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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Freitextdaten in der Epidemiologie: Indikationen für pädiatrische CT-Anwendungen: Deskription der gängigen Praxis und Vergleich manueller vs. automatisierter Klassifikationsverfahren

Meeting Abstract

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  • Lars Hönig - Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI), Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Mainz
  • Kai Simon - Averbis GmbH, Freiburg
  • Lucian Krille - Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI), Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Mainz
  • Maria Blettner - Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI), Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Mainz

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds386

doi: 10.3205/11gmds386, urn:nbn:de:0183-11gmds3869

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Hönig et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund: Die Computertomographie (CT) hat in den letzten Jahren eine immer größere Bedeutung in der bildgebenden Diagnostik gewonnen: bezüglich der relativen Anwendungshäufigkeit (8%) sowie bezüglich des Beitrages zur durchschnittlichen Pro-Kopf-Strahlenexposition (60%) [1]. Die Risiken der Strahlenbelastung durch CTs dürfen jedoch nicht ohne Berücksichtigung der Indikation evaluiert werden. Im Falle lebensbedrohlicher Erkrankungen wird ein CT die Überlebenswahrscheinlichkeit eher steigern als senken [2]. Zur Quantifizierung des Krebsrisikos durch CTs ist die Analyse der Indikationen und Befunde folglich von zentraler Bedeutung [3]. In dieser Arbeit wird manuell und softwaregestützt untersucht, welche Indikationen zu einem pädiatrischen CT führen. Die Ergebnisse beider Verfahren werden vergleichend dargestellt.

Methoden: Aus einer radiologischen Klinik wurden aus ca. 7000 CT-Befunden 1000 zufällig ausgewählt. Diese wurden von einem Mediziner manuell in a priori definierte Befundgruppen eingeteilt und versucht, sie nach ICD-10 zu klassifizieren.

Zur automatisierten Verschlagwortung und Befundung wird eine Textanalyse-Software [4] für medizinische Texte eingesetzt. Besonderheiten des Systems sind u.a. eine morphologische Analyse zur Zerlegung zusammengesetzter Wörter sowie die Erkennung von Nominalphrasen, Abkürzungen und negierter Aussagen. Anhand der extrahierten standardisierten Schlüsselwörter (Radlex [5] angereichert mit ICD10 [6]) werden Befundberichte mithilfe maschineller Lernverfahren den vorgegebenen Befundgruppen zugeordnet.

Zur Bewertung von Reliabilität und Validität des automatisierten Verfahrens werden die automatisierten und manuellen Zuordnungen in mehreren Durchläufen auf Übereinstimmungen hin verglichen.

Ergebnisse: Die vorläufigen deskriptiven Ergebnisse lassen darauf schließen, dass ca. 25% der CT- Untersuchungen zum Nachweis oder Therapie eines Tumors dienten, ca. 20% dienten der Untersuchung von Kindern mit Traumata, weitere 20% wurden mit einer nicht bestätigten Tumorverdachtsdiagnose untersucht. Bei weiteren ca. 15% der Untersuchungen handelte es sich um den Nachweis von kinderspezifischen Erkrankungen, sowie angeborenen Miss- und Fehlbildungen. Die restlichen 20% bilden eine recht heterogene Befundgruppe, wobei man bei der Hälfte dieser Befunde nicht auf die ursprüngliche Indikation oder die resultierende Diagnose schließen kann.

Ergebnisse der Evaluation der softwaregestützten Klassifizierung werden Juli 2011 erwartet.

Diskussion: Ein Viertel aller CTs dienen der Tumordiagnostik. Weitere 20% wurden auf Grund eines sich nicht bestätigenden Tumorverdachts durchgeführt. Ob Dosisreduktion durch engere Indikationsstellung möglich ist, bleibt von Kinderradiologen zu diskutieren. Die manuelle Befundauswertung hat sich als sehr zeitaufwendig und arbeitsintensiv herausgestellt und ist in einer bevölkerungsbezogenen Studie nicht finanzierbar [7]. Die Freitextstruktur der Befunde lässt Bedenken hinsichtlich der Machbarkeit einer rein automatisierten Analyse aufkommen. Die Kombination aus menschlichem Intellekt und einer intelligenten, lernfähigen Software ist der Schlüssel, um unstrukturierte aber wichtige Textinformationen der Forschung zugänglich machen zu können.


Literatur

1.
BfS. Umweltradioaktivität und Strahlenbelastung im Jahr 2009. Unterrichtung durch die Bundesregierung. Bundesamt für Strahlenschutz; 2010.
2.
Prokop M. Strahlendosis in der Computertomographie. Der Radiologe. 2008;48(3):229-242.
3.
Krille L, Jahnen A, Mildenberger P, Schneider K, Weisser G, Zeeb H, Blettner M. Computed tomography in children: multicenter cohort study design for the evaluation of cancer risk. EurJEpidemiol. 2011.
4.
Daumke P, Enders F, Simon K, Poprat M, Markó K. Semantic Annotation of Clinical Text - the Averbis Annotation Editor. Proceedings of the 55th Conference of the German Society of Medical Informatics, Biometry and Epidermiology (GMDS 2010). Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Köln: 2010.
5.
RadLex. http://www.rsna.org/radlex/. 2011. Externer Link
6.
ICD-10. http://www.dimdi.de/static/de/klassi/diagnosen/icd10/htmlgm2011/index.htm. 2011. Externer Link
7.
Krille L, Hammer GP, Blettner M. Krebsrisiko nach Computertomographien bei Kindern: Ergebnisse der Machbarkeitsstudie für eine Kohortenstudie. Proceedings of the 55th Conference of the German Society of Medical Informatics, Biometry and Epidermiology (GMDS 2010). Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Köln: 2010.