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Die vorliegende Erfindung betrifft
ein System zum teilautomatisierten Aufbau einer medizinischen Datenbank,
mit einer Übergabeschnittstelle
für den Erhalt
medizinischer Daten, einer ersten Auswahleinrichtung zur automatischen
oder halbautomatischen Auswahl von Experten zur Klassifizierung
und/oder Befundung ausgewählter
medizinischer Daten anhand von Expertenprofilen aus einer Experten-Datenbank
und einer Verteileinrichtung zur automatischen Verteilung der ausgewählten medizinischen Daten über ein
Netzwerk an mehrere der ausgewählten
Experten zur Klassifizierung und/oder Befundung der ausgewählten medizinischen
Daten.
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Die Kombination von vernetzten Anwendungen
mit Gesundheitsversorgungsprozessen ermöglicht in der Zukunft eine
Vielzahl neuer und verbesserter Dienste für Patienten und Erbringer von
Gesundheitsleistungen. Gerade zur effizienten Behandlung chronischer
Erkrankungen, die für
einen großen Teil
der im Gesundheitswesen anfallenden Kosten verantwortlich sind,
sind Informationen über
den Gesundheitszustand des Patienten erforderlich, die sich aus
verschiedenen und örtlich
verteilten Quellen zusammen setzen. In gleicher Weise sind bei der
Behandlung derartiger Erkrankungen auch unterschiedliche Experten
oder Befunder an unterschiedlichen Orten beteiligt. Durch vernetzte
Anwendungen lassen sich die Daten zwischen diesen einzelnen Stationen
zusammenführen
und effizient nutzen. So ist bspw. aus electromedica 67 (1999) Heft
1, Seiten 23-26 eine Internet-basierte Plattform für telemedizinische
Anwendungen bekannt, die diese Anforderung erfüllt. Die darin eingesetzte
Informations- und Kommunikationsplattform vernetzt alle am Gesundheitswesen
beteiligten Partner – Patienten,
niedergelassene Ärzte,
Kliniken und Krankenkassen. Das Ziel ist es, durch Arbeits- und
Resourcenteilung, praxisübergrei fende
Ablauforganisation und Qualitätsmanagement
medizinische Leistung qualitativ hochwertig und effizient zu erbringen.
Die verbesserte Kommunikation mit anderen Fachdisziplinen und Versorgungsstellen
spielt hierbei eine wesentliche Rolle.
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Zur Kontrolle und Überwachung
der Qualität eines
derartigen Modells der medizinischen Leistungserbringung, die für die Sicherstellung
einer hochwertigen medizinischen Leistungsversorgung erforderlich
sind, müssen
bei vernetzten Anwendungen spezielle Instrumente eingesetzt werden.
So ist aus electromedica 69 (2001) Heft 2, Seiten 91-94 bekannt,
derartigen vernetzten Anwendungen ein Qualitätssicherungsnetzwerk zu überlagern,
in dem auf Grundlage von Richtlinien Prozessergebnisse gegen klar
definierte Parameter gemessen und in regelmäßigen Abständen Qualitätsberichte erstellt werden. Zur
Bestimmung der inter-individuellen und intra-individuellen Variabilität bei der
Befundung medizinischer Daten stellt der Kommunikationsserver hierbei für Qualitätssicherungszwecke
spezielle Fälle
aus einer medizinischen Datenbank mit Goldstandardfällen ein.
Aus dem Vergleich der erhaltenen Befundungen mit den hinsichtlich
ihrer Qualität
bereits geprüften Befundungen
aus der medizinischen Datenbank mit Goldstandardfällen zu
den gleichen Fällen
können Aussagen über die
Qualität
des Befunders getroffen werden.
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Bei den beschriebenen vernetzten
Anwendungen ist es daher häufig
erforderlich, über
geeignete medizinische Datenbanken zu verfügen, die medizinische Daten,
insbesondere Bilder, Biosignaldaten, Bildserien oder Signalserien,
einer definierten Qualität
beinhalten. Derartige Datenbanken können dann zur Qualitätssicherung
in einem laufenden Befundungsbetrieb, zur Zertifizierung, zum Training
und zur Ausbildung oder auch für
wissenschaftliche Forschungsarbeiten gezielt eingesetzt werden.
