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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

Semantische HL7v3 Annotation klinischer Messwerte aus einem PDMS mittels ISO/IEEE 11073 Gerätebeschreibungen zur Anbindung von Smart Applications

Meeting Abstract

  • Georg Zeplin - Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck, Lübeck
  • Ann-Kristin Kock - Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck, Lübeck
  • Marcel Poelker - Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck, Lübeck
  • Konrad Seidl - Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck, Lübeck
  • Stefan Mersmann - Dräger Medical GmbH, Lübeck
  • Josef Ingenerf - Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck, Lübeck

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. Doc11gmds414

doi: 10.3205/11gmds414, urn:nbn:de:0183-11gmds4142

Published: September 20, 2011

© 2011 Zeplin et al.
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Text

Einleitung: Der standardisierte Datenaustausch als Voraussetzung für die semantische Weiterverarbeitung medizinischer Daten ist für klinische Anwendungen wünschenswert, aber oft nicht ausreichend realisiert. In der Praxis ist mit den bisher verbreiteten Standards, wie beispielsweise HL7 Version 2, eine einrichtungsübergreifende Kommunikation nicht zufriedenstellend realisierbar. Aus diesem Grund wurde der Standard HL7 Version 3 entwickelt, welcher zwar in Form einiger CDA-Anwendungen [1] umgesetzt wurde, die allerdings noch nicht flächendeckend eingesetzt werden.

Eine besondere Herausforderung besteht in der Abbildung von üblicherweise proprietär bereitgestellten Gerätedaten in HL7v3-konforme Nachrichten. Wir zeigen, dass diese Abbildung von Gerätedaten aus einem Patientendatenmanagementsystem möglich ist.

Methoden: In einem Projekt mit der Fa. Dräger haben wir zwei intensivmedizinische Geräte mit Hilfe des ICS-Generators [2] in dem ISO/IEEE 11073 Standard [3] modelliert. Die Beschreibung dieser Gerätemodelle ist durch die Verwendung eines Domain-Informationsmodells (DIM) standardisiert und durch MDC-Codes [3] um Eindeutigkeit erweitert. Für die anschließende Abbildung in den allgemeinen HL7v3-Standard haben wir mit Orientierung an Yuksel [4] ein Refined Message Information Model (RMIM) erstellt, welches durch XSL-Transformation um die exportierten XML-Gerätebeschreibungen erweitert und damit partiell instanziiert wurde. Die noch erforderlichen konkreten Patienten- und Gerätedaten werden aus dem klinischen Informationssystem Integrated Care Manager (ICM) [5]der Fa. Dräger extrahiert.

Danach werden die in den vorherigen Schritten erzeugten Daten zu einer vollständigen RMIM-Instanz fusioniert. Die in unserem Algorithmus verwendete Klassenstruktur ist dabei RMIM-schemakonform, da wir sie mittels XMLBeans aus unserem RMIM-Schema abgeleitet haben. Um sicherzustellen, dass ein gültiges Dokument erstellt wurde, validieren wir es anhand des Schemas. Auf diese Weise wird der Benutzer zum Beispiel darauf aufmerksam gemacht, dass Daten gegebenenfalls nicht standardgemäß in das ICM eingetragen wurden.

Eine Zuordnung der realen Messwerte aus dem PDMS und der Messwertbeschreibungen der 11073-konformen Geräte geschieht auf Basis der Rosetta-Terminologie [3]. In dieser ordnet jeder Hersteller den Messwerten seiner Geräte einen MDC-Code und eine durch UCUM [6] standardisierte Einheit zu.

Ergebnisse und Diskussion: Es wurden Gerätedaten aus einem PDMS extrahiert und automatisch in HL7v3-konforme Nachrichten übertragen. Somit haben wir gezeigt, dass es möglich ist, medizinische Daten in ein standardisiertes Format zu bringen. Diese semantische Annotation der proprietär vorliegenden Rohdaten ermöglicht eine beliebige Weiterverarbeitung, zum Beispiel die maschinelle Interpretation durch wissensbasierte Systeme wie SmartCare(R) [7], einem System zur Entscheidungsunterstützung und automatisierten Therapieführung der Fa. Dräger.


Literatur

1.
Dolin RH, Alschuler L, Boyer S, et al. HL7 Clinical Document Architecture, Release 2. J Am Med Inform Assoc. 2006;13(1):30-–39.
2.
NIST (National Institute of Standards and Technology). Medical Device Communication Testing Project. Available from: http://xw2k.nist.gov/medicaldevices/ (Stand: 09.03.2011). External link
3.
ISO/IEEE 11073. Normenfamilie für den Datenaustausch zwischen Medizingeräten, u.a. mit DIM (Domain Information Model) (11073-10201) und Nomenclature (11073-10101).
4.
Yuksel M, Dogac A. Interoperability of Medical Device Information and the Clinical Applications: An HL7 RMIM based on the ISO/IEEE 11073 DIM. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2011;15(4):557-66.
5.
Distler J, Parthum A. Einführung eines Patientendaten-Managementsystems auf der Intensivstation. Intensiv. 2009;17(6):319-323. Siehe auch http://www.draeger.com/media/10/06/19/10061963/Integrated_care_manager_br_9066089_de.pdf External link
6.
Schadow G, McDonald CJ. The Unified Code for Units of Measure. Regenstrief Institute, Inc. and The UCUM Organization, Indianapolis, IN. Available from: http://unitsofmeasure.org/ (Stand: 11.03.2011). External link
7.
Mersmann S. SmartCare: Automatisierung klinischer Leitlinien. Biomed Tech (Berl). 2009; 54(5):283-288. siehe auch http://www.openclinical.org/aisp_smartcarePS.html (Stand: 10.03.2011). External link