Entscheidungsunterstützungssysteme in der klinischen Praxis (CDSS – Clinical Decision Support System) haben erstmals in den 80er Jahren das Gesundheitswesen verändert und seither eine rasante Entwicklung durchlaufen. Die Entscheidungen der Ärzte sind oft lebensrettend oder zumindest lebensverändernd, daher ist jeder Teil des Prozesses, der durch Maschinen verbessert werden könnte, von entscheidender Bedeutung.
In diesem Blogbeitrag geben wir einen umfassenden Überblick über moderne CDSS, deren Anwendungsfälle, nachgewiesene Effizienz, die Arten und Bereiche ihrer Anwendungen sowie andere Aspekte. Wir werden auch die verfügbaren Optionen der Marktführer und darüber hinaus erkunden, die Herausforderungen und Grenzen von CDSS diskutieren und unseren Lesern Hinweise bzw. handlungsorientierte Einblicke geben, wie sie CDSS für ihre medizinische Einrichtung auswählen können, basierend auf ihren Bedürfnissen.
CDSS: Arten, Aufgaben und Arbeitsweise
Es wäre eine Untertreibung zu sagen, dass der Begriff „Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme“ viele verschiedene Software-Tools umfasst. Es kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden: von der Kostenkontrolle bis zur Diagnoseunterstützung und ist in allen Formen und Größen verfügbar.
CDSS kann ein eigenständiges Programm sein, ein integrierter Bestandteil eines umfangreichen Elektronischen Gesundheitsakten-Systems (EHR) oder anderer Arten von Software. Sie können sich mit einzelnen Problemen befassen, an mehreren komplexen Funktionen arbeiten und eine Vielzahl von Prozessen über mehrere Module abdecken.
In der Regel basieren moderne CDSS auf leistungsstarken Rechenmaschinen, fortschrittlichen Algorithmen und erstklassiger Technologie wie Cloud-Computing. Auf architektonischer Ebene haben sie sich in den Jahrzehnten kaum verändert, daher ähneln sie immer noch den frühen Expertenlösungen, die in den 70er und 80er Jahren eingeführt wurden.
Unter der Oberfläche gibt es, gemessen an den Methoden, wie sie zu einer Schlussfolgerung gelangen, zwei Arten von CDSS: wissensbasierte und nicht wissensbasierte.
Wissensbasierte CDSS
Dies sind Systeme, die regelbasiert sind und „Wenn-Dann“-Logik verwenden, um Empfehlungen zu generieren. Wissensbasierte CDSS verwenden die Daten, die sie zu Krankheiten, Behandlungen und Patientendaten erhalten haben, und unterstützen auf dieser Grundlage Fachleute im Gesundheitswesen bei Entscheidungsprozessen.
Sie haben wiederum verschiedene Untertypen.
Regelbasierte Systeme
Systeme dieser Art verwenden einen Satz vordefinierter Regeln, um Entscheidungen zu treffen oder Empfehlungen zu geben. Zum Beispiel könnte ein regelbasiertes CDSS den folgenden Algorithmus haben: „Wenn der Patient Fieber hat und die Anzahl der weißen Blutkörperchen abnormal hoch ist, dann empfehle Antibiotika zur Behandlung möglicher Infektionen.“ Dies ist ein echtes Beispiel aus dem regelbasierten CDSS zur Diagnose von Malaria.
Bayes’sche Netzwerke
Diese Netzwerke treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten, die sie aus den Variablen in der Datenbank ableiten. Die Wahrscheinlichkeiten werden auf der Grundlage verfügbarer Daten und ihres Vorwissens berechnet. Diese Netzwerke bewerten die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient eine Krankheit hat, basierend auf den Symptomen und Testergebnissen.
Nicht wissensbasierte CDSS
Nicht wissensbasierte CDSS nutzen maschinelles Lernen (ML) und Datenanalyse, um Empfehlungen auf der Grundlage identifizierter Muster zu generieren. Die Systeme ziehen Schlussfolgerungen aus historischen Patientendaten, daher werden ML-Algorithmen für diese Systeme auf diesen Daten trainiert.
