MEDINFWISS1 Wissen := Gesamtheit aller organisierten Informationen und ihrer Zusammenhänge, auf deren Grundlage ein vernunftbegabtes Wesen/System handeln kann. Erlaubt sinnvolle und bewusste Reaktion auf Reize. Erfahrungswissen := klinische Beobachtung Modellwissen := Modelle aus Grundlagenforschung (biochem. Etc) Kybernetisches Modell: Informationssammlung -> Entscheidungsprozess -> Modell -> Aktion -> Loop Zusätzlich Entscheidungsunterstützung und Entscheidungsmonitoring möglich. Expertensysteme: - Beschränken sich auf eingegrenztes Anwendungsgebiet - Trennen Wissen von Schlussfolgerungsmechanismus (Wissenbank / Inferenzmaschine) - Können Schlussfolgerungen erklären (Erklärungskomponente) Teile: Wissenerwerbkomponente -> Wissensbank <-> Inferenzmaschine Faktendatenbank (Patientendaten etc) Experte -> Knowledge-Engineer -> Erklärungskomponente -> Benutzerschnittstelle -> Benutzer Wissen := Regeln z.B. Produktionssysteme Aussagenlogik: logische Verknüfungen von Aussagen (Boolsche Logik) Prädikatenlogik: Erweiterung zur Aussagenlogik für innere Struktur von atomaren Aussagen Produktionsregelsysteme: Wenn-Dann-Regeln (Prämisse -> Subjunktion -> Konklusion) Horn-Klausel: Disjunktion von Aussagen, nur eine NICHT negiert. Inferenz: Pattern-Matching: Unifikation -> Substitution sodass zwei prädikatenlogische Ausdrücke identisch werden (Einsetzen in Allquantor). Backward-Chaining: Nach Konklusion suchen und zur Prämisse hochhangeln Forward-Chaning: Nach Prämissen suchen und alle herleitbaren Konklusionen in Liste aufnehmen. Semantische Netze: Graphische Darstellung von Kausalzusammenhängen zwischen medizinischen Konzepten (Ist Bestandteil von, gibt Hinweis auf). Kognitive Modelle: Verdachtsdiagnosen. (Positiv, 0, Negativ) Probleme: Multimorbidität, wieviel Sicherheit reicht (70%) DXPlain: Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis der Differenzialdiagnose. Mycin: Expertensystem für Diagnose und Therapie bakterieller Infektionskrankheiten: Id des Erregers, Empfehler effektiver Antibiotikatherapie) -> Produktionsregelbasiert Ziel: Vermeidung unnötiger Gabe von Antibiotika bzw Gabe von Breitbandantibiotika Dialogsystem ->Wissensbasis mit Prädikat-Funktionen, Attributen, Objekten (Infection, Culture, Organism) Produktionsregeln mit unsicherheitsfaktor (-1...1) -> Evidenz / Kontraevidenz wird gesammelt. Unsicherheit auch für Wissen -> Widersprüchliche Fakten unterschiedlich gewichtet. Geschrieben in LISP PUFF: Expertensystem zur Interpretation der Messungen bei Lungenfunktionstests Basiert auf Mycin mit leerer Wissenbasis Performance: Lisp -> Basic Hepaxpert: Regelbasiertes Expertensystem zur Interpretation von Laboranalysen bei Hepatitis A, B Wird automatisch dem Befund hinzugefügt. Gibt Auskunft über Immunität, Krankheitsstadium, Prognose, Infektiosität, Impfempfehlungen. Prüft Validität bei widersprüchlichen Befunden. Werte: +, -, +-, 0 Interpretationen: „Keine Daten“, „unzureichende Daten“, „Widersprüchlich“, „klinisch relevant“ Internist-1 / Iliad: Frame-basiert: Beschreibung von Krankheitsbildern in einer strukturierten Form Krankheiten stehen in Zusammenhang mit Symptomen, Symptome können untereinander assoziiert sein. Unsicherheit durch: - Internist o Auslösestärke: Wie sicher kann eine Krankheit aus einem Befund geschlossen werden? Manifestation -> Krankheit (0 (garnet) ... 5 (immer)) o Häufigkeit: Wie oft taucht dieser Befund bei Patienten auf, die diese Krankheit haben? Krankheit -> Manifestation (0 (nie) ... 