DE102007012048A1 - Verfahren zur Unterstützung bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose sowie Datenbearbeitungsanlage - Google Patents

Verfahren zur Unterstützung bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose sowie Datenbearbeitungsanlage Download PDF

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Abstract

Um medizinisches Personal bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose zu unterstützen, ist vorgesehen, dass aus verfügbaren, fallbezogenen Primärinformationen (PI) automatisch kontextbezogene Kriterien (K) ermittelt werden und anhand dieser kontextbezogenen Kriterien (K) kontextbezogene Sekundärinformationen (SI) automatisch aus einer Sekundärdatenquelle (20) herausgefiltert und zur weiteren Bearbeitung durch das medizinische Personal (8) in einem Informationsportal (IP) auf einem Anzeigeelement (10) angezeigt werden. Durch diese Maßnahme werden dem medizinischen Personal automatisch fallbezogene Sekundärinformationen (SI) in die Hand gegeben, die das Personal bei der Erstellung einer zutreffenden Diagnose des aktuellen Falls unterstützen.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterstützung bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose zu einem medizinischen Fall sowie eine Datenbearbeitungsanlage zur Durchführung des Verfahrens.
  • Bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose (Befund) durch medizinisches Fachpersonal (Arzt) zu einem vorgegebenen medizinischen Fall greift das medizinische Fachpersonal auf eine Vielzahl von Informationen zu. Derartige Informationen sind insbesondere Untersuchungsdaten des betroffenen Patienten, Röntgenbilder, etc. Anhand dieser patientenspezifischen Informationen erstellt der Arzt eine patientenspezifische Diagnose. Die Erstellung der medizinischen Diagnose ist komplex, da eine geeignete Analyse und Auswertung der vorliegenden Informationen notwendig ist. Insbesondere ist ein erhebliches Fachwissen erforderlich. Dieses Fachwissen betrifft neben dem Wissen um die medizinischen Zusammenhänge, auch die Fähigkeit, die vorliegenden Informationen richtig zu beurteilen. Insbesondere ist dies bei mit modernen bildgebenden Verfahren aufgenommenen Bilddaten der Fall.
  • Um die vorliegenden Patientendaten für die Erstellung einer medizinischen Diagnose richtig beurteilen zu können, greift das medizinische Fachpersonal neben den patientenspezifischen Primärinformationen idealerweise auch auf Sekundärinformationen zu wie beispielsweise Veröffentlichungen in Fachjournalen, Berichte über Vergleichsfälle, etc. Allerdings ist es schwierig und zeitaufwändig, aus der Vielzahl der möglichen Sekundärinformationen die relevanten Sekundärinformationen zu ermitteln.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, dem medizinischen Personal ein Hilfsmittel an die Hand zu geben, mit dessen Hilfe eine Erstellung einer medizinischen Diagnose für einen speziellen Fall vereinfacht ist.
  • Die Aufgabe wird gemäß der Erfindung gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Danach ist bei zur Unterstützung bei der Erstellung einer Diagnose zu einem medizinischen Fall vorgesehen, dass aus elektronischen, fallbezogenen Primärinformationen automatisch kontextbezogene Kriterien ermittelt werden. Anhand der kontextbezogenen Kriterien werden anschließend elektronisch verfügbare kontextbezogene Sekundärinformationen automatisch aus einer Sekundärdatenquelle herausgefiltert. Diese kontextbezogenen Sekundärinformationen werden schließlich in einem Informationsportal auf einem Anzeigeelement angezeigt.
  • Unter Primärinformationen werden hierbei alle Informationen verstanden, die nach Art einer lokalen Wissensbasis zum aktuellen Fall zur Verfügung stehen. Enthaltend in diesen Primärinformationen sind die patientenspezifischen, also fallbezogenen Daten für den aktuellen medizinischen Fall, zu dem eine Diagnose erstellt werden soll. Darüber hinaus sind auch solche Informationen enthalten, die in der Organisationseinheit, beispielsweise der Klinik, der Arztpraxis oder einer sonstigen Einheit, aktuell in Bezug zu dem zu beurteilenden medizinischen Fall zur Verfügung stehen.