Was die Datenanalyse betrifft, so gibt es Techniken, die verwendet werden, um verborgene Muster in großen Datensätzen zu entdecken.
Hauptanwendungsbereiche von CDSS
Nachdem wir die Arten von CDSS hervorgehoben und beschrieben haben, ist es nur logisch, tiefer in die Frage einzusteigen, wo diese Systeme größtenteils zum Einsatz kommen. Die kurze Antwort darauf lautet: „praktisch in jedem Bereich des Gesundheitswesens, in dem Entscheidungen getroffen werden können“. Lassen Sie uns jedoch konkreter werden.
Diagnosemanagement
Es gibt spezielle sogenannte medizinische Diagnosesysteme (MDS). Ihre Hauptfunktionalität besteht darin, die Informationen zum Zustand eines bestimmten Patienten mit der von ihnen verwendeten Datenbank zu vergleichen und eine Liste möglicher Diagnosen zu erstellen.
Wenn wir spezifische Beispiele nennen müssen, gibt es Lösungen, die Deep-Learning-Technologie für die diagnostische Bildgebung verwenden. Normalerweise konzentrieren sie sich auf einen bestimmten Bereich: Lungenstörungen, bestimmte Krebsarten oder intrakranielle Blutungen. Diese KI-basierten Programme ziehen keine endgültigen Schlussfolgerungen über das Problem, sind jedoch perfekt geeignet, den Arzt auf einen möglichen Zustand des Patienten aufmerksam zu machen.
Medikamentenmanagement
Studien zeigen, dass CDSS durch computergestützte Empfehlungen erheblich zur Überwachung von Medikamenten und zur korrekten Dosierung beitragen kann, die Krankenhausverweildauer der Patienten reduziert und die Behandlung durch rechtzeitige Dosiseinstellungen beschleunigt.
Mehr als die Hälfte der Medikationsfehler tritt während der Verschreibungsphase auf, und fast die Hälfte der Studien zu CDSS-Systemen, die Medikamente verschreiben, zeigen, dass sie die Anzahl der Fehler in diesem kritischen Stadium reduzieren. Das Eliminieren von Risiken, die durch den menschlichen Faktor entstehen, verringert die Fehlerzahl um satte 75%.
Darüber hinaus berechnet CDSS aufgrund von Patientendaten wie Gewicht, Alter, Allergien und aktuellen Verschreibungen die Medikamentendosierung genau und sofort unter Berücksichtigung all dieser Faktoren.
Management chronischer Krankheiten
CDSS wird weitreichend zur Verwaltung chronischer Erkrankungen wie Diabetes oder Hypertonie eingesetzt, da sie Patientendaten für Langzeitpflegepläne verfolgen.
Die Analyse von vierzehn Studien ergab, dass Diabetes (42,8%) die am häufigsten erforschte Krankheit war, und der vorherrschende Ansatz war diagnostisch. In Bezug auf Datenquellen wurden CDSS-Datenbanken umfassend genutzt (85,7%), wobei auch Sensoren (42,8%) und Selbstberichte (28,6%) berücksichtigt wurden. Das bedeutet, dass viele Systeme in der Verwaltung chronischer Krankheiten involviert sind, und dieser Bereich wird intensiv erforscht.
Entscheidungsfindung in der Chirurgie
CDSS unterstützt Chirurgen bei der präoperativen Planung und intraoperativen Entscheidungsfindung. Die Systeme wurden in vielen Krankenhäusern eingesetzt, aufgrund des Fehlens systematischer Messungen der Patientencompliance im Gesundheitssystem.
Damit meinen wir die Einhaltung von Behandlungen (Medikamenteneinnahme), die zuvor nicht gemessen wurde. Immer mehr Einrichtungen konzentrieren sich auf die Gestaltung und Entwicklung von Entscheidungsunterstützungsprototypen in der chirurgischen Versorgung, um die Prozess-Compliance in Bezug auf die Infektionskontrolle zu messen.
