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DELFI-20041 Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Alexander Hörnlein 1, Stanislaus Reimer 2, Christian.

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1 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Alexander Hörnlein 1, Stanislaus Reimer 2, Christian Kneitz 2, Christian Betz 1, Frank Puppe 1 1 Universität Würzburg, Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik 2 Poliklinik der Universitätsklinik Würzburg Gliederung: 1. Motivation: Verbindung von Klinik und Lehre 2. Arztbriefe und fallbasierte Trainingssysteme 3. Beispiel 4. Evaluation 5. Zusammenfassung und Ausblick

2 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Motivation: Verbindung von Klinik & Lehre Tradition in vielen medizinischen Vorlesungen und Praktika – Vorstellung von aktuellen Patienten – Diskussion der Interpretation und Entscheidungsfindung – Aktuell: Aufwertung durch Problembasiertes Lernen Trend: ePatientenakte (EPA) & eLearning Idee: Nutzung der EPA für fallbasierte Trainingssysteme (FTS) – Automatischer Transfer von Daten aus EPA in FTS – Didaktische Nachbearbeitung des FTS – Beibehaltung der Tradition mit neuen Medien Aufgaben eines FTS: – Patientenpräsentation – Stellen von Aufgaben: Wahl von Untersuchungen, Diagnosen, Therapien; (Bild)Befundung Daten in EPA – Arztbrief: Untersuchungen mit Patientendaten, Diagnosen, Therapien – Bilder

3 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Erstellung von fallbasierten Trainingssystemen Bisher: beträchtlicher Aufwand zur Erstellung eines Falles Seitenbasierter Ansatz: – Aufbereitung des Basismaterials – Erstellen der Verknüpfungen – Stellen von Aufgaben Wissensbasiertes Ansatz: – Erstellen einer Wissensbasis (aufwändig) – Eingabe des Falles (einfach) – automatische Generierung der Ablaufoberfläche Kombination: – Basismaterial aus Arztbrief (semistrukturiert) in wissens-basierten Ansatz übernehmen, ggf. nachbearbeiten

4 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Anatomie eines Arztbriefes Typische Struktur: – "Vorspann": Absender, Adresse, Anrede, … – Diagnosen – Untersuchungen Untersuchungsname Untersuchungsergebnisse – Beurteilung (einschl. Therapien) – "Nachspann": Grüsse, Unterschrift Automatische Extraktion von Informationen: – Diagnosen – Untersuchungsnamen – Untersuchungsergebnisse

5 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Optionale Nachbearbeitung des Arztbriefes Vorgabe einer Standardterminologie – Diagnosen – Untersuchungen – Therapien Redaktionelle Textänderungen – Anonymisieren (automatisch mit Heuristiken) – ggf. Vereinfachung der Untersuchungsergebnisse – ggf. Übernahme der Standardterminologie durch Kopieren und Ersetzen – Einleitungs- und Fallabschlusskommentar markieren Bewertungswissen präzisieren: – Diagnosen gewichten – Zwischendiagnosen hinzufügen, bewerten und gewichten – Therapien hinzufügen und gewichten Bilder zu Untersuchungen hinzufügen Umsetzung: – Standardtextsystem (Microsoft Word) mit automatischem Import in d3web.Train – Bewertungen & Gewichte durch Markierungen (z.B. fett, kursiv)

6 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – Hierarchien therapien.txtdiagnosen.txt

7 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – Briefvorbereitung Original-Fall Nachbearbeitete Version

8 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – Briefvorbereitung

9 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – d3web.Train

10 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – d3web.Train

11 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – d3web.Train

12 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Beispiel – d3web.Train

13 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Evaluation Vorlesungsbegleitender Kurs der Rheumatologie an der Medizinischen Poliklinik in Würzburg – 12 Fälle – 200 Studenten – Fallbearbeitung optional – Klausur optional – Papierform von d3web.Train Vorlesungsbegleitender Kurs der Hämatoonkologie an der Medizinischen Poliklinik in Würzburg – 17 Fälle – 250 Studenten – Fallbearbeitung optional – Klausur mit konventionellen MC-Fragen (IMPP)

14 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Rheumatologie Teilnahme 39 aktive Teilnehmer / 187 Fallbearbeitungen

15 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Rheumatologie Bewertung des Systems (16 Angaben)

16 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Rheumatologie Bewertung der Fälle (41 Angaben) LehrreichSchwierigkeit Feedback

17 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Rheumatologie Ergebnis der Klausur (Teilnahme freiwillig, Angabe auf der Klausur optional)

18 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Hämatoonkologie Teilnahme 47 aktive Teilnehmer / 435 Fallbearbeitungen

19 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Hämatoonkologie Bewertung des Systems (18 Angaben)

20 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Hämatoonkologie Bewertung der Fälle (67 Angaben) Lehrreich SchwierigkeitFeedback

21 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Ergebnisse - Hämatoonkologie Ergebnis der Klausur (Angabe auf der Klausur optional)

22 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Evaluation - Zusammenfassung Teilnahme: ca. 20%, ca. 5/10 Fälle pro Student Bewertung des Systems: gut bis sehr gut – Ausnahme: nur genügende Bedienung Einsatz des Systems im Kurs: gut bis sehr gut Fälle sind lehrreich und angemessen schwer Feedback größtenteils fair – Aber: zu schlecht für 15%, 40%(!) Umgesetzte Fälle wurden kaum getestet Klausurergebnisse – Kein Ergebnis bei optionaler Klausur – Vorgeschriebene Klausur: Studenten, die das System intensiver nutzten, waren bei MC-Klausur signifikant besser!

23 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Zusammenfassung und Ausblick Implementierung fertig in d3web.Train – Effiziente Fallerstellung – optionale und inkrementelle Nachbearbeitung Erfolgreicher Einsatz mit > 30 nachbearbeiteten Arztbriefen einigen Musterfälle Weitere Evaluationen – Einsatz im WS 04/05 – Neu hinzugekommene Features evaluieren: Bildfragen Folgesitzungen (Therapiesteuerung) Beziehungswissen durch Markierung von relevanten Textabschnitten Weitere Nachbearbeitung durch schrittweise Wissensformalisierung – Angabe von Kosten zu Untersuchungen und Therapien – Bereitstellung von relationalem Wissen über Beziehungen von Diagnosen zu Untersuchungen und zu Therapien Besseres Feedback durch zusätzliche Erläuterungen

24 DELFI Semantische Annotierung von Arztbriefen zur Generierung diagnostischer Trainingsfälle Fragen? Kontakt:


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