Strukturiert zu mehr Qualität

Interview

Veröffentlicht 27.08.2021 09:10, Kim Wehrs

In Deutschland liegt ein Großteil der medizinischen Daten – Arzt- und Entlassbriefe, Radiologiebefunde sowie Berichte aus der Pathologie und anderen Fachbereichen – in unstrukturierter Form vor. „Damit sind sie für Auswertungen und viele Mehrwertanwendungen verloren, weil sie nicht weiterverwertet werden können“, sagt Dr. Philipp Daumke. Wie es besser geht, erläutert der Geschäftsführer von Averbis im Interview.

Wie viel Prozent der Daten sind denn unstrukturiert erfasst, Dr. Daumke?

Dr. Philipp Daumke: Das ist schwer zu sagen, je nach Krankenhaus schwanken die Schätzungen zwischen 50 und 80 Prozent. Und das hat erhebliche negative Folgen, wie Beispiele aus vielen Ländern zeigen. Wir wissen beispielsweise, dass medizinische Fehler in den USA vor der aktuellen Pandemie noch Todesursache Nummer drei waren. Das ist auch darauf zurückzuführen, dass Informationen häufig nicht zur richtigen Zeit, in der richtigen Form am richtigen Ort sind. Wenn Daten flächendeckend strukturiert erfasst werden, wird medizinische Forschung auf Routinedaten möglich. Ein Positivbeispiel ist die Clinical Practice Research Datalink (CPRD) aus Großbritannien, wo aus einer Datenbank mit strukturiert erfassten Informationen von 60 Millionen Patienten mittlerweile 3.000 Publikationen entstanden sind.

Welche Voraussetzungen müssen denn erfüllt sein, dass die Daten strukturiert zur Verfügung stehen?

Dr. P. Daumke: Wir müssen die Daten strukturieren und auch standardisieren, beispielsweise mit Datenmodellen wie FHIR und Terminologien wie SNOMED CT. Dann müssen wir uns flächendeckend um den Austausch und die Nutzung der Daten über die Grenzen von Institutionen und Standorten hinweg kümmern. Einen guten Weg beschreitet in Deutschland die Medizininformatik-Initiative. Dort wird an jedem Universitätsklinikum ein Datenintegrationszentrum eingerichtet, welches diese Daten verfügbar machen soll. Es wird auch eine einheitliche Patienteneinwilligung eingeführt, damit die Daten in datenschutzgerechter Form für die medizinische Forschung verwendet werden dürfen. Ebenfalls kümmern sich Konsortien in der Medizininformatik-Initiative um Infrastrukturen, damit die Daten dann auch intelligent abgefragt werden können. Dazu müssen die Informationen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Subsysteme aggregiert werden.

Können unstrukturierte Daten auch nachträglich strukturiert werden?

Dr. P. Daumke: Genau das ist unser Kerngeschäft. Es ist aber mühsam und aufwändig. Deshalb arbeiten wir daran, die Daten on the fly zu strukturieren. Damit geben wir den Ärzten viele Möglichkeiten an die Hand, die Patientenversorgung zu verbessern. Hierfür haben wir Speech2Structure entwickelt.

Was genau ist Speech2Structure?

Dr. P. Daumke: Speech2Structure adressiert das Problem, dass ein Arzt fast mehr Zeit fürs Dokumentieren aufwendet als für seine Patienten, und dabei in der Regel unstrukturierte Daten produziert. Gleichzeitig möchten wir dem Arzt weiterhin ermöglichen, seine natürliche Sprache zu verwenden. Dieser bedient sich Speech2Structure, wandelt die Sprache in Text um und transformiert den Text in eine für Computer verständliche Form, in das, was wir strukturierte Daten nennen. Und die standardisieren wir zusätzlich mithilfe von Terminologien und Datenmodellen wie FHIR, Snomed oder ICD-10, um sie auch über Krankenhausgrenzen hinweg austauschen zu können.

Wo setzen Sie Speech2Structure ein?

Dr. P. Daumke: Es gibt unglaublich viele Use Cases. Am augenfälligsten ist das Schreiben des Arztbriefes, außerdem arbeiten wir aktuell am Pathologiebericht und der Befundung in der Radiologie. Da sind wir bereits recht weit und erkennen eine Vielzahl unterschiedlicher medizinischer Informationen wie Diagnosen, Medikamente, Laborwerte, Tumordokumentationen mit Morphologie, TNM-Codes und ähnlichem. Unseren Ansatz können wir dabei schnell auf andere Bereiche wie z.B. Funktionsdiagnostik anpassen.

Was ist das Ergebnis, das Speech2Structure dann liefert?

Dr. P. Daumke: Technisch ist es ein FHIR-Bundle, real eine strukturierte und auf eine Terminologie, auf einen Standard gemappte Information. Und das wiederum ist dann die Basis für alle möglichen Anwendungen. So kann unmittelbar ein Wechselwirkungscheck oder eine automatische ICD-Kodierung durchgeführt und dem Arzt eine direkte Hilfestellung an die Hand gegeben werden. Es können beim Befunddiktat auch gleichzeitig ein strukturierter Arztbrief und ein zugehöriger Medikationsplan erstellt werden.

