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Chancen und Grenzen

(semi-) automatischer,

semantischer Analyse

medizinischer Dokumente

conhIT-Session: „medizinische Dokumentation – aktuelle

Herausforderungen und Perspektiven“

Berlin | 15.04.2015

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ID Information und Dokumentation

im Gesundheitswesen

• Codierung, Terminologie, eMedikation/AMTS, Medizincontrolling, QS

• ca. 70 Mitarbeiter, Berlin

• 1.200 Kunden DACH

• > 100 Partner

• 2015: 30 Jahre ID

• ID Suisse AG, St. Gallen

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• Papierakten oder unstrukturierte

elektronische Dokumente

• nur manuell lesbar

• ungeordnet

• Zeitaufwändig

• personalintensiv

Die Aktenrealität in den Kliniken

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„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

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Verfügbarkeit digitaler

Dokumente aus dem KIS / KAS

• Arztbriefe in diversen Formaten

– Word

– Text

– PMDs (SAP)

• Bereitstellung über DMS / Archiv

• Befundberichte

• Klinische Notizen

• Laborwerttabellen

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Digitalisierung von Patientenakten

Bsp. UK Essen

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• je Akte im Schnitt knapp 300 Seiten

• inkl. Registerinformationen

(Dokumenttypen zur Beurteilung der

DxPx-Relevanz)

• jeweils als Bild und als xml-Container (inkl.

Position der einzelnen Worte für Ableitung

von Zeilenumbruch)

Digitalisierung

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Erkennung von:

• Diagnosen und Prozeduren

• Medikamenten inkl. Dosierungsangaben

• Materialien

Ignorieren von:

• administrativen Angaben wie Sender,

Empfänger, Anreden, Namen, Titel

Digitalisierung

28.01.2015| Folie 915.04.2015 | Folie 9

Digitalisierung

Fehlerklasse Aktenmaterial

Vollständigkeit / Lesbarkeit

• kein aktueller Arztbrief (50027);

• Fremd-AB schlechte Qualität (50027)

(negative Auswirkungen auf OCR-

Erkennung durch mehrfaches Kopieren)

• kein OP-Bericht (50006, 50013)

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„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

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Digitalisierung

Fehlerklasse OCR-Fehler

OCR-Fehler

• Leerzeichen im Wort

– Periphere A VK

• zu viele Erkennungsfehler

– Infe'dfo:(us (Infektfokus)

– leichtgradige Trlkuspldalklappenlnsufflzlenz

– Harnwc:gslnfcktcs

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Digitalisierung

Fehlerklasse OCR-Fehler

TIFF:

OCR:

Segmentierung:

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„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

28.01.2015| Folie 1415.04.2015 | Folie 14

digitale / digitalisierte Dokumente

Fehlerklasse Syntax

• Rechtschreibfehler

→Akutes Koronarsyndrom (I24.9)

• Abkürzungen

→Instabile Angina pectoris (I20.-)

• Wortreihenfolge und Formulierung

→ „…mit hochgradiger Stenose des linken Hauptstammes (I25.14)

28.01.2015| Folie 1515.04.2015 | Folie 15

„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

28.01.2015| Folie 1615.04.2015 | Folie 16

Semantische Analyse

Syntaxbaum / Indexbaum

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Semantische Analyse

Vokabular

• Herausforderungen:

deutsche Grammatik sehr anspruchsvoll

Umfassende deutsche Ontologie

erforderlich

Übersetzung us-amerikanischer

Wissensbasen sehr aufwendig und nicht

1:1 übertragbar

Dx, Px, Symptome, Wirkstoffe, Präparate ?

