CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen Christian Betz, Alexander Hörnlein, Frank Puppe, Martin Schuhmann, Universität Würzburg, Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik Hans-Peter Buscher, DRK-Kliniken Berlin-Köpenick, Medizinische Klinik II Gliederung: 1. Motivation: Verbindung von Klinik und Lehre 2. Arztbriefe und fallbasierte Trainingssysteme 3. Beispiel 4. Ausblick und Zusammenfassung

CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen 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

CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen 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

CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen 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

CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen 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 (WORD) mit automatischem Import in d3web.Train – Bewertungen & Gewichte durch Markierungen (z.B. fett, kursiv)

CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen Beispiel – Briefvorbereitung Original-Fall Nachbearbeitete Version

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CBT Generierung diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen Diskussion und Ausblick Implementierung fertig in d3web.Train – Sehr effiziente Fallerstellung – optionale und inkrementelle Nachbearbeitung – Erprobung durch Dr. Reimer (Uni-Poliklinik Würzburg) mit 20 nachbearbeitete Rheumatologie-Arztbriefen einige Musterfälle geplante Evaluationen – Routineeinsatz im SS 04 – Akzeptanz abhängig von nachbearbeiteten Features evaluieren Weitere Nachbearbeitung durch schrittweise Wissensformalisierung – Angabe von Kosten zu Untersuchungen und Therapien – halbautomatische Formalisierung von Einzelsymptomen im Text – Zuordnung und Bewertung der Symptome zu Diagnosen und Bildern – Bereitstellung von relationalem Wissen über Beziehungen von Diagnosen zu Untersuchungen und zu Therapien

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