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Der Aufbau von derartigen medizinischen Datenbanken
erfolgt bisher im Wesentlichen von Hand und für einzelne Aufgabenstellungen.
Dieser Prozess ist sehr zeitaufwendig.
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Ausgehend von diesem Stand der Technik besteht
die Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein System zum teilautomatisierten
Aufbau einer medizinischen Datenbank bereit zu stellen, das den Aufbau-
und Pflegeprozess einer Datenbank mit medizinischen Daten einer
definierten Qualität
unterstützt,
so dass sich der Zeit- und Arbeitsaufwand verringert.
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Die Aufgabe wird mit dem System gemäß Patentanspruch
1 gelöst.
Vorteilhafte Ausgestaltungen des Systems sind Gegenstand der Unteransprüche oder
lassen sich aus der nachfolgenden Beschreibung und den Ausführungsbeispielen
entnehmen.
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Das vorliegende System zum teilautomatisierten
Aufbau einer medizinischen Datenbank umfasst eine Übergabeschnittstelle
für den
Erhalt medizinischer Daten, eine erste Auswahleinrichtung zur automatischen
oder halbautomatischen Auswahl von Experten zur Klassifizierung
und/oder Befundung ausgewählter
medizinischer Daten anhand von Expertenprofilen aus einer Expertendatenbank
sowie eine Verteileinrichtung zur automatischen Verteilung der ausgewählten medizinischen
Daten über
ein Netzwerk an mehrere der ausgewählten Experten zur Klassifizierung
und/oder Befundung der ausgewählten
medizinischen Daten. Das System zeichnet sich durch eine Vergleichseinrichtung
aus, die für
den Vergleich von Klassifikationen und/oder Befundungen, die von
den ausgewählten
Experten erhalten wurden und zu den gleichen der ausgewählten medizinischen
Daten gehören,
und für
die Darstellung von Abweichungen und/oder die Berechnung eines Übereinstimmungsgrades
als Maß für die Qualität der Klassifikationen
und/oder Befundungen ausgebildet ist, sowie durch eine Einrichtung
zur Abspeicherung der ausgewählten
medizinischen Daten mit den Klassifikationen und/oder Befundungen
in der medizinischen Datenbank, die einen Übereinstimmungsgrad in ihren
Klassifikationen und/oder Befundungen aufweisen, der oberhalb eines
vorgebbaren Übereinstimmungsgrades
liegt, oder von einem Bediener anhand der Darstellung ausgewählt wurden.
Der Übereinstimmungsgrad
kann hierbei von der Vergleichseinrichtung beispielweise über einen
oder mehrere Schwellwerte oder Algorithmen ermittelt werden.
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Durch die Vergleichseinrichtung und
die besondere Ausbildung der Einrichtung zur Abspeicherung der ausgewählten medizinischen
Daten, im Folgenden auch als Speichereinrichtung bezeichnet, kann
automatisch ein bestimmter Qualitätsstandard der abgespeicherten
medizinischen Daten in Verbindung mit deren Befundung und/oder Klassifizierung eingehalten
werden. Durch die automatische oder halbautomatische Auswahl von
Experten sowie die automatische Verteilung in Verbindung mit der
Vergleichs- und Speichereinrichtung wird dem Bediener des Systems
beim Aufbau der Datenbank wertvolle Unterstützung gegeben, die den Zeit-
und Arbeitsaufwand beim Aufbau und der Pflege der Datenbank, insbesondere
bei der Einbindung in einen Screening-Prozess, erheblich reduziert.
Mit dem vorliegenden System lässt
sich auf diese Weise sehr vorteilhaft der Aufbau einer Goldstandard-Datenbank
für Biosignale
(EEG, EKG, ...) oder Bilder (Fundusfotos, Mammografien, ver-/bearbeitete
Bilder,...) realisieren. Durch die technische Unterstützung wird
der Aufbauprozess vereinfacht und eine vorgebbare Qualität der in
der Datenbank enthaltenen Daten gewährleistet.
