Klinische Entscheidungsunterstützung (KEU)

Klinische Entscheidungsunterstützung in digitalen Gesundheitssystemen: Du erfährst, wie elektronische Patientenakten medizinische Informationen nutzen, um Behandelnde bei Entscheidungen zu unterstützen. Im Fokus stehen die Verarbeitung medizinischen Wissens, die Integration in Kliniksysteme sowie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Software. Zusätzlich geht es um Nutzen und Herausforderungen solcher Systeme in der Praxis.

Inhalte

• Diese Vorlesung soll grundlegende Aspekte der klinischen Entscheidungsunterstützung (Clinical Decision Support, CDS) vermitteln. CDS-Systeme kann man definieren als elektronische Patientenakten, die in einem gewissen Grad "mitdenken" können, zum Beispiel um Behandler auf sich verschlechternde Organfunktionen hinzuweisen. Hierbei sieht die Realität allerdings meist anders aus als die oft übertriebenen medialen Darstellungen. Die Vorlesung zeigt an ausgewählten Beispielen, wie sich CDS-Funktionen in existierende klinische Informationssysteme integrieren lassen und welche Schwierigkeiten dabei zu überwinden sind, zum Beispiel hinsichtlich der Interoperabilität.
• Grundlegende Konzepte der automatisierten Wissensverarbeitung
• Direkte und indirekte Akquisition von medizinischem Wissen
• Integration von CDS-Funktionen in klinische Informationssysteme, Zugriff auf Patientenakten
• Grundlagen der HL7 Arden Syntax for Medical Logic Systems
• Grundlagen der HL7 Clinical Quality Language
• Interaktion von CDS-Funktionen mit klinischen Benutzern
• Verfahren zur Bewertung des praktischen Nutzens von CDS-Funktionen

Lernziele/Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage,

• die mediale Darstellung von der klinischen Realität zu unterscheiden,
• die Gundlagen der automatisierten Wissensverarbeitung zu beschreiben,
• die Integration einfacher CDS-Funktionen in klinische Systeme auszuführen,
• einfache Medical Logic Modules zu entwickeln.

Literatur

• Die Literatur besteht überwiegend aus Publikationen, die den Teilnehmern im Laufe der Vorlesung bereitgestellt werden, sowie den Spezifikationen der HL7 Arden Syntax for Medical Logic Systems und der HL7 Clinical Quality Language. Zudem sind folgende Lehrbücher empfehlenswert:
• R.A. Greenes, ed., Clinical decision support: the road to broad adoption, 2nd ed, Academic Press, Amsterdam : Boston, 2014.
• C. Spreckelsen, K. Spitzer, Wissensbasen und Expertensysteme in der Medizin: KI-Ansätze zwischen klinischer Entscheidungsunterstützung und medizinischem Wissensmanagement, Vieweg + Teubner, Wiesbaden, 2008.

Dozentinnen / Dozenten

• Prof. Dr. Stefan Kraus

Empfohlene Vorkenntnisse 

• keine

Daten zum Modul

Semester	6/7
Unterrichtssprache	Deutsch
Häufigkeit	Sommersemester
Kreditpunkte (CP)	5
Modulverantwortlich	Prof. Dr. Stefan Kraus
Dauer	1 Semester
Studienleistung	Keine
Prüfungsvorleistung	Pflichtübung (PU)
Prüfungsleistung	Mündliche Prüfung (M)

Semesterwochenstunden (SWS) 

Vorlesung	3 SWS
Übung	1 SWS
Summe	4 SWS

Arbeitsaufwand (Workload) 

Vorlesung	45 h
Selbststudium	90 h
Aufgaben	15 h
Summe	150 h