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Marktübersicht ID Berlin

Patienten- und Behandlungsinformationen

nutzbar machen

Daten zählen zu den wichtigsten Gütern unserer Zeit. Im Gesundheitswesen ist deren Nutzung
allerdings bisweilen schwierig bis unmöglich, auch wenn diese mittlerweile digital bzw. digitalisiert
vorliegen. ID hat in Kooperation mit DMI eine Portallösung entwickelt, die Krankenhäusern beliebige,
semantische Auswertungen ihrer Patientendaten zur Verfügung stellt. Zudem ist die Implementierung
der Software-as-a-Service-Lösung DaWiMed ohne großen Aufwand möglich.

Im Behandlungsverlauf werden eine Vielzahl an Informationen tEntry.classCode und DocumentEntry.typeCode (3). Durch
zum Patienten aufgenommen. Diese Daten können allerdings die Klassifizierung der Dokumente mit der Klinischen Doku-
nur dann von Computersystemen verarbeitet werden, wenn sie mentenklassenliste (KDL) werden im nächsten Archivierungs-
in standardisiert, strukturierter Form vorliegen. Erst dann sind schritt freitextbasierte Dokumente der semantischen Analyse
sinnvolle Auswertungen oder zielgerichtete Abfragen möglich, zugeführt. Dadurch wird die Ergebnisqualität der semantischen
insbesondere dann, wenn das Ziel der Abfrage eine intelligente Analyse gesteigert.
Interpretation der Daten erfordert. Im Jahr 2022 implementierte DMI in Zusammenarbeit mit
ID Berlin weitere NLP-Anwendungen in den Archivierungs-
Das Langzeitarchiv als Datenquelle für seman- prozess. Zahlreiche Patienteninformationen liegen nach wie vor
tische Analysen in Form von Freitexten vor, ob in Arztbriefen, OP-Berichten
Die abgeschlossene und freigegebene Behandlungsdokumenta- oder Befunden. Mit dem Terminologieserver ID LOGIK® wer-
tion wird im Rahmen der Aufbewahrungspflicht im digitalen den auch die dort enthalten Informationen verwertbar. Alle
revisionssicheren Langzeitarchiv aufbewahrt. Dort liegen damit anfallenden Texte zum Patienten werden mit computer-lingu-
umfassende strukturierte und unstrukturierte Daten über die istischen Methoden analysiert und strukturiert. Das Ergebnis
Patientenversorgung vor. Grundsätzlich ist das digitale Lang- ist eine vollständige Abbildung der Inhalte auf verschiedene
zeitarchiv Datenquelle für Auswertungen, weil diese Daten Terminologien, wie ICD-10-GM, OPS, Wingert-Nomenklatur
u. a. die Anforderungen: Verfügbarkeit, Vertraulichkeit und (WNC), Anatomisch-Therapeutisch-Chemische Klassifikation
Integrität erfüllen müssen (1). Um bereits eine strukturierte (ATC) und SNOMED CT.
Aufbewahrung zu fördern, ist es erforderlich, freitextbasierte Die Bereitstellung der strukturierten Behandlungsinforma-
Behandlungsdokumentation automatisch mittels Natural Lan- tionen erfolgt über ein Health Data Warehouse von DMI. Die
guage Processing (NLP) inhaltlich zu analysieren. syntaktische Interoperabilität wird durch den Einsatz von HL7
NLP ist seit 2011 bei DMI fester Bestandteil des Archi- FHIR® und HL7 CDA Level 3 sichergestellt.
vierungsprozesses. Die NLP-Analyse medizinischer Freitexte
und weiterer Dokumentenmerkmale ist für die automatisierte DaWiMed (Daten – Wissen – Medizin)
Dokumententypindexierung im Einsatz. In diesem Archivie- Gemeinsam wurde ein flexibles Analysetool entwickelt, das sich
rungsschritt erhalten die zu archivierenden papierbasierten auf viele Fragestellungen anwenden lässt. Was auf dem ersten
oder elektronischen Dokumente weitere beschreibende Doku- Blick einzig als Forschungsinstrument nutzbar scheint, wird
mentenmerkmale, wie KDL-Kode (2), IHE-XDS Documen- nun auch für Krankenhäuser interessant.

50 GMDS-Praxisleitfaden „Das vernetzte Gesundheitswesen“