5(immer)) - Iliad o Prävalenz P(D): A-priori-Wahrscheinlichkeit o Sensitivität P(U | D): Wahrscheinlichkeit auf true-positive. o Spezifität P(~U | ~D): Wahrscheinlichkeit auf true-negative. o 1 – Spezifität = P(U | ~D) (false-positive) Auslösestärke / Häufigkeit Prävalenz / Sensitivität / Spezifität Bayes Theorem: Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeit Generikum = wirkstoffgleiche Kopie eines Medikaments Vermeidbare Unerwünschte Arzneimittelereignisse = 𝑈𝐴𝐸 ∪ 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠𝑓𝑒ℎ𝑙𝑒𝑟 HELP: Health Evaluation by Logical Programming: KIS - Alerting: Hintergrundprozesse, die Daten in Help-DB überwachen. Erinnerungen / Warnungen bei problematischen Werten -> Ärzte auf bedrohliche Ereignisse hinweisen - Meldung auffälliger Antibiotika Resistenzen, Hinweis bei meldepflichtigen Erkrankungen - Critiquing: Entscheidungsunterstützung. Hinweise bei Eingabe von Anordnungen - Wirkstoff-Interaktionen, Allergien, Dosis, etc - Vorschlagssysteme: Umsetzung von Protokollen / Leitlinien - Standardisierung therapeutischer Vorgehensweisen RMRS: Erinnerungen bei bekanntem, einfachen Wissen. Trotzdem signifikante Verbesserunge, wegen Vermeidung von Informationsüberladung. Arden: Tagungsort := Sprache zur Repräsentation von medizinischem Wissen MLM := Medical Logic Module. Verteilung komplexerer Entscheidungen auf mehrere MLMs Aufteilung von Metainformationen technischer Art, inhaltlischer Art und Wissen Event -> Data (institutionsspezifisch, liest Daten aus DB) -> Logic -> Conclude false / conclude true -> Action Standard: häufige Anwendung, nicht bindend, local spezifisch Herkunft: Tradition, Lehrmeinung, Publikationen Leitlinien: legitimierter Standard, Orienterungshilfe, nicht bindend, aber Risiko bei nichtbeachten Herkunft: Fachgesellschaften, WHO Richtlinien: rechtlich bindend, sanktionsbewehrt Herkunft: Gesetzgeber, Vorgesetzte, Vertragspartner Stufen: - Expertengruppe: erarbeitet informelle Leitlinie - Formale Konsensfindung: Stufe 1 wird in bewährtem formalen Verfahren beraten und verabschiedet. - Systematische Entwicklung: 2 Stufe erweitert durch Logik, Konsensus, Evidence-Based Medicine, Outcome-Analyse Behandlungspfad: Dokument, das den üblichen Weg der Leistung multidisziplinärer Behandlung für einen speziellen Patienten-Typ beschreibt und die Kommentierung von Abweichungen von der Norm zum Zwecke fortgesetzer Evaluation und Verbesserung erlaubt - Aktionspläne zur Behandlung Legen Verantwortlichkeiten für Maßnahmen fest Erleichtern med. Doku Zeigen Behadlungsqualität, da evidenzbasiert Bilden Grundlage für Kostenträgerrechnung und Prozesskostenrechnung Inhalte: Fall-Typ (DRG), Elemente der Diagnostig und Therapie, Variationsbreite, Kosten, Qualität, Ergebnisindikatoren (was will ich erreichen?) Gründe für Abweichung von Pfad: - Unvorhergesehene Ereignisse: neue Erkrankungen - Zustandsänderung des Pat. - Fehlentscheidung - System-Probleme - Einflussnahme durch Pat. Oder Angehörige Pfade: - Von Institution, für sie angepasst - Doku von Abweichungen - Patient weiß, was wann auf ihn zukommt - Pfadabdeckung >60% gewünscht - Kostenrechnung als Gegenstück zu DRGs - Checklistencharakter vs Workflowabbildung EDV-Unterstützung: Therapiepläne, Doku-Workflow, Ansätze in KAS Workflow-Support: - Erinnerungen an OP-Dokumentation -> Deadlines, Keine Diskussionen mit Krankenkassen - Warnung bei kritischen Werten - Message-Chain -> Escalation