Wissensbasierte Systeme im deutschsprachigen Raum · 1 Institut für Medizinische Informatik RWTH...

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Institut für Medizinische Informatik RWTH Aachen Stand 27.04.2010 1

Wissensbasierte Systeme im deutschsprachigen Raum -

Ansätze zur Bestandserhebung und VernetzungCord Spreckelsen

Institut für Medizinische InformatikRWTH Aachen

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Übersicht

Ÿ Umfrageprojekt- Konzeption, Technik, Ergebnisse

Ÿ Projektdatenbank- Konzeption, Technik, Ergebnisse

Ÿ Kooperations-Website- Struktur, Inhalt

Ÿ Verteiler

Ÿ Aussicht

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Zielsetzung

Ÿ Orientierung im Forschungs-/Anwendungsfeld- Übersicht über Projekte

- Übersicht über Methoden

- Übersicht über Personen

- Einschätzung von Trends

- Einschätzung von Chancen und Risiken

Ÿ Verbesserung der Kooperationsmöglichkeiten

Ÿ Verbesserung der Sichtbarkeit

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Umfrage & Projekterfassung: Phasen

Online-Umfrage

Themen-akquise

Teilneh-mer-

akquise

FB-Implemen-

tierung

FB-Konsen-tierung

Aus-wertung

Vorbereitungsphase Durchführung

Start :11.2.2010

Start :1.10.2009

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Umfrage: Teilnehmerakquise

Ÿ Fachvertreter/Lehrstuhlinhaber „Medizinische Informatik“

Ÿ Autoren/Koautoren von Artikel zu WBS in Medizin(Affiliation in Deutschland, Österreich, Schweiz)- Artificial Intelligence in Medicine

- Beiträge zu GMDS-Jahrestagungen 2004-2009

- Beiträge zur Tagungsreihen AIME, JICA, KI seit 2003

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Umfrage: Beteiligung

362 97

26 442

192

Recherche-ergebnis

Keine Adresse

DeliveryFailure

Kein WBS

Keine Antworten

Antworten

Response Rate: 50,5%

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Umfrage: Technische Grundlage

Ÿ LimeSurvey - Freies Open Source Online-Befragungswerkzeug

- LimeSurvey.org

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Umfragekonzeption: Fragen zum Status

Ÿ In welcher Art Institution arbeiten Sie?

Ÿ Wie lange beschäftigen Sie sich mit Wissensbasierten Systemen in der Medizin?

Ÿ In welchem Rahmen findet der EinsatzWissensbasierter Systeme/Module bei Ihnen statt?

Ÿ In welcher Form wird wissensbasierte Funktionalität angeboten?

Ÿ Welche Kategorie beschreibt den Aufgabenbereich?

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Umfragekonzeption: Bewertung (Likert-Skala)

Ÿ "Der Bedarf an Wissensbasierten Systemen oder Systemkomponenten in der Medizin ist hoch."

Ÿ "Die Akzeptanz für Wissensbasierte Systeme oder Systemkomponenten im klinischen Bereich ist groß."

Ÿ "Wissensbasierte Systeme oder Systemkomponenten haben sich in der klinischen Routine etabliert."

Ÿ "Der Einsatz von Wissenbasierten System oder Systemkomponenten im biomedizinischen Bereich wird zukünftig stark wachsen."

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Umfragekonzeption: Offene Fragen

Ÿ Was sind die Hauptprobleme beim Einsatz Wissensbasierter System oder Systemkomponenten in der Medizin?

Ÿ Was sind die großen Herausforderungen für die zukünftige Entwicklung?

Ÿ In welchen Anwendungsgebieten oder medizinischen Spezialitäten lohnt sich die Weiterentwicklung besonders?

Ÿ Welche bestehenden Systeme sind wegweisend für die zukünftige Entwicklung?

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Umfragekonzeption: Fragebogenreflexion

Ÿ Bewertungen (Likert-Skala)- "Die Fragen dieser Umfrage waren verständlich"

- "Die Fragen dieser Umfrage sind relevant."

