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GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Entwicklung von „Clinicial Decision Support Systems“ in den letzten 10 Jahren – eine Systematische Literaturübersicht

Meeting Abstract

  • Benjamin Kux - Justus-Liebig-Universität, Gießen, Deutschland
  • Raphael W. Majeed - Klinik f. Anästhesiologie, JLU-Gießen, Deutschland
  • Janko Ahlbrandt - Justus-Liebig-Universität, Gießen, Deutschland
  • Rainer Röhrig - Justus-Liebig-Universität, Gießen, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds018

DOI: 10.3205/12gmds018, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds0183

Published: September 13, 2012

© 2012 Kux et al.
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Hintergrund: Bereits mit den Anfängen der elektronischen Dokumentation in der Medizin ging auch der Wunsch nach einer effizienten Entscheidungsunterstützung für Anbieter von Gesundheitsleistungen einher. Seit Ende der 70er Jahre wurden zahlreiche Clinical Decision Support Systems (CDSS) für die unterschiedlichsten Wissensdomänen entwickelt. In der Literatur findet sich eine große Anzahl von Übersichtsarbeiten und Metaanalysen, die den Erfolg solcher Informationssysteme in Bezug auf vielfältige anbieter- und patientenbezogene Zielparameter untersuchen und häufig auch nachweisen. Die Erfahrung zeigt jedoch, dass der Einsatz von CDSS häufig nach Ende des wissenschaftlichen Entwicklungs- und Evaluationsprojektes eingestellt wird. Scheinbar existieren relevante Hürden in Bezug auf die Verstetigung und Distribution der Systeme. Ziel dieses Projektes ist es, die Entwicklung von CDSS in den letzten 10 Jahren zu analysieren, die Systeme anhand der jeweiligen Publikationen zu typisieren und in einem weiteren Schritt Probleme und Erfolgsfaktoren für eine Verstetigung oder Distribution über den Entwicklungsstandort hinaus zu identifizieren.

Methoden: Es wurde eine systematische Literaturanalyse durchgeführt. Dazu wurde die Literaturdatenbank MEDLINE mit den folgenden 11 MeSH Terms über einen Zeitraum von 4/2002 bis 4/2012 nach relevanten Arbeiten durchsucht: decision support systems; clinical OR medical-order-entry-systems; decision-making, computer-assisted OR drug-therapy; computer-assisted OR diagnosis; computer-assisted OR therapy; computer-assisted OR electronic prescribing, reminder systems, expert systems, clinical pharmacy information systems, clinical laboratory information systems. Als Limits wurden veterinärmedizinische und zahnheilkundliche Artikel sowie Editorials und Letters gesetzt. Aufgenommen wurden Arbeiten in englischer und deutscher Sprache. Insgesamt wurden mehr als 70.000 Titel und/oder Abstracts evaluiert. Ausgeschlossen wurden Arbeiten mit ausschließlichem Schwerpunkt in der Bild- und Mustererkennung (z.B. CT, MRT-Bilder), Biosignalverarbeitung (EKG / EEG-Mustererkennung), der Unterstützung von Operationsstechniken sowie der Bestrahlungsplanung.

Die identifizierten CDSS wurden in 12 Kategorien eingeteilt, im Einzelnen: Fachgebiet, Systemaufgabe, Einsatzumfeld, Methodik, Typ, Land, Implementation, untersuchte Zielgröße, Erfolg, Studiendesign, Systemintegration, Jahr. Der Klassifikationsprozess wurde unabhängig von zwei Gutachtern verifiziert.

Ergebnisse: Unsere Suche am 12.04.2012 hat 1022 CDSS identifiziert. Ein Großteil der Arbeiten stammt aus dem Bereich Innere Medizin (Schwerpunkte: Endokrinologie, Infektionskrankheiten, Pulmologie, Kardiologie). Die Anzahl der CDSS hat von 2002 bis 2008 stetig zugenommen (von 66 auf 143 p.a.), mit einer leicht rückläufigen Tendenz seit 2009. Etwa 40% der Systeme unterstützen den Anwender im Behandlungsprozess, gefolgt von CDSS für Medikamentenverschreibung (25%), Diagnosestellung (20%) und Prävention (15%). Die überwiegende Zahl der Arbeiten beschreibt wissensbasierte Systeme. Vergleichsweise wenige CDSS basieren auf künstlichen neuronalen Netzen oder Fuzzy Logic.

Diskussion und Ausblick: CDSS bilden weiterhin einen relevanten Teil der Forschung in der Medizininformatik. Basierend auf der erstellten Systemübersicht wird im zweiten Teil des Projektes eine prospektive Erhebung zur Verstetigung und Verbreitung der Systeme durchgeführt. Für die Zukunft bleibt abzuwarten, inwiefern sich die geänderte Gesetzgebung und die damit verbundene Einstufung von Software als Medizinprodukt auf die weitere Entwicklung und Implementierung von CDSS auswirkt.