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Innerhalb von klinischen Studien werden über einen längeren Zeitraum Probanden mittels unterschiedlichster Methoden durch eine Reihe von Wissenschaftlern untersucht. Bei multizentrischen Studien finden diese dann zusätzlich an verschiedenen Orten statt. Jede Studie hat dabei unterschiedliche Ziele und Eigenheiten was deren Durchführung z. B. hinsichtlich Anzahl der Probanden verkompliziert. Die Durchführung dieser Studien können durch Studienmanagementsysteme unterstützt werden, allerdings sind diese für einen geregelten automatischen Ablauf der Untersuchungsprozesse bislang nicht ausreichend geeignet.

Probleme an dieser Stelle sind das Probanden je nach Studie in regelmäßig zu bestimmten Untersuchungen an verschiedenen Orten erscheinen müssen. Die rechtzeitige Benachrichtigung und terminliche Eingliederung beteiligter Personen sollte Aufgabe des Studienmanagementsystems sein und nicht die des Studienkoordinators, da bei großen bzw. mehreren gleichzeitig laufenden Studien der Kommunikations- und Koordinierungsaufwand enorm ist, was zu einer höheren Fehleranfälligkeit führen kann. Zusätzlich können durch Planungsfehler oder falsch abgelegte Ergebnisse Untersuchungen bei Probanden angeordnet bzw. durchgeführt werden, die bereits stattgefunden haben oder gar nicht vorgesehen waren. Bei multizentrisch ausgerichteten Studien entstehen darüber hinaus Probleme beim Austausch von studienrelevanten Informationen zwischen den IT-Systemen der Zentren, sofern die Studien überhaupt durch solche Systeme unterstützt werden. Ein weiterer wichtiger Punkt stellt der Datenschutz dar, der trotz automatisierter Prozesse gewährleistet werden muss.

Zusammenfassend kann man sagen, dass für die IT-Unterstützung von (multizentrischen) Studien ein Werkzeug benötigt wird, welches die Untersuchungen von Probanden planen, das den Status visualisieren und die beteiligten Personen – unter Berücksichtigung des Datenschutzes – mit benötigten Informationen versorgen kann. Als Grundlage für ein solches System, eignet sich das Konzept der klinischen Behandlungspfade. Ihre wichtigsten Vorteile sind, dass sie konzeptuell nur gering angepasst werden müssen und dass sie einfach in ein Studienmanagementsystem integriert werden können. Für die Modellierung und Abarbeitung der klinischen Behandlungspfade haben wir aus verschiedenen Gründen YAWL (Yet Another Workflow Language) als Workflow Managementsystem gewählt. YAWL basiert auf Petri Netzen, nutzt die Workflow Patterns als formale Grundlage und bietet standardmäßig verschiedene Flexibilitätskonzepte an. YAWL ist zudem Open Source und lässt sich durch eigene Web Services beliebig weiterentwickeln. Zusätzlich ist YAWL darauf ausgelegt, Prozesse mit menschlicher Beteiligung (wie sie innerhalb klinischer Studien durchgängig auftreten) steuern zu können. YAWL bietet eine generische Weboberfläche zur Bearbeitung der Workflowaufgaben, welche sich aber problemlos austauschen lässt und somit in bestehende Systeme integriert werden kann. Daher eignet sich YAWL sehr gut, die klinischen Behandlungs- bzw. in diesem Fall Untersuchungspfade abzubilden und die involvierten Akteure darin zu integrieren.