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

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

Anforderungen an SnomedCT aus der Sicht eines KIS-Herstellers

Meeting Abstract

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  • Jörg Niggemann - GompuGROUP Holding AG, Koblenz

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds261

DOI: 10.3205/09gmds261, URN: urn:nbn:de:0183-09gmds2610

Veröffentlicht: 2. September 2009

© 2009 Niggemann.
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Gliederung

Text

Einleitung / Hintergrund: In der Diskussion um Änderungen in SnomedCT werden Vorschläge zur Erweiterung des logischen Formalismus gemacht [1], [2], und die Eignung von Description Logic (DL) für die Beschreibung von Typen im Gegensatz zu Terminologie, Hintergrundwissen oder Individuen sowie ihre Verwendung für komplexe Snomed-Terme wird diskutiert [3], [4].

Diese Diskussion wird hier aus der Perspektive eines KIS-Herstellers aufgegriffen, im Hinblick auf die Verwendung zur internen Dokumentation und zur Anbindung eines Decision-Support-Systems (DSS).

Material und Methoden: Am Beispiel "Sinusitis" werden aktuelle Schwächen von SnomedCT aus der Perspektive der Praxis analysiert. Das Verständnis von SnomedCT als Ontologie wird im Hinblick auf die praktische Anwendung kontrovers diskutiert.

Ergebnisse, Diskussion: SnomedCT wird im genannten Szenario für die klinische Dokumentation und Kommunikation verwendet (Beschreibung eines Individuums) (vgl. [4]). Diese Beschreibung muss mit den Triggern für Decision-Support Regeln verglichen werden (einfaches Klassifikationsproblem). Außerdem soll das DSS auf SnomedCT als medizinisches Hintergrundwissen zurückgreifen.

Für diese Zwecke reicht durchgehend die Verwendung der vollständig postkoordinierten Normalformen. Die Klassifikationsprobleme beschränken sich auf das einfache Durchsuchen der Hierarchien.

Bei der Verwendung von SnomedCT als Repository für med. Hintergrundwissen reicht eine "exemplarische" Interpretation als Beschreibung eines "typischen" Individuums. Default-Reasoning hat seinen Platz im DSS und muss innerhalb von SnomedCT nicht abgebildet werden.

Andererseits ist eine präzise und ontologisch korrekte Darstellung der Anatomie nötig, die weder von der derzeitigen Version noch von der geplanten Einbindung des Foundational Model of Anatomy geleistet wird. Die künstliche Abbildung der Teil-von Relation als Klassifikationsproblem erscheint überflüssig, eine Hierarchie verschiedener Teil-von Relationen ist hingegen wünschenswert ([1], [5], vgl. [6]).

Das Interface für den menschlichen Nutzer [7] sowie Kodierregeln [8] müssen von einem entsprechend mächtigen Kodierwerkzeug, nicht von SnomedCT selbst bereitgestellt werden (vgl. [9]).

Schlussfolgerungen: Für den praktischen Einsatz sind die derzeitigen Bemühungen um die DL weniger relevant als eine vollständige und konsistente Darstellung der Anatomie. Für die Anwendung muss SnomedCT nicht zwangsläufig als Ontologie im "realistischen" Sinn verstanden werden.


Literatur

1.
Schulz S, Suntisrivaraporn B, Baade, F. SNOMED CT's problem list: ontologists' and logicians' therapy suggestions. Stud Health Technol Inform. 2007;129:802-6.
2.
Rector AL, Brandt S. Why do it the hard way? The case for an expressive description logic for SNOMED. J Am Med Inform Assoc. 2008;15:744-51.
3.
Schulz S, Markó K, Suntisrivaraporn B. Formal representation of complex SNOMED CT expressions. BMC Med Inform Decis Mak. 2008;8 Suppl 1:S9.
4.
Schulz S. Stenzhorn H, Boeker M, Smith B. Strengths and Limitations of Formal Ontologies in the Biomedical Domain. submitted to: Electronic Journal of Communication, Information and Innovation in Health (RECIIS), special issue on ONTOLOGIES, SEMANTIC WEB AND HEALTH. 2009.
5.
Keet CM, Artale A. Representing and reasoning over a taxonomy of part/whole relations. Applied Ontology. 2008;3:91-110.
6.
Hahn U, Romacker M, Schulz S. medSynDiKATe: A natural language system for the extraction of medical information from finding reports. International Journal of Medical Informatics. 2002;67:63-74.
7.
Sittig DF, Wright A, Osheroff JA, Middleton B, Teich JM, Ash, JS, Campbell E, Bates DW. Grand challenges in clinical decision support. J Biomed Inform. 2008;41:387-92.
8.
Andrews JE, Patrick TB, Richesson RL, Brown H, Krischer JP. Comparing heterogeneous SNOMED CT coding of clinical research concepts by examining normalized expressions. Journal of Biomedical Informatics. 2008;41:1062-9.
9.
Donnelly K. Multilingual documentation and classification. Stud Health Technol Inform. 2008;134:235-43.