  • Unter kontextbezogenen Kriterien werden fallbezogene Kriterien verstanden, die für den zu untersuchenden medizinischen Fall charakteristisch sind. Diese kontextbezogenen Kriterien werden quasi als Suchkriterien herangezogen, um aus einer zur Verfügung stehenden elektronischen Sekundärdatenquelle die kontextbezogenen Sekundärinformationen herauszufiltern. Kontextbezogene Sekundärinformationen sind demnach derartige Sekundärinformationen, die für die Beurteilung des aktuellen medizinischen Falls relevant sind. Beispielsweise sind diese kontextbezogenen Sekundärinformationen solche Informationen, die sich mit dem gleichen Krankheitsbild befassen, mit der gleichen Untersuchungsart oder den gleichen Untersuchungsgeräten. Sekundärinformationen sind allgemein derartige Informationen, die keine Primärinformationen sind, also keine unmittelbar fallbezogenen Informationen, die der Organisationsstruktur (Klinik, Praxis) zur Verfügung stehen.
  • Die aus der Sekundärdatenquelle herausgefilterten kontextbezogenen und damit für das medizinische Personal relevanten Sekundärinformationen werden auf einem Anzeigeelement in einem so genannten Informationsportal dargestellt. Ein Informationsportal ist im einfachsten Fall ein auf dem Anzeigeelement dargestelltes Informations- oder auch Menüfenster.
  • Der besondere Vorteil dieses Verfahrens ist darin zu sehen, dass automatisch ohne eine manuelle Eingabe des medizinischen Personals kontextbezogene Sekundärinformationen ermittelt und dem medizinischen Personal für die Erstellung der Diagnose (Befundung) an die Hand gegeben werden. Das medizinische Personal braucht daher nicht selbst derartige Sekundärinformationen ausfindig zu machen. Vielmehr werden ihm diese direkt und unmittelbar vom System an die Hand gegeben.
  • Die Primärinformationen, die die Basis für die Ermittlung der kontextbezogenen Kriterien und damit die Basis für die kontextbezogenen Sekundärinformationen bilden, enthalten in bevorzugten Ausgestaltungen Daten aus einer elektronischen Patientenakte, die für den aktuellen Fall maßgebend ist. In einer derartigen elektronischen Patientenakte sind neben persönlichen Informationen des Patienten, wie Alter, Geschlecht, Größe, Gewicht, auch patientenspezifische Untersuchungsergebnisse sowie vorhergehende Diagnosen etc. enthalten.
  • Zudem enthalten die Primärinformationen darüber hinaus in bevorzugter Weiterbildung ergänzende Bildinformationen zu fallbezogenen Diagnosebildern. Derartige ergänzende Bildinformationen sind beispielsweise Aufnahmeparameter für ein jeweiliges Diagnosebild, wie beispielsweise Bestrahlungsart, Geräte typ, Art der Bildaufbereitung, Einstellparameter des insbesondere radiologische Diagnosegeräts etc. Aus diesen ergänzenden Bildinformationen können oftmals bereits relevante Informationen entnommen werden, was dem medizinischen Personal bei der Aufnahme der Diagnosebilder wichtig war. Diese Primärinformationen stellen eine möglichst breite und damit genaue fallbezogene Wissensbasis dar. Anhand aller dieser Informationen werden schließlich von dem System automatisch derartige Kriterien ermittelt, die eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, dass sie für den aktuellen Fall besonders relevant sind.
  • Darüber hinaus enthalten die Primärinformationen vorzugsweise auch Daten zum aktuellen Nutzer. Hierdurch besteht die Möglichkeit, die Kriterien entsprechend dem für unterschiedliche Nutzer zu unterstellendem Fachwissen auszuwählen. Ist der eingeloggte Benutzer ein Facharzt, so werden derartige Kriterien festgelegt, die auch komplexe Fachinformationen aus den Sekundärinformationen herausfiltern. Ist dagegen lediglich medizinisches Hilfspersonal eingeloggt, so werden entsprechende maßgeschneiderte Kriterien aufgestellt. Die kontextbezogenen Kriterien werden daher allgemein nutzerspezifisch ermittelt.