Läuft Speech2Structure bereits in der Praxis, Dr. Daumke?

Dr. P. Daumke: Wir testen aktuell mehrere Szenarien z.B. am Universitätsklinikum Freiburg. Am Klinikum Mannheim automatisieren wir die Pathologiedokumentation mittels Spracherkennung. Mit weiteren Kliniken sind wir in Verhandlungen.

Wo sehen Sie das Potenzial einer strukturierten Dokumentation?

Dr. P. Daumke: Strukturierte Dokumentation kann in vielen Bereichen der medizinischen Forschung und klinischen Praxis eingesetzt werden. Beispielsweise bei der Entscheidungsunterstützung. Wir sind da zwar noch am Anfang, arbeiten aber bereits an Lösungen, um bei seltenen Krankheiten eine schnellere Diagnosestellung zu ermöglichen. In der Forschung kann man mit strukturierten Daten große Studien mit einer enormen Anzahl an Patienten realisieren. All das birgt riesiges Potenzial. Aber auch administrative Prozesse wie die DRG-Kodierung – heute noch ein hochgradig manueller Prozess – könnte perspektivisch vollautomatisch geschehen.

Ist Speech2Structure KHZG förderungsfähig?

Dr. P. Daumke: Auf jeden Fall. Insbesondere passen wir in den Fördertatbestand 3, in dem es um die digitale Pflege- und Behandlungsdokumentation geht. Aber auch die Tatbestände 4 und 6 bieten in Kombination mit anderen Systemen Potenzial. Selbstverständlich unterstützen wir interessierte Krankenhäuser auch bei der Antragserstellung.

Wie geht es mit der Lösung weiter?

Dr. P. Daumke: Vorrangig verfolgen wir drei Ziele: Wir wollen die Integration mit den Spracherkennungssystemen, auch denen in der Cloud, vorantreiben, dann geht es darum, die Integration mit Anbietern von Krankenhaus-Informationssystemen zu intensivieren und schließlich wollen wir Speech2Structure für jede Abteilung und Disziplin optimieren. Am Ende wollen wir überall da sein, wo medizinische Informationen von Ärzten erhoben werden. Und last but not least wollen wir die Lösung neben Deutsch auch in anderen Sprachen anbieten.

Noch eine abschließende Frage, Dr. Daumke. Wo stehen wir in Deutschland in punkto Künstliche Intelligenz?

Dr. P. Daumke: In meinen Augen noch ganz am Anfang und hinter anderen. Das hat zum Teil auch damit zu tun, dass es hohe Hürden und strenge Auflagen gibt. Ich denke dabei an den Datenschutz und das Medizinproduktegesetz, was es extrem schwierig macht, KI-Anwendungen zu entwickeln. Dass KI-Algorithmen aber schon jetzt wichtige Dienste leisten, wurde beispielsweise bei der Bilderkennung in der Radiologie und Pathologie gezeigt. In einem Wettbewerb wurde gezeigt, dass KI-Systeme bei der Erkennung von Metastasen besser abgeschnitten haben als erfahrene Pathologen. KI hilft immer da, wo sie Menschen von Routinetätigkeiten entlastet und ihn bei komplexen Fragestellungen unterstützt. Zu wirklich intelligenten Systemen fehlt jedoch noch ein ganz großes Stück.

Vielen Dank für das Gespräch, Dr. Daumke.
Das Interview führte Ralf Buchholz.


Über Averbis
Die Averbis GmbH mit Sitz in Freiburg im Breisgau ist ein führendes Unternehmen für Text Mining, Natural Language Processing und maschinelles Lernen im Bereich Healthcare und Life Sciences. Averbis Health Discovery ist eine Plattform, die große Mengen von Patientendaten analysiert. Sie extrahiert Diagnosen, Medikamente, Laborwerte und viele weitere Kriterien aus Arztbriefen, Pathologieberichten und anderen Freitexten. Alle Informationen werden mit semantischen Kodes aus medizinischen Terminologien verknüpft. Hierfür pflegt Averbis Terminologien mit mehreren Millionen medizinischen Begriffen. Health Discovery ermöglicht so sinnvolle Vorhersagen zu Diagnosen und Therapieverläufen. Patientenkohorten lassen sich unterstützt durch Natural Language Processing mit wenigen Mausklicks zusammenstellen – sei es für Machbarkeitsstudien und Patientenrekrutierung für klinische Studien, zur Diagnoseunterstützung bei seltenen Krankheiten oder zur Unterstützung der medizinischen Kodier-Fachkräfte bei der medizinischen Leistungsabrechnung. Weitere Informationen zu Speech2Structure finden Sie hier: averbis.com/speech2structure



Quelle: Krankenhaus-IT Journal, Ausgabe 04/2021 - Stand August 2021


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