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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

Case-Based Reasoning: Integration dezentraler Case Bases nach dem Vorbild von IHE

Meeting Abstract

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  • J.P. Bleuer - Healthevidence GmbH, Bern
  • W. Fierz - Labormedizinisches Zentrum Dr. Risch AG, Bern
  • P. Pharow - Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie, Ilmenau
  • C. Ludwig - Suva, Luzern

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. Doc11gmds535

DOI: 10.3205/11gmds535, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds5350

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Bleuer et al.
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Gliederung

Text

Einleitung/Hintergrund: In den letzten 20 Jahren haben Evidence-Based Medicine (EBM) und insbesondere Systematic Reviews einen wesentlichen Beitrag zu medizinischen Praxis und Lehre beigetragen. Wenig hilfreich ist EBM allerdings bei seltenen Fragestellungen, da hier die genügend grosse statistische Grundlage fehlt. Systematic Reviews wie diejenigen der Cochrane Collaboration decken zudem nur wenige diagnostische Fragestellungen ab. Insbesondere bei Komplexfällen werden vom Versicherungsmediziner Entscheide gefordert, für die Evidence auf einer statistischen Basis kaum oder nicht vorhanden ist. Komplexfälle sollen frühzeitig erkannt und einem umfassenden Case Management zugeführt werden; nur so kann einem ungünstigen Verlauf und der Gefahr eines Rentenfalles vorgebeugt werden. Das frühzeitige Erkennen von potentiellen Komplexfällen ist damit eine der grossen Herausforderungen in der Versicherungsmedizin. Die Fragestellung ist diagnostischer Art; damit ergibt sich eine Parallele zur Frage nach der Aussagekraft, bzw. der klinischen Bedeutung von Tests in der Labormedizin.

Material und Methoden: Case-Based Reasoning (CBR) bietet sich an als Methode der Wahl für Entscheide bei fehlender statistisch begründeter Evidence. Kernpunkt von CBR (fallbasiertem Schliessen) ist ein Analogieschluss aufgrund eines oder mehrerer bekannter Fälle gleicher bzw verwandter Art. Ein CBR-System benötigt dazu eine Case Base (Fallbasis). Die Qualität eines CBR-Systems hängt wesentlich von deren Grösse ab; in der Medizin sind somit institutionsübergreifende Fallbasen wünschbar. Im Rahmen eines Vorprojektes entwickeln die Autoren einen Lösungsansatz für die institutionsübergreifende Integration von Case Bases für diagnostische Fragestellungen. Als Vorbild dient unter anderem das Cross Enterprise Document Sharing (XDS) Profile von IHE, welches mit Hilfe eines zentralen Registries den Zugriff auf verteilte Document Repositories erlaubt.

Diskussion/Schlussfolgerungen: Im Rahmen des CBR stellen sich verschiedene Fragestellungen, unter anderem die Frage des Erkennens von Fällen in der Case Base sowie methodische Fragen, welche unter dem Begriff „maschinelles Lernen“ subsumiert werden können. Im hier dargestellten Vorprojekt fliessen solche Fragestellungen nur am Rande ein. Im Zentrum stehen Lösungsansätze für die semantische Interoperabilität als Voraussetzung für eine Fallsuche über verschiedene dezentrale Case Bases und die Erweiterbarkeit der Suchkriterien bei gleichzeitig definierten Relationen in der verwendeten Ontologie.


Literatur

1.
Aamodt A, Plaza E. Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System. Approaches. AI Communications. IOS Press. 1994;7(1)39-59.
2.
IHE International, Inc. IHE IT Infrastructure Technical Framework. Volume 1 (ITI TF-1): Integration Profiles. Revision 7.0 – Final Text. 2010 Aug. 10.