  • Die Ermittlung der kontextbezogenen Kriterien erfolgt hierbei vorzugsweise auf Grundlage von Wahrscheinlichkeitsüberlegungen, also auf der Überlegung, welche der zur Verfügung stehenden Primärinformationen mit welcher Wahrscheinlichkeit für den aktuellen Fall besonders relevant sind. Insbesondere werden die kontextbezogenen Kriterien mit Hilfe der so genannten bayesschen Statistik ausgewählt. Die Auswahl der kontextbezogenen Kriterien basiert daher zumindest ansatzweise auf einem probabilistischen Expertensystem und bildet innerhalb des Systems quasi eine künstliche Intelligenz, die für die Auswahl der kontextbezogenen Kriterien maßgebend ist. Die Mittel der bayesschen Statistik werden in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt und sind allgemein bekannt. So wird beispielsweise bei E-Mail-SPAM-Filtern bayessche Statistik ein gesetzt, um ein selbstlernendes System zum Ausfiltern von unerwünschten E-Mails auszubilden.
  • Als kontextbezogene Kriterien werden insbesondere Suchbegriffe, also Wörter, herangezogen, anhand derer in der Sekundärdatenquelle nach den kontextbezogenen Sekundärinformationen gesucht wird. Mit den Suchbegriffen wird quasi automatisch eine Suchanfrage nachgebildet, wie sie beispielsweise bei üblichen Suchmaschinen von dem jeweiligen Nutzer eingegeben werden kann. Durch diese Maßnahme können die kontextbezogenen Suchbegriffe daher problemlos in entsprechende Eingabemasken von bestehenden Suchmaschinen eingefügt werden, um die entsprechenden Sekundärinformationen ermitteln zu können.
  • Die Ermittlung der kontextbezogenen Suchbegriffe wird hierbei vorzugsweise von einer von einem Sprachmodul bereitgestellten Routine unterstützt, indem basierend auf aus den Primärinformationen zulässige Begriffe ermittelt werden, anhand derer dann die kontextbezogenen Suchbegriffe bestimmt werden. Es wird hier insbesondere die Semantik der zur Verfügung stehenden Primärinformationen analysiert und ausgewertet. Das Sprachmodul dient beispielsweise dazu, häufig verwendete Abkürzungen in allgemeingültige Begriffe zu übersetzen, um geeignete Suchbegriffe erstellen zu können. Dies ist insbesondere dann hilfreich, wenn innerhalb der Organisationsstruktur sich bestimmte Abkürzungen oder Begriffe herausgebildet haben, die jedoch außerhalb dieser Organisationsstruktur nicht oder kaum bekannt sind und daher als Suchbegriffe in externen Datenbanken ungeeignet wären.
  • Zweckdienlicherweise werden die ermittelten kontextbezogenen Sekundärinformationen automatisch priorisiert. Diese Priorisierung erfolgt hierbei vorzugsweise ebenfalls mit Hilfe der bayesschen Statistik. Durch diese automatische Priorisierung werden dem Nutzer die wichtigsten Sekundärinformationen zuvorderst angezeigt.
  • Bevorzugt werden aus den kontextbezogenen Kriterien automatisch Steuerbefehle generiert, die zum Ausführen von Hilfsprogrammen zur Ermittlung der Sekundärinformationen dienen. Derartige Hilfsprogramme sind beispielsweise ausführbare Programme, wie Internet-Browser, die zum Durchsuchen der Sekundärdatenquelle erforderlich oder hilfreich sind. Hierbei besteht die Möglichkeit, bei Verwendung von unterschiedlichen Sekundärdatenquellen, datenquellenspezifische Steuerbefehle zu erzeugen.
  • Gemäß einer zweckdienlichen Weiterbildung sind die automatisch ermittelten kontextbezogenen Kriterien, insbesondere Suchbegriffe, durch den Nutzer editierbar. Hierdurch kann eine Suche manuell verfeinert werden. Zweckdienlicherweise werden hierbei die automatisch ermittelten Suchbegriffe in einem entsprechenden Eingabefeld angezeigt, so dass der Nutzer erkennt, auf welcher Grundlage (kontextbezogene Kriterien) die aktuell angezeigten kontextbezogenen Sekundärinformationen ermittelt wurden.