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Semantische Analyse

Vokabular

• „BET n DM Li“

• „Brusterhaltende Therapie nach Diagnose

Mamma links“

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Semantische Analyse

Vokabular

• Negationen (gelöst)

• Referenzierte Formulierungen (lösbar)

• Spezielle Phrasen (sammeln)„10 Päckchenjahre“ (Nikotinabusus)

• Schlussfolgerungen (in Arbeit)„Patient wiegt 110kg und ist 1,75m groß“ (Adipositas)

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Semantische Analyse

Bedeutungsinterpretation

• Umfangreiches Vokabular

• sprachunabhängig

• klassifikationsunabhängig

• Synonyme

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Semantische Analyse

Negation / Interpretation

• Implizite und explizite Negationen

• Zustand nach

• Zusätzlich Zusammenhang Diagnose /

Prozedur

• Negationen als Quelle falsch positiver

Textanalyse de facto gelöst

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„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

28.01.2015| Folie 2315.04.2015 | Folie 23

Semantische Analyse

Vokabular => Klassifikation

• BET / Brusterhaltende Therapie

5-870.a Partielle (brusterhaltende) Exzision der

Mamma und Destruktion von Mammagewebe:

Partielle Resektion

• DM li / Diagnose Mamma links

C50.- Bösartige Neubildung der Brustdrüse

[Mamma]

• DRG

J25Z kleine Eingriffe an der Mamma … (2.700 €)

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Inhaltliche Validierung

Abgleich §21-Daten

Alle Akten (Durchschnittsangaben)

Einzelne Akten:

Recall Dx: 44% – 100%

Recall Px: 29% – 88%

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Inhaltliche Validierung

Abgleich §21-Daten

Bsp. Akte 50002:

Festlegungen:

- Fokus auf dem Recall

- max. 3 unterschiedliche Codes je Textstelle

28.01.2015| Folie 2615.04.2015 | Folie 26

Inhaltliche Validierung

Fehlerklasse Informationsherkunft

Nicht alle Codes aus dem §21-Datensatz in

den Freitextdokumenten erwähnt

– 8-980 Intensivmedizinische

Komplexbehandlung (Basisprozedur) (22x)

– 3-993 Quantitative Bestimmung von

Parametern (20x)

– 3-992 Intraoperative Anwendung der

Verfahren (14x)

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„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

28.01.2015| Folie 2815.04.2015 | Folie 28

Inhaltliche Validierung

Fehlerklasse Relevanz

• Codierung wird durch Regelwerke

übersteuert

• Gefundene Dx / Px müssen nicht

zwangsläufig zu einer Erlössteigerung

führen

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Textmining in der

Routinenutzung

Medikation

TerminologieCodierung

• Diagnosen

• Prozeduren

• Medikamente

• DRG/PEPP

• Regelwerke

• Bidirektionale

KIS-Integration

ID LOGIK®Terminologie-

server

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Praktische Anwendung

Dokumentenzugriff in ID DIACOS®

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Praktische Anwendung

§301-Check in ID DIACOS®

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Praktische Anwendung

Belegstellenanalyse in ID DIACOS®

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Praktische Anwendung

Belegstellenanalyse in ID DIACOS®

28.01.2015| Folie 3415.04.2015 | Folie 34

Praktische Anwendung

Belegstellenanalyse in ID DIACOS®

28.01.2015| Folie 3515.04.2015 | Folie 35

Praktische Anwendung

Belegstellenanalyse in ID DIACOS®

28.01.2015| Folie 3615.04.2015 | Folie 36

„Heilsbringer“

automatische Textanalyse

(1) Verfügbarkeit (digitaler / digitalisierter Akten)

(2) Lesbarkeit (Digitalisierungsfehler, Textstruktur)

(3) Syntax (Vokabular)

(4) Semantik (inhaltliche Interpretation)

(5) Codierrelevanz (ICD, OPS, DKR)

(6) Erlösrelevanz (DRG, ZE)

(7) Effizienz (Kosten vs. Nutzen Gesamtprozess)

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Effizienzevaluation

Wirtschaftlichkeitsprognose

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Kontakt

Mark Neumann

Prokurist,

Vertrieb und Partnermanagement

ID Information und Dokumentationim Gesundheitswesen GmbH & Co. KGaAPlatz vor dem Neuen Tor 210115 Berlin

Tel: +49-(0)30-2 46 26-120Fax: +49-(0)30-2 46 26-111eMail: m.neumann@id-berlin.de