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In einer vorteilhaften Ausgestaltung
des Systems sind die Vergleichseinrichtung und die Einrichtung zur
Abspeicherung so ausgebildet, dass die Vergleichseinrichtung ausgewählte medizinische
Daten, die einen Übereinstimmungsgrad
in ihren Klassifikationen und/oder Befundungen aufweisen, der nicht oberhalb
des vorgebbaren Übereinstimmungsgrades liegt,
zumindest an einige der ausgewählten
Experten zur Konsensfindung automatisch erneut verteilt und die
Einrichtung zur Abspeicherung nach einer Konsensfindung auf eine
Klassifikation und/oder Befundung die medizinischen Daten mit dieser
Klassi fikation und/oder Befundung in der medizinischen Datenbank
abspeichert.
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Im Folgenden wird beispielhaft der
gesamte Prozess beim Aufbau einer Bilddatenbank unter Einsatz des
vorliegenden Systems erläutert.
Derartige Bilddatenbanken können
bspw. für
die diabetische Retinopathie, Mammacarcinome, Herzrythmusstörungen,
histologische Bilder, pathologische Aufnahmen, Endoskopiebilder,
Laparoskopiebilder, Ultraschallbilder, MR-Bilder, CT-Bilder oder dermatologische
Bilder erzeugt werden. Selbstverständlich lässt sich eine derartige Datenbank
auch mit anderen medizinischen Daten, bspw. mit Biosignaldaten,
aufbauen. Die Bilder bzw. Signale können dabei nach Bildtyp oder
Signaltyp – bspw.
Röntgen,
CT, MR, EKG, Fundusfotografie, Laserabtastung des Augenhintergrundes,
usw. -, nach Geräteinformation über das Gerät, mit dem
das Bild bzw. Signal aufgenommen wurde – bspw. Canon Kamera, HRT,
Zeiss Kamera -, nach Bild- bzw. Signalinhalt – bspw. Röntgenthorax, Augenfundus, 12
Kanal EKG,...-, nach der medizinischen Diagnose – bspw. Tuberkulose, Herzinfarkt,
diabetische Retinopathie, ...-, nach Befund oder Befundregion – bspw.
harte Exsudate in X/Y/Z, Gefäßneubildungen,...-,
nach Schwierigkeitsgrad der Diagnostik oder auch nach Goldstandard
Prozesskennzahlen – wie
bspw. Laufzeiten, Antwortzeiten von Experten, Anzahl von Konsensrunden,
usw. – klassifiziert
werden. Diese Aufzählung
ist lediglich beispielhaft zu verstehen und stellt keine abschließende Aufzählung dar.
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Für
den Aufbau einer Bilddatenbank ist beim vorliegenden System eine Übergabeschnittstelle 1 für den Erhalt
der Bilder 10 vorgesehen, die bspw. von einer existierenden Datenbank,
direkt aus Geräten,
aus RIS, KIS Praxis Systemen oder anderen Einrichtungen übernommen
werden können.
Die Übernahme
erfolgt dabei in der Regel über
eine Netzwerkverbindung. Nach Erhalt der medizinischen Daten kann
eine Patienten-Pseudonym-Vergabe und die Übernahme dieses Pseudonyms
durch eine weitere Stelle, bspw. ein Krebsregister, erfolgen. In
einer bevorzugten Ausgestaltung des vorliegenden Systems ist eine
zweite Auswahleinrichtung 2 zur automatischen Vorauswahl
oder Auswahl von einzelnen medizinischen Daten 11 aus den
erhaltenen medizinischen Daten 10 anhand vorgegebener Kriterien
vorgesehen, um ausgewählte
medizinische Daten 11 für die
Weiterverarbeitung zu erhalten. Diese Auswahl erfolgt nach aufgabenspezifischen
Vorgaben in Abhängigkeit
vom Zweck der zu erstellenden Datenbank. So können bspw. aus den erhaltenen
Bildern nur spezielle Bilder, die dem Zweck der Datenbank entsprechen,
ausgewählt
werden. Die Auswahl kann hierbei algorithmisch unterstützt durch
den Bediener, rein algorithmisch, d. h. vo11-automatisiert, oder im Routinebetrieb
erfolgen. Selbstverständlich
können dem
vorliegenden System auch bereits die entsprechend ausgewählten medizinischen
Daten übergeben
werden.