  • Um eine möglichst umfassende und breite Basis an Sekundärinformationen zu erhalten, werden bevorzugt unterschiedliche Arten von Sekundärdatenquellen herangezogen. Diese sind vorzugsweise sowohl zugriffsgeschützte interne als auch öffentliche Datenquellen. Unter zugriffsgeschützten internen Datenquellen werden die der jeweiligen Organisationseinheit zur Verfügung stehenden Datenquellen verstanden, die beispielsweise über das interne Computernetz miteinander verbunden sind. Die entsprechenden Daten sind beispielsweise auf einem Server oder auch auf einem lokalen Rechner abgelegt. Ein Zugriff außerhalb der Organisationseinheit auf diese Daten ist nicht möglich. Es ist also im Unterschied zu den öffentlichen Datenquellen kein öffentlicher Zugang vorhanden. Unter öffentlichen Datenquellen werden demgegenüber solche Datenquellen verstanden, die für jeden gegebenenfalls nach einer vorhergehenden Authentifizierung zur Verfügung stehen. Derartige Datenquellen können auch von einem Dienstleister ge pflegte und gegen Nutzungsentgelt zur Verfügung gestellte Datenbanken mit medizinischen Informationen sein.
  • Als Sekundärdatenquellen werden in zweckdienlicher Ausgestaltung eine oder mehrere der nachfolgenden Datenquellen ausgewählt.
    • – Eine Datenquelle, enthaltend Diagnosedaten zu unterschiedlichen medizinischen Fällen. Dies ist insbesondere eine interne Datenbank, in der die vorzugsweise gesamten Informationen der jeweiligen Organisationseinheit (Klinik) bezüglich der medizinisch relevanten Daten enthalten sind. Typische derartige Systeme und Datenbanken sind beispielsweise das so genannte RIS-System (Radiologie Information System), das so genannte PACS-System (Picture Archiving and Communication System) oder das so genannte HIS (Hospital Information System). Anstelle einer internen Datenquelle kann hierbei auch auf eine externe Datenquelle enthaltend Diagnosedaten zu unterschiedlichen medizinischen Fällen vorgesehen sein. Aus dieser Datenquelle werden daher anhand der kontextbezogenen Kriterien zum aktuellen zu untersuchenden Fall vergleichbare medizinische Fälle ermittelt.
    • – Eine insbesondere öffentliche Datenquelle, enthaltend medizinische Referenzdaten. Diese Referenzdaten können sowohl als Textdaten als auch als Bilddaten vorliegen. Unter Referenzdaten werden hierbei derartige Daten verstanden, die typische Fälle wiedergeben, wie sie beispielsweise in Lehrbüchern, Publikationen etc. herangezogen werden, um typische Merkmale, Erscheinungsformen etc. eines bestimmten Krankheitsbilds zu illustrieren. Insbesondere sind in dieser Referenz-Datenquelle typische Referenzbilder hinterlegt. Gerade in der medizinischen Diagnostik mit Hilfe von medizinischen Diagnosebildern in der Radiologie ist eine derartige Bild-Referenzdatenbank von besonderem Vorteil, da die Auswertung solcher Radiologie-Bilder (erstellt beispielsweise mit Hilfe der Computertomographie) teilweise schwer aus zuwerten sind. Durch Vergleich mit Referenzbildern wird daher dem medizinischen Personal ein wichtiges Hilfsmit– tel an die Hand gegeben, um eine korrekte Diagnose erstellen zu können.
    • – Eine internetbasierende Datenquelle, insbesondere das Internet selbst, welches mit einer Suchmaschine durchsucht wird. Das Internet stellt einen sehr großen Pool an sich ständig verändernden, insbesondere aktualisierenden Sekundärinformationen dar, so dass hierüber immer die aktuellsten Sekundärinformationen, beispielsweise neue Publikationen, neue Berichte, etc. ermittelt werden können. Hierbei stehen sämtliche über das Internet angebotene Informationsquellen zur Verfügung. Neben dem passiven Abrufen von bereitgestellten Inhalten besteht auch die Möglichkeit, Informationen aktiv aus Foren und Diskussionsgruppen abzurufen. Bevorzugt erfolgt mit Hilfe der automatisch generierten Steuerbefehle ein automatisches Einloggen in solche Foren oder Diskussionsgruppen. Insgesamt wird hierdurch automatisch der über das gesamte Internet bereitgestellte Wissenspool erschlossen.