- "Diese Umfrage berücksichtigt alle wichtigen Aspekte."

- "Es fiel mir leicht, eine zutreffende Antwort auf die Fragen zu wählen bzw. zu geben."

Ÿ Anregungen (Offene Frage)- Was fehlt?

- Was könnte verbessert werden?

- Was hat Ihnen gefallen?

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Umfrageergebnisse: Arbeitsumfeld

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Umfrageergebnisse: Erfahrung mit WBS

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Bedarf

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Akzeptanz

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Routinenutzung

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Wachstumsprognose

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Umfrageergebnisse: Aufgabenbereich

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Zusätzlich genannte Aufgabenbereiche

Ÿ Arzneimitteltherapiesicherheit

Ÿ Automatisierte mech. Beatmung (aus Folgefrage)

Ÿ Feedback für Patienten

Ÿ Flexible Planung (aus Folgefrage)

Ÿ Labor, ITS

Ÿ Navigation im Wissensraum

Ÿ Planung/Optimierung

Ÿ Regelung, Therapiesteuerung

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Umfrageergebnisse: Form des WBS

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Zusätzlich genannte Formen

Ÿ Forschung zu klinischen Planungssystemen

Ÿ Forschungsprototypen

Ÿ Intensivsystem (PDMS)

Ÿ Komponenten eines Textmining-Systems

Ÿ Monitoring Intensivmedizin

Ÿ Portable PCs, Medical Grade

Ÿ Suchmaschinen / - entwicklung

Ÿ Web Services

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Hauptprobleme (Sammlung)

Ÿ Akzeptanz

Ÿ Systemintegration

Ÿ Routinenutzung & Prozessorientierung

Ÿ Rechtliche Aspekte

Ÿ Wissensakquise

Ÿ Evaluation & Nutzen

Ÿ Repräsentation medizinischen Wissens

Ÿ Usability & Transparenz

Ÿ Leistung & Funktionalität

Ÿ Terminologische Aspekte

Ÿ Kosten

Ÿ Nachhaltigkeit

Ÿ Systemtyp & -ausrichtung

Ÿ Standardisierung

Ÿ Struktur & Vollständigkeit der Ausgangsdaten

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Lohnende Anwendungsgebiete (Sammlung)

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Lohnende Anwendungs-gebiete (Sammlung)

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Systeme mit Vorbildfunktion (Sammlung)Ÿ AiDKlinik

Ÿ Arden Syntax (Medexter-Engine)

Ÿ Arzneimitteldokumentation

Ÿ CPOE

Ÿ D3-Werkzeug

Ÿ eDOC-Bauchschmerz & Labor

Ÿ Foundational Model of Anatomy

Ÿ Frameworks Semantic Web

Ÿ Guideline-Based Systems

Ÿ ILEAD (Idee)

Ÿ ILIAS

Ÿ Intell. Gebäudesyst. + Telemedizin

Ÿ Intermountain Health Care

Ÿ Labor-IS

Ÿ Moodle

Ÿ NCI Thesaurus in DL

Ÿ OntoDrug

Ÿ Ontologiebas. Terminologieserver

Ÿ PharmaCheck

Ÿ Scores

Ÿ Semantische One-Step-Coder

Ÿ Smart Care

Ÿ Soarian

Ÿ SonoConsult

Ÿ TAMBIS

Ÿ VIE-PNN

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Verständlichkeit

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Relevanz

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Vollständigkeit

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Antwortmöglichkeit

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Unterschiede per Teilnehmerkreis

Ÿ T-Test

Ÿ Med. Einrichtung vs. Unternehmen vs. Nichtmed. Forschungsinstitut- Signifikante Abweichung (5%-Niveau) bei „Verständlichkeit“

