2.
Rothschild JM: Analysis of medication-related malpractice claims: causes, preventability and costs. Arch Intern Med 2002;25:S2414-2420
3.
Buchanan BG, Shortliffe EH: Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley; 1984.
4.
Luger GF. Künstliche Intelligenz. 4ed. Pearson Education Limited; 2001.