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Einleitung: Das DFG-geförderte Projekt Online Guideline Assist (OLGA) hat zum Ziel, den Arzt bei der Indikation, der Auswahl und der Durchführung von Standard Operating Procedures (SOPs) zu unterstützen. Dazu sollten Methoden und Werkzeuge entwickelt werden, bestehende klinische Handlungsempfehlungen zu formalisieren und anhand eines Prototypen in einem Patientendatenmanagementsystem (PDMS) zu automatisieren.

Konzept: Basis für die Entwicklung ist das nachrichtenbasierte PDMS ICUdata (Fa. IMESO), welches im Uniklinikum Gießen flächendeckend auf den Intensivstationen läuft. Das PDMS verfügt clientseitig über eine Distributionsschicht (Master), die die HL7-basierte Kommunikation der Clients mit dem Server sicherstellt [Ref. 1]. Die OLGA-Ausführungskomponente läuft dezentral auf den Clients und meldet sich bei dem Master an. Da sämtliche Datenkommunikation via Master über die zentrale Patientenakte abläuft, wird keine weitere Synchronisation mit anderen Klienten benötigt.

Implementierung: Kern der in der Programmiersprache Java geschriebenen OLGA Ausführungskomponente ist das Workflowsystem JBPM (http://www.jboss.com). Wir haben die Workflowsprache um Funktionen zur Kommunikation über HL7 erweitert. Darüber hinaus wurden Funktionen implementiert, die GLIF-Konzepte realisieren welche sich nicht direkt in das Workflowformat übersetzen lassen [Ref. 2].

Aus Zeit- und Effizienzgründen, werden beim Start relevante historische Daten eines Patienten in einen lokalen Cache gelesen. Danach registriert sich OLGA beim lokalen Master und empfängt so Updates, die in den Cache eingepflegt werden. Dem Cache liegt ein objektorientiertes Datenmodell zugrunde, welches prozessrelevante Abfragen ohne zeitaufwändige Datenbankabfragen ermöglicht.

Automatisch generierte Anweisungen, Empfehlungen und Nachfragen des Systems werden als unbestätigte Anordnungen via HL7 an das PDMS gesandt. Aus Sicherheitsgründen müssen Sie als Anordnung vom Anwender bestätigt werden.

Erfahrungen: Der Prototyp wurde im März 2007 in einer ersten Testversion in einer klinischen Testumgebung installiert und wird gegenwärtig mit realen Patientendaten evaluiert. Im Vortrag werden wir Erfahrungen hinsichtlich Kommunikations- und Datenstruktur, sowie erste Anwenderergebnisse vorstellen.