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Anschließend werden über eine
Expertendatenbank 4 automatisch oder halbautomatisch Experten 12 nach
entsprechenden Expertenprofilen ausgewählt, die für die Befundung und/oder Klassifizierung der
ausgewählten
Bilder 11 geeignet sind. Eine halbautomatische Auswahl kann durch
Bereitstellung einer Suchmaske erfolgen, in die der Bediener des Systems
entsprechende Anforderungen an die gesuchten Experten eingibt. Das
System sucht dann automatisch aus der Datenbank 4 anhand
der Expertenprofile die entsprechenden Experten 12 aus.
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Die Expertendatenbank 4 kann
bspw. auf Basis von demografischen Daten, der Fachrichtung der Experten,
bspw. Radiologie oder Ophthalmologie, auf Basis von Expertisen in
diagnostischen Verfahren (Mammografie, Fundusfotografie), auf Basis
von Expertisen in der Diagnostik von Krankheitsbildern (Retinopathie,
Mamma-Ca), aufgrund der Expertise bei Geräten, (z. B. Zeiss Kamera, Canon
Kamera,...), auf Basis von Expertisen für spezifische Läsionen,
auf Basis der Anzahl der erstellten Befunde insgesamt, der Anzahl
der erstellten korrekten Befunde, der Anzahl der Diagnosen oder
der Anzahl der korrekten Diagnosen erstellt sein.
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Nach der Auswahl bzw. Festlegung
der entsprechenden Experten wird das jeweilige Bild über ein
Netzwerk 13 an die ausgewählten Experten 12 verteilt,
so dass die Experten 12 die angeforderte Klassifizierung
und/oder Befundung des Bildes vornehmen können. Die Verteilung der medizinischen Daten
kann hierbei durch direkte Übermittlung über das
Netzwerk 13 oder durch Bereitstellung in einem entsprechenden
Speicherbereich, bspw. auf einem Server, erfolgen, auf den die einzelnen
Experten 12 Zugriff haben.
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Das System ermöglicht den Experten 12 die Bewertung
des Bildes nach vorgegebenen Kriterien und lässt auch die Markierung charakteristischer Stellen,
wie bspw. Läsionen,
im Bild zusammen mit der Befundung oder Klassifikation sowie die
Speicherung der Koordinaten dieser Läsionen sowie der Klassifikation
und/oder des Befundes zu. Weiterhin sind vorzugsweise Multimedia-basierte
Befundungswerkzeuge vorgesehen, die die Experten 12 bei
der Befundung des Bildes einsetzen können.
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Nach Erhalt der entsprechenden Bewertungsdaten 14 von
den Experten 12 verarbeitet die Vergleichseinrichtung 6 des
vorliegenden Systems diese Daten. Hierbei werden die Bewertungen 14,
d. h. die Klassifikationen und/oder Befundungen des Bildes durch
die Einzelexperten verglichen. Durch geeignete Darstellung werden Übereinstimmungen oder
Unterschiede in diesen Bewertungen dem Bediener des Systems grafisch
dargestellt, beispielsweise über
einen Monitor 16. Zusätzlich
oder alternativ berechnet die Vergleichseinrichtung 6 den Übereinstimmungsgrad
als Maß für die Qualität der jeweiligen
Klassifikation und/oder Befundung. Die grafische Darstellung der Übereinstimmungen
oder Abweichungen kann auf unterschiedliche Weise erfolgen. So können bspw.
unterschiedliche Farben im Bild eingesetzt werden, so dass grün bspw. Übereinstimmung
orange eine geringe Abweichung und rot eine maximale Abweichung
in der Befundung einzelner Bildstellen anzeigen. Der Bediener des
Systems kann dann entscheiden, ob das jeweilige Bild mit den zugehörigen Befundungen
in die Datenbank übernommen
wird oder nicht. Im Falle einer Berechnung des Übereinstimmungsgrades kann
diese Entscheidung durch das System automatisch getroffen werden,
falls der Übereinstimmungsgrad
oberhalb eines oder mehrerer vorgebbaren Schwellwerte liegt. Die jeweils
oberhalb der vorgegebenen Qualität
liegenden Bilder werden mit deren Klassifikationen bzw. Befundungen
dann automatisch durch die Speichereinrichtung 7 in der
Datenbank 8 abgespeichert. Vorzugsweise ist die Einrichtung
zur Abspeicherung 7 derart ausgebildet, dass sie auch den Übereinstimmungsgrad
oder eine von diesem abgeleitete Klassifikation zusammen mit den
ausgewählten
Bildern 11 in der Datenbank 8 abspeichert. Die
letztgenannte Klassifikation kann durch die Vergleichseinrichtung 6 automatisch
anhand des Übereinstimmungsgrades vorgenommen
werden, bspw. durch Einteilung in die Klassen stark, mittel und
schwach streuend.
