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Kongress Medizin und Gesellschaft 2007

17. bis 21.09.2007, Augsburg

Modellierung automatisierbarer Leitlinien in der Intensivmedizin: Top-down versus bottom-up

Meeting Abstract

  • Martin Sedlmayr - Fraunhofer Institut für angewandte Informationsverarbeitung, St. Augustin
  • Torben Greiser - Fraunhofer Institut für angewandte Informationsverarbeitung, St. Augustin
  • Markus Meister - Justus-Liebig-Universität, Gießen
  • Achim Michel-Backofen - Universitätsklinikum Gießen und Marburg - Standort Gießen, Gießen
  • Thomas Rose - Fraunhofer Institut für angewandte Informationsverarbeitung, St. Augustin
  • Rainer Röhrig - Justus-Liebig-Universität, Gießen

Kongress Medizin und Gesellschaft 2007. Augsburg, 17.-21.09.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2007. Doc07gmds382

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2007/07gmds382.shtml

Veröffentlicht: 6. September 2007

© 2007 Sedlmayr et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Das Ziel des DFG-geförderten Forschungsprojektes Online Guideline Assist (OLGA) ist, den Arzt bei Indikationsstellung, Auswahl und Durchführung von Standard-Operating-Procedures (SOPs) zu unterstützen. Dazu sollen Methoden und Werkzeuge entwickelt und evaluiert werden, mit denen SOPs formalisiert und in einem Patientendatenmanagementsystem (PDMS) automatisiert werden können

Methodik: Die Modellierung einer SOP findet üblicherweise "top-down" statt. Prozesse werden dabei ausgehend vom Behandlungsziel (z.B. Entwöhnung von der Langzeit-Beatmung) in hierarchische Unterprozesse und Aktivitäten detailliert. Dieses Vorgehen setzt eine Modellierungssprache und Aktivitäten, die sich in existierenden Systemen automatisieren lassen, voraus. Während für die Modellierung Lösungsansätze wie GLIF, ASBRU und PROforma existieren [1], ist die Frage der Automatisierbarkeit bisher kaum betrachtet worden.

In einer zweiten Phase erfolgte die Modellierung "bottom-up": Zunächst wurden die im Kontext einer SOP relevanten Systemereignisse im PDMS identifiziert. Ausgangspunkt sind damit die tatsächlich automatisierbaren Aktivitäten, die bei der Durchführung einer SOP erfasst werden. Jedem Ereignis (Event) kann eine Liste von Aktivitäten (Action) zugeordnet werden, die in Abhängigkeit von Bedingungen (Condition) ausgeführt werden. Damit ergibt sich ein klassisches "Event-Condition-Action" (ECA) Muster, wie es in reaktiven, wissensbasierten Systemen zu finden ist [2].

Ergebnis: Während in der „Top-Down“-Modellierung die Automatisierbarkeit nicht gelöst ist, geht bei der der Einzelbetrachtung der Regeln in der „bottom-up“ Modellierung der Prozess-LEIT-gedanke leicht verloren und es entsteht ein kaum wartbares Agglomerat an Regeln [3].

Schlussfolgerung und Ausblick: Ein Lösungsansatz ist die Trennung der Bedingung in einen Situationskontext und eine Aktivitätsauswahl:

* Der Kontext besteht aus Regeln, die den logischen Zusammenhang von ECA-Regeln beschreiben und damit einen übergeordneten Ablauf forcieren ohne jedoch konkrete Aktivitätsabfolgen zu erwarten

* Konkrete Entscheidungsregeln bestimmen die fachlichen Aktivitäten, die unter gegebenen Umständen auszuführen sind.

Im Idealfall müsste sich das bottom-up entwickelte Set von Systemereignissen mit seiner Hierarchie von Kontexten mit top-down spezifizierten Plänen wie in Asbru [4] decken. Top-down und Bottom-up sind dabei sich ergänzende Ansätze, die Modellierung und Automatisierung zusammen bringen können.


Literatur

1.
Peleg M, et al. Comparing computer-interpretable guideline models: a case-study approach. J Am Med Inform Assoc. 2003;10:52-68.
2.
Bing W, Dube K. PLAN: a framework and specification language with an event-condition-action (ECA) mechanism for clinical test request protocols. Proceedings of the 34th Annual Hawaii International Conference on System Sciences 2001.
3.
O'Keefe RM, O'Leary DEO. Expert system verification and validation: a survey and tutorial. Artificial Intelligence Review. Springer. 1993;7-1:3-42.
4.
Shahar Y, Miksch S, Johnson P. The Asgaard Project: A Task-Specific Framework for the Application and Critiquing of Time-Oriented Clinical Guidelines. Artificial Intelligence in Medicine. 1998;14(1-2):29-51.