Überwachung der öffentlichen Gesundheit
CDSS wird zur Überwachung von Krankheitsausbrüchen und zur Vorhersage von Trends in öffentlichen Gesundheitsdaten eingesetzt. Die Kanadier haben das Global Public Health Intelligence Network (GPHIN) eingeführt. GPHIN hat eine neue Überwachungstechnik geschaffen, die als nationale Ausbruchsmeldung dient und gleichzeitig neue Möglichkeiten für die globale Ausbruchsbekämpfung eröffnet.
Dies ist besonders relevant, da wir frische Erinnerungen an die jüngste Pandemie haben. Mit einem besseren Verständnis der Faktoren, die das Auftreten von Infektionskrankheiten beeinflussen, und verbesserten Kommunikationsmitteln für die Überwachung der öffentlichen Gesundheit können wir die globale Überwachung weiter verbessern.
Wichtige Anbieter von klinischer Entscheidungsunterstützung Software
Da es viele Systeme für medizinische Einrichtungen und Praktiker weltweit gibt, ist es nur fair, einen Blick auf die Marktführer des Sektors zu werfen. Siemens, Philips, IBM und viele andere haben erheblich in die Entwicklung von Angeboten im Bereich der Entscheidungsunterstützungssysteme investiert.
Siemens Healthineers
Hauptprodukt: Protis Data Management System mit Protis Assessment Software (optionales Modul)
Hauptmerkmale: Die Software konsolidiert Patiententestergebnisse von verschiedenen Plattformen zu grafischen Berichten. Die Protis Assessment Software bietet wissensbasierte Entscheidungsunterstützung für verschiedene medizinische Zustände, darunter Probleme mit dem Gehirn und dem Rückenmark, die Bewertung der Nierenfunktion, die Abschätzung des kardiovaskulären Risikos, die Bewertung von Eisen und Anämie sowie die Ernährungsbewertung. Sie stellt leicht verständliche grafische Berichte und Interpretationen bereit, spart Zeit und reduziert die manuelle Arbeit für Ärzte.
Quelle: siemens-healthineers.com
Philips Healthcare
Hauptprodukte: Horizon Trends, ST Map, Event Surveillance, ProtocolWatch Sepsis, Histogram Trends
Hauptmerkmale: Die zuvor genannten Tools sind in die IntelliVue-Monitore von Philips integriert und bieten eine Echtzeitüberwachung von Vitalparametern, spezifischen EKG-Segmenten, mehreren klinischen Parametern, Sepsiskriterien und Langzeitpatientenmessungen. Sie geben Warnungen bei kritischen Abweichungen und unterstützen das medizinische Personal bei schnellen Entscheidungen auf Grundlage von Patientendaten.
Quelle: usa.philips.com
IBM Watson Health
Hauptprodukt: Micromedex Clinical Knowledge
Hauptmerkmale: Micromedex bietet evidenzbasierte klinische Entscheidungsunterstützung, einschließlich Medikamentenmanagement (Wechselwirkungen, Dosierungsberechnung, alternative Therapien), Krankheits- und Zustandsmanagement (schneller Zugriff auf Behandlungsinformationen) und Toxikologiemanagement (Identifizierung potenzieller Giftquellen).
IBM Watson Health arbeitet auch mit DynaMed zusammen, um eine kombinierte Plattform für Ärzte bereitzustellen, die medizinische Fragen in verschiedenen Fachgebieten behandelt.
Quelle: researchgate.net
Das sind nur drei von vielen bestehenden Optionen, daher nehmen wir keine Seite ein und geben keine Ratschläge weiter. Wir möchten Ihnen jedoch einige Erkenntnisse mitgeben, deshalb bitten wir Sie, einen Blick in den nächsten Abschnitt des Blog-Beitrags zu werfen.
Welche Optionen wählt mein Unternehmen/Krankenhaus?
Im Bereich der klinischen Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) bietet jeder Typ und jede Marke einzigartige Vorteile. Es ist jedoch entscheidend, vor der Auswahl eine gründliche Risiko-Nutzen-Analyse durchzuführen.