- Für alle anderen keine Abweichung belegbar

Ÿ Erfahrung im Bereich WBS: <=5 Jahre vs >5 Jahr- Keine Abweichungen belegbar

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Projektdatenbank

Ÿ Erhebung durch Literaturrecherche- Name

- Kursbeschreibung

- Institution

Ÿ Erhebung im Anschluss an die Umfrage- Nicht-Anonymer Fragebogen

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Projektdatenbank: Basis

Ÿ ProjektnameŸ Verantwortliche Institution/FirmaŸ Name und Email des AusfüllendenŸ Eigenes Projekt vs. FremdvorschlagŸ Name und Email eines ProjektverantwortlichenŸ Einverständnis Internetveröffentlichung

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Projektdatenbank: Projektprofil

Ÿ Kontext und Ziel des Projekts

Ÿ Med. Bereich (Spezialität oder Einrichtung)

Ÿ Verwendete AnsätzeŸ Eingesetzte Medizinischen StandardklassifikationenŸ Eingesetzte Repräsentationsstandards Ÿ Evaluation: Rolle, Studientyp, Studiendesign

Ÿ Modell zur Bewertung der NutzerakzeptanzŸ Wissensakquise: Erhebungstechniken, Methodologie

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Projektdatenbank: Einträge

Ÿ Reguläre Einträge: 7 „Betrachter“: 6

Ÿ Modulbibliothek für die Modellierung klin. Prozesse (TU Ilmenau)

- Intensivmedizin, Kardiologie, Chirurgie

Ÿ M-Eco (Forschungszentrum L3S)

- Personalized Event-based Surveillance, Infektionskrankheiten

Ÿ Telediab (AIT Austrian Institute of Technology GmbH)

Ÿ AiDKlinik – MaxDose (Pharmakologie, UniK Heidelberg)

- Arzneimittel-Therapiesicherheit

Ÿ

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Projektdatenbank: Einträge

Ÿ MedInfoGRID (Uni Magdeburg)

- Medizinische Informatik (Bildverarbeitung)

Ÿ Prozessevaluation zur systematischen Erkennung und Vermeidung von medikamentösen Gefährdungssituationen in der stationären Akutversorgung (Klinikum Fürth, Uni Erlangen)

- Krankenhaus, Notfallmedizin, Notaufnahme, Intermediate Care

Ÿ Moni/Surveillance-ICU (Medexter Healthcare GmbH)

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Projektdatenbank: Ansätze

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Projektdatenbank: Standards

Klassifikation/Terminologie Repräsentation

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Projektdatenbank: Evaluation

Studientyp Studiendesign

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Vernetzung

Ÿ Website

Ÿ Rekonstruktion des AG-Verteilers

Ÿ Best Practices

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Vernetzung: AG-Web-Sitewbs-med.imib.rwth-aachen.de/AG/ Vorstellung der

GMDS AG-WBS

Sammlung von- Definitionen- Empfehlungen- Publikationen- Projekten

Links zu- Journals- Konferenzen- Projekten- Institutionen

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Vernetzung: AG-Web-Site

Projekte und Systeme93 Einträge NameKurzbeschreibungInstitution

Forschung und Lehre50 Institutionen NameURL

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Vernetzung: Web-Site Mitgliederbereich

Einreichen von- Site-Beiträgen- Link-Empfehlungen

Upload von- Arbeitsdokumenten- Protokollen

Wiki zurAG-Arbeit

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AG-Verteiler

Ÿ Aus früherer AG-Arbeit: keine Übergabe

Ÿ Rekonstruktion- Nutzung der Umfrageteilnehmer

- Anonyme Umfrage, aber Teilnamestatus bekannt

Ÿ Derzeitiger Umfang: 97 Email-Adressen- z.T. persönliches Feedback per email oder Telephon

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Aussicht

Ÿ Publikation zur Umfrage

Ÿ Weiterentwicklung der Projektdatenbank- Formularbasierte Erfassung

- Direkte Webpublikation

Ÿ Treffen der AG im September

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