Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen

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Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen

Christian Betz, Alexander Hörnlein, Frank Puppe, Martin Schuhmann,Universität Würzburg, Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz

und Angewandte Informatik

Hans-Peter Buscher,DRK-Kliniken Berlin-Köpenick, Medizinische Klinik II

Gliederung:1. Motivation: Verbindung von Klinik und Lehre2. Arztbriefe und fallbasierte Trainingssysteme3. Beispiel4. Ausblick und Zusammenfassung

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Motivation: Verbindung von Klinik & Lehre

• Tradition in vielen medizinischen Vorlesungen und Praktika– Vorstellung von aktuellen Patienten– Diskussion der Interpretation und Entscheidungsfindung– Aktuell: Aufwertung durch Problembasiertes Lernen

• Trend: ePatientenakte (EPA) & eLearning

• Idee: Nutzung der EPA für fallbasierte Trainingssysteme (FTS)– Automatischer Transfer von Daten aus EPA in FTS– Didaktische Nachbearbeitung des FTS– Beibehaltung der Tradition mit neuen Medien

• Aufgaben eines FTS:– Patientenpräsentation– Stellen von Aufgaben: Wahl von Untersuchungen, Diagnosen,

Therapien; (Bild)Befundung

• Daten in EPA– Arztbrief: Untersuchungen mit Patientendaten, Diagnosen, Therapien– Bilder

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Erstellung von fallbasierten Trainingssystemen

Bisher: beträchtlicher Aufwand zur Erstellung eines Falles

• Seitenbasierter Ansatz: – Aufbereitung des Basismaterials– Erstellen der Verknüpfungen– Stellen von Aufgaben

• Wissensbasiertes Ansatz:– Erstellen einer Wissensbasis (aufwändig)– Eingabe des Falles (einfach)– automatische Generierung der Ablaufoberfläche

• Kombination: – Basismaterial aus Arztbrief (semistrukturiert) in wissens-

basierten Ansatz übernehmen, ggf. nachbearbeiten

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Anatomie eines Arztbriefes

• Typische Struktur: – "Vorspann": Absender, Adresse, Anrede, … – Diagnosen– Untersuchungen

• Untersuchungsname• Untersuchungsergebnisse

– Beurteilung (einschl. Therapien)– "Nachspann": Grüsse, Unterschrift

• Automatische Extraktion von Informationen:– Diagnosen– Untersuchungsnamen– Untersuchungsergebnisse

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Optionale Nachbearbeitung des Arztbriefes

• Vorgabe einer Standardterminologie– Diagnosen– Untersuchungen– Therapien

• Redaktionelle Textänderungen – Anonymisieren (automatisch mit Heuristiken)– ggf. Vereinfachung der Untersuchungsergebnisse– ggf. Übernahme der Standardterminologie durch Kopieren und

Ersetzen– Einleitungs- und Fallabschlusskommentar markieren

• Bewertungswissen präzisieren:– Diagnosen gewichten– Zwischendiagnosen hinzufügen, bewerten und gewichten– Therapien hinzufügen und gewichten

• Bilder zu Untersuchungen hinzufügen

Umsetzung: – Standardtextsystem (WORD) mit automatischem Import in d3web.Train– Bewertungen & Gewichte durch Markierungen (z.B. fett, kursiv)

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Beispiel – Briefvorbereitung

Original-Fall

Nachbearbeitete Version

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Beispiel – Briefvorbereitung

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Beispiel – d3web.Train

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Beispiel – d3web.Train

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Beispiel – d3web.Train

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Beispiel – d3web.Train

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Diskussion und Ausblick

• Implementierung fertig in d3web.Train– Sehr effiziente Fallerstellung– optionale und inkrementelle Nachbearbeitung– Erprobung durch Dr. Reimer (Uni-Poliklinik Würzburg) mit

• 20 nachbearbeitete Rheumatologie-Arztbriefen• einige Musterfälle

• geplante Evaluationen– Routineeinsatz im SS 04 – Akzeptanz abhängig von nachbearbeiteten Features evaluieren

• Weitere Nachbearbeitung durch schrittweise Wissensformalisierung– Angabe von Kosten zu Untersuchungen und Therapien– halbautomatische Formalisierung von Einzelsymptomen im Text– Zuordnung und Bewertung der Symptome zu Diagnosen und Bildern– Bereitstellung von relationalem Wissen über Beziehungen von

Diagnosen zu Untersuchungen und zu Therapien

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