Aufgrund der spezifischen Natur der Entwicklung und Integration von CDSS ist ein bevorzugter Ansatz, ein externes IT-Team in die Erstellung von Entscheidungsunterstützungssoftware einzubeziehen.
Bei Elinext sind unsere Experten darauf spezialisiert, maßgeschneiderte CDSS-Lösungen gemäß Ihren spezifischen Anforderungen zu entwickeln. Wir bieten folgende Dienstleistungen an:
Individuelle CDSS-Entwicklung: Wir können ein CDSS für Ihre Gesundheitseinrichtung von Grund auf gestalten, das mit Blick auf Skalierbarkeit entworfen ist, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.
Nahtlose Integration: Wir gewährleisten eine reibungslose Integration des CDSS in Ihre bestehenden elektronischen Gesundheitsakten (EHR)-Systeme und schaffen so ein zusammenhängendes digitales Ökosystem.
Leistungsüberwachung: Wir etablieren robuste Mechanismen zur Überwachung der Systemleistung und garantieren so Effizienz und Zuverlässigkeit bei der Echtzeitanwendung.
Mit Elinext können Sie sich auf ein engagiertes Team verlassen, um ein hochmodernes CDSS zu erstellen und zu pflegen, das genau auf Ihre Gesundheitsanforderungen zugeschnitten ist.
Anstelle einer Schlussfolgerung: Herausforderungen bei der Auswahl und Implementierung von CDSS
Es besteht kaum Zweifel daran, dass klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) im modernen Gesundheitswesen gut funktionieren, doch sie bringen inhärente Risiken und Herausforderungen mit sich.
Zu viele Benachrichtigungen
Ein Hauptanliegen ist die Überlastung mit Benachrichtigungen; ein CDSS kann eine übermäßige Anzahl von Warnungen und Empfehlungen generieren, was dazu führen kann, dass Pflegekräfte sie ignorieren, unabhängig von ihrer Bedeutung. Es ist entscheidend, eine Lösung auszuwählen, die die Priorisierung kritischer Benachrichtigungen ermöglicht, um Benachrichtigungsmüdigkeit zu verhindern. Das bedeutet, dass das System fein abgestimmt sein sollte, und dafür benötigen Sie Fachleute für Ihr Krankenhaus, was uns zu…
Integrationsherausforderungen
Es reicht nicht aus, alle erforderlichen Funktionen zu haben. Eine CDSS-Lösung wird nicht nützlich sein, wenn sie nicht nahtlos mit dem bestehenden Informationssystem integriert werden kann. Die Kompatibilität mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR) oder die einfache Integration in Arbeitsabläufe sind entscheidend. Die Gewährleistung, dass die gewählte Lösung mit dem aktuellen System übereinstimmt, ist für optimale Funktionalität unerlässlich.
Interoperabilitätsprobleme
Selbst nach der Integration könnten CDSS-Lösungen Schwierigkeiten haben, effektiv mit anderen Modulen zu kommunizieren, aufgrund unterschiedlicher Standards für Gesundheitsakten. Die Einführung von Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), dem neuesten HL7-Format für den Austausch von Gesundheitsdaten, hat diese Situation für einige unserer Kunden verbessert.
Um einen reibungslosen Datenaustausch zu gewährleisten, ist es entscheidend, FHIR-Standards in der gesamten Gesundheitsorganisation und mit externen Systemen zu implementieren.
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Kurz gesagt sind die Auswahl, Entwicklung und Implementierung von CDSS sehr anspruchsvolle Aufgaben, die jedoch so viele Vorteile bieten, dass man ernsthaft darüber nachdenken sollte, sie für seine Krankenhäuser in Betracht zu ziehen. Elinext ist ein Unternehmen für die Entwicklung von Gesundheitssoftware, daher sind uns das Design, die Implementierung, die Evaluierung und die Pflege von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen nicht fremd. Kontaktieren Sie uns, um über unsere Kooperationsmöglichkeiten zu sprechen.