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In einer Ausgestaltung des vorliegenden Systems
können
Klassifikationen, für
die keine Experten erforderlich sind, auch automatisch mit einer Klassifikationseinrichtung 15 auf
Basis von Klassifizierungsalgorithmen erstellt werden.
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Selbstverständlich kann das vorliegende System
auch eine Konsensfindung im Falle von abweichenden oder stark abweichenden
Bewertungen der einzelnen Experten 12 unterstützen. Eine
derartige Konsensfindung kann durch ein Treffen der Experten 12 oder
auch über
eine Online-Verbindung über ein
Netzwerk erfolgen. Hierbei können
den Experten die bewerteten Bilder 11 mit deren Übereinstimmungsgrad insgesamt
dargestellt werden oder bspw. auch nur die Darstellung der Abweichungen
in der Befundung eines Bildes bezüglich eines Läsionstyps erfolgen.
Als Ergebnis der Diskussion der Experten kann ein erzielter Konsens
in ein durch das System vorgegebenes Formular bezogen auf die jeweils
betrachtete Läsion
und die daraus abgeleitete Diagnose erfolgen. Wenn aufgrund der
im Bild vorhandenen Information kein Konsens möglich ist, kann die Objektivierung
auch aus weiteren klinischen Daten des jeweiligen Patienten erfolgen,
die aus einer Patientenakte abgerufen werden. Bei Erzielung eines
Konsensus wird dieser zusammen mit den medizinischen Daten in der
Datenbank 8 abgespeichert.
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Das vorliegende System ermöglicht es
auch, den gefundenen Konsens zu reevaluieren, falls zu einem späteren Zeitpunkt
definitive Diagnosen für
den Patienten gestellt werden, wie bspw. ein Pathologiebefund oder
Laboruntersuchungen. Dazu können diese
zusätzlichen
Informationen wiederum in einem Treffen der Experten zusammen mit
den bereits vorhandenen Daten dargestellt werden.
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Das vorliegende System ermöglicht auch
die Speicherung von Longitudinaldaten, d.h. von Daten, die im Laufe
der Zeit für
einen Patienten entstehen, um einen zeitlichen Verlauf abbilden
zu können.
Hierzu werden über
eine Pseudonymisierungsstelle das für den Patienten vergebene Pseudonym
gesucht und auf diese Weise die neuen Daten in der Datenbank 8 richtig
zugeordnet. Die neuen Daten werden dann dem Patienten mit diesem
Pseudonym hinzugefügt.
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Die Figur zeigt schematisch den prinzipiellen Aufbau
des vorliegenden Systems mit der Übergabeschnittstelle 1 zum
Erhalt der medizinischen Daten 10, bspw. über ein
Netzwerk. Die Daten 10 werden bei diesem beispielhaften
System einer Vorauswahleinrichtung 2 zugeführt, die
ausgewählte
medizinische Daten 11 an die Einrichtung 3 zur
automatischen Auswahl von Experten 12 weiterleitet. Diese Einrichtung 3 ist
mit einer Expertendatenbank 4 verbunden, aus der die geeigneten
Experten automatisch gewählt
werden. Die Verteileinrichtung 5 verteilt die ausgewählten medizinischen
Daten an die ausgewählten
Experten 12 über
ein Netzwerk 13, die die angeforderte Klassifikation, den
angeforderten Befund sowie ggf. eine Diagnose erstellen und an die Vergleichseinrichtung 5 rückübermitteln.
