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53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

15. bis 18.09.2008, Stuttgart

Zeitstrahlbasierte Visualisierung von Patientendaten mit Hilfe eines klinischen Data Warehouse und GoogleEarth

Meeting Abstract

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  • Wilhelm Strehl - Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Deutschland
  • Hans-Ulrich Prokosch - Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Deutschland
  • Thomas Ganslandt - Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Stuttgart, 15.-19.09.2008. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2008. DocMI16-2

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2008/08gmds185.shtml

Veröffentlicht: 10. September 2008

© 2008 Strehl et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielf&aauml;ltigt, verbreitet und &oauml;ffentlich zug&aauml;nglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Klinisch orientierte Data Warehouse-Plattformen bieten einen neuen, integrierten Zugriffsweg auf verteilt gespeicherte Patientendaten. Auf Basis eines solchen Warehouse wird am Universitätsklinikum Erlangen seit 2004 mit Hilfe des Pathifier-Systems [1] eine zeitstrahlbasierte Visualisierung von Behandlungsverläufen realisiert. Die Eignung des Zeistrahl-Paradigmas konnte bereits für die Darstellung von medizinischen und soziologischen Daten belegt werden [2], [3]. Im Rahmen einer vorläufigen Evaluationsstudie konnten Vorteile des Pathifier-Systems gegenüber der Papierakte sowohl in Bezug auf die Geschwindigkeit als auch Antwortqualität bei der Beantwortung klinischer Fragestellungen nachgewiesen werden. Hauptnutzer des Systems sind das dezentrale sowie zentrale Medizincontrolling, jedoch nur in geringerem Umfang klinische Anwender. Die bisherige Implementierung des Systems als Web-Applikation mit statisch generierten Bildern lässt nur eingeschränkte Interaktionsmöglichkeiten in Bezug auf die Darstellung zu.

Ziel dieser Arbeit ist daher die Konzeption und Implementierung einer flexibleren Visualisierungsmethode für Pathifier. Das Programm GoogleEarthTM bietet eine gut dokumentierte Schnittstelle zur Definition und Anzeige grafischer Inhalte, die unabhängig vom eigentlichen Zweck der Geovisualisierung genutzt werden kann [3]. Dabei können viele der in GoogleEarth bereits vorhandenen Funktionen genutzt werden. So kann der Benutzer verschiedene Detailinformationen, wie z.B. Befunde und Diagnosen intuitiv ein- und ausblenden oder zur besseren Übersicht aus der Darstellung herauszoomen.

Material und Methoden

In der bisherigen Implementierung des Pathifier können sich Nutzer innerhalb des Intranet der Universitätsklinik über ein Webinterface am System anmelden und anschließend an Hand verschiedener Kriterien, wie beispielsweise Alter, DRG oder behandelnde Organisationseinheit die zu visualisierenden Falldaten auswählen. Aus den so selektierten Daten generiert das System auf Basis des klinischen Data Warehouse die zeitstrahlbasierte Darstellung und zeigt diese direkt in Form von JPEG-Grafiken im Browser an, wobei die relevanten klinischen Ereignisse durch verschiedene Grafikelemente repräsentiert werden (Abbildung 1 [Abb. 1]). Bei der Anzeige mehrerer Fälle richtet das System die Zeitstrahlen entlang eines gemeinsamen Ereignisses aus (z.B. erstes Operationsdatum im Fall), um den intuitiven Vergleich der unterschiedlichen Verläufe zu erleichtern.

GoogleEarth bietet Anwendern über die reine Geovisualisierung hinaus vielfältige Möglichkeiten zur Darstellung benutzerdefinierter Elemente. Diese werden mit Hilfe von KML/KMZ-Dateien definiert, einer auf XML basierenden Auszeichnungssprache. Im Rahmen der neuen Visualisierung für das Pathifier System werden Überlagerungen (Ground Overlays) und Ortsmarkierungen (Placemarks) genutzt, um die Grafikelemente der bisherigen Visualisierung in GoogleEarth nachzubilden. Auf Basis der komponentenbasierten Architektur des Pathifier-Systems konnten bei der Implementierung der neuen Visualisierungsstufe nahezu alle existierende Programmteile übernommen werden. So wurden weiterhin die bestehenden Schnittstellen zum Data Warehouse und Funktionen zur Datenaufbereitung verwendet. Der letzte Verarbeitungsschritt, die Generierung der Bilddateien wurde jedoch um eine neue Visualisierungskomponente ergänzt, mit der KMZ-Dateien erzeugt wurden, die mit Hilfe von GoogleEarth visualisiert werden können. Die generierten KMZ-Dateien wurden entsprechend des Ebenenmodells von Pathifier hierarchisch strukturiert.

Ergebnisse

Mit Hilfe der erweiterten Pathifier-Visualisierungskomponente können aus klinischen Routinedaten valide KMZ-Dateien generiert und mit GoogleEarth dargestellt werden, wobei alle Funktionen zur Navigation und Annotation weiterhin zur Verfügung stehen (Abbildung 2 [Abb. 2]). Die Möglichkeit zum dynamischen Zoomen erlaubt eine noch übersichtlichere Darstellung langer oder komplexer Aufenthalte mit jeweils darauf abgestimmten Größenverhältnissen. Der hierarchische Aufbau ermöglicht dabei die selektive Auswahl der darzustellenden Ebenen (z.B. Befunde, Verlegungskette) durch den Anwender zur Laufzeit. Der Anwender kann dynamisch zusätzliche Markierungen einfügen, um bestimmte Ereignisse hervorzuheben. Die Visualisierung kann inklusive der Markierungen und Darstellungsparameter im System gespeichert und später wieder abgerufen werden.

Diskussion und Ausblick

Durch Ausblenden der Geoinformationen und Satellitenbilder kann GoogleEarth als Plattform für die dynamische Visualisierung klinischer Routinedaten benutzt werden, wobei die intuitive Navigation durch Zoomen und Scrollen sowie Optionen zur Einblendung verschiedener Detailebenen und auch einzelner Elemente weiterhin zur Verfügung stehen. Die Visualisierung beruht dabei ausschließlich auf lokalen Daten, eine Übertragung von Patientendaten zu Google findet zu keinem Zeitpunkt statt. Im Rahmen der Weiterentwicklung des Systems sollen weitere Potentiale des GoogleEarth-basierten Interface (z.B. dreidimensionale Visualisierungselemente, Darstellung von Daten im Zeitverlauf) erschlossen werden. Im Rahmen einer Evaluation soll der Gewinn der Endanwender gegenüber der bisherigen Lösung bestimmt werden.


Literatur

1.
Ganslandt T, Frankewitsch T, et al. Visualization of clinical workflows merging data from multiple information systems. Medinfo 2004; 2004(CD):1606.
2.
Plaisant C, Milash B, et al. LifeLines: Visualizing personal histories. Proc CHI 1996:221-7.
3.
Plaisant C, Mushlin R, et al. LifeLines: using visualization to enhance navigation and analysis of patient records. Proc AMIA Symp 1998:76-80.
4.
Sundvall E, Nyström M, et al. Graphical overview and navigation of electronic health records in a prototyping environment using Google Earth and openEHR archetypes. Medinfo 2007;12(Pt 2):1043-7.