Die medizinischen Daten 11 werden zusammen mit den Klassifikationen
und/oder Befundungen 14 der Vergleichseinrichtung 6 zugeleitet,
die den Übereinstimmungsgrad
berechnet und die Übereinstimmung
bzw. die Abweichungen einem Bediener des Systems an einem Monitor 16 grafisch
darstellt.
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Die Bewertungen, die einen bestimmten Qualitätsstandard
aufweisen, d. h. deren Übereinstimmungsgrad
oberhalb eines vorgebbaren Schwellwertes liegt, werden durch die
Einrichtung 7 zur Abspeicherung in der medizinischen Datenbank 8 zusammen
mit den jeweiligen Klassifikationen und/oder Befundungen abgespeichert.
Weitere Klassifikationen, zu denen keine Experten erforderlich sind,
wie bspw. der Bildtyp oder das Aufnahmegerät des Bildes, die in der Regel
zusammen mit den medizinischen Daten 10 an die Übergabestelle 1 übermittelt
werden, können
durch eine automatische Klassifizierungseinrichtung 15 klassifiziert
und der Speichereinrichtung 7 zugeführt werden. Auf diese Weise
lassen sich zu den medizinischen Daten, bspw. einem Bild, mehrere
Klassifikationen erstellen und abspeichern. Auch eine Eingabe durch
den Bediener über
eine Eingabeeinrichtung 9 ist vorgesehen, so dass dieser,
bspw. nach einer Konsensfindung bei stark abweichenden Befunden,
diesen Konsens eingeben kann, um die entsprechenden Daten ebenfalls
in die Datenbank 8 übernehmen
zu können.
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Je nach Ausbau des vorliegenden Systems lassen
sich hierbei eine Vielzahl von Klassifikationen zum einzelnen Bild
bzw. Signal in die Datenbank 8 aufnehmen. So können die
Bilder in unterschiedliche medizinische Qualitäten je nach Befund und Diagnosegüte klassifiziert
werden. Diese medizinischen Qualitäten können bspw. die Stufen:
- – nur
von einem Algorithmus klassifiziert,
- – von
einem Experten klassifiziert,
- – von
mehreren Experten klassifiziert,
- – mit
Konsensrunde klassifiziert oder
- – mit
Diagnosesicherung über
andere Informationen klassifiziert
enthalten. Weiterhin
lassen sich die Bilder oder Signale auch nach den bereits genannten
technologischen Kriterien zusätzlich
klassifizieren.
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Das vorliegende System unterstützt den
gesamten Prozess zum Aufbau medizinischer Datenbanken, wie bspw.
medizinischer Goldstandard-Datenbanken. Es ermöglicht eine klare Trennung
zwischen Bewertungen und abgeleiteten Entscheidungen, bspw. zwischen
Befunden und Diagnosen mit Erfassung von Läsionen Lokalisationen. Optional kann
auch die Abbildung von Befunden auf Diagnosen erfolgen und damit
die Möglichkeit,
Algorithmen zu evaluieren, die abgeleitete Aussagen, vorzugsweise
Diagnose- und Therapieentscheidungen, aus den Befunden ermöglichen.
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In einem weiteren Beispiel kann eine
Klassifikation gemäß dem Schwierigkeitsgrad
der Diagnostik erstellt und abgespeichert werden. Dieser Schwierigkeitsgrad
kann bspw. auf Basis des berechneten Übereinstimmungsgrades in der
Bewertung in leichte Fälle
und schwere Fälle
erhalten werden. Weiterhin kann auch der durch den Experten protokollierte
Zeitaufwand der Bewertung ein Hinweis auf den Schwierigkeitsgrad
geben oder die Art der Abarbeitung, insbesondere falls die Befundung
durch den Experten ein- oder mehrmals zurückgestellt wurde.
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Die in der medizinischen Datenbank 8 abgespeicherten
Gesamtdaten können
bspw. eingesetzt werden, um ein Training von Befundern zu optimieren,
indem zu Beginn des Trainings nur leichte Fälle angeboten werden und im
Verlauf des Trainings immer schwerere. Auch die Nutzung der Datenbank
für die
Qualitätssicherung
in einem laufenden Befundungsbetrieb, wie in der Beschreibungseinleitung
erläutert,
bietet sich an.