    • – Eine intranetbasierende Datenquelle, also Daten, die innerhalb der Organisationsstruktur allgemein zur Verfügung stehen. In größeren Organisationseinheiten können sich innerhalb der Organisationseinheit netzbasierend ebenfalls Wissensstrukturen ausbilden, die über diese Datenquelle – vergleichbar zum Internet – erschlossen werden.
    • – Eine lokale, nutzerbezogene Datenquelle, insbesondere beispielsweise das jeweilige Verzeichnis des aktuell eingeloggten Nutzers. Damit stehen auch persönliche Daten des jeweiligen Nutzers zur Verfügung.
  • Durch die unterschiedlichen Arten von Sekundärdatenquellen werden umfassend Sekundärinformationen ermittelt.
  • Zweckdienlicherweise sind hierbei durch den Nutzer die Datenquellen auswählbar, die zur Ermittlung der Sekundärinformationen durch das System herangezogen werden sollen. Der Nutzer trifft daher eigenständig eine Auswahl, woher die Sekundärinformationen kommen sollen.
  • Um eine möglichst bedienerfreundliche und intuitive Unterstützung des medizinischen Personals zu ermöglichen, ist das Informationsportal, innerhalb derer die Anzeige der Sekundärinformationen erfolgt, in einer Bedienoberfläche einer übergeordneten medizinischen Bedien-Software, insbesondere ein Radiologie-System oder -Portal, integriert. Insoweit ist eine nahtlose und benutzerfreundliche softwaretechnische Einbindung in ein bestehendes Softwareprogramm erzielt. Die übergeordnete medizinische Bediensoftware ist insbesondere eine Software, mit dessen Hilfe der Arzt die Diagnosen erstellt. Eine derartige Software bietet daher neben dem Zugriff auf patientenrelevante Daten auch editierbare Felder, in denen der Arzt seine aktuelle Diagnose einfügen kann, und die dann automatisch beispielsweise in der jeweiligen Patientenakte abgespeichert wird. Durch die Einbindung in eine derartige sowieso vorhandene Bediensoftware wird der Arzt optimal unterstützt, da er nicht zwischen unterschiedlichen Anwendungsprogrammen springen muss. Die Informationsunterstützung durch das Informationsportal geschieht daher eingebunden innerhalb des Programms, mit dem der Arzt sowieso die Diagnose erstellt.
  • Zweckdienlicherweise wird in einem Ergebnisfenster eine Trefferliste für die kontextbezogenen Sekundärinformationen dargestellt. Aus dieser Trefferliste ist hierbei ein jeweiliger Treffer durch den Nutzer auswählbar. Sobald der jeweilige Treffer ausgewählt ist, werden Details zum ausgewählten Treffer in einem vorzugsweise zusätzlichen Detailfenster angezeigt. Hierdurch ist eine einfache Navigation durch die unterschiedlichen Treffer ermöglicht und der Arzt kann sich sehr schnell einen Überblick über die Qualität und den Inhalt der jeweiligen Sekundärinformationen verschaffen. Diese Fenster, also das Ergebnisfenster und das Detailfenster, sind hierbei innerhalb des Informationsportals integriert, so dass sich eine einheitliche Bedienführung ergibt. Insbesondere ist die Software menügeführt und weist einen browserbasierten Aufbau auf, wie er von den Internetbrowsern her bekannt ist.
  • Das Informationsportal ist innerhalb der übergeordneten Bediensoftware ein spezieller Menüpunkt, welcher beispielsweise nach Art einer Registerkarte auf der Anzeige dargestellt wird. Zweckdienlicherweise ist vorgesehen, dass beim Aufrufen des Informationsportals beispielsweise durch Anklicken der entsprechenden Registerkarte, automatisch die aktuellen kontextbezogenen Sekundärinformationen abgerufen und angezeigt werden. Bei jedem Aufruf werden daher die aktuellsten Informationen dargestellt. Alternativ oder ergänzend hierzu besteht natürlich die Möglichkeit, dass auf vorhergehende kontextbezogene Sekundärinformationen zurückgegriffen und diese angezeigt werden. Dies bietet sich insbesondere dann an, wenn sich seit dem letzten Aufruf die Primärinformationen nicht geändert haben. Das automatische aktuelle kontextbezogene Abrufen hat jedoch dann besondere Vorteile, wenn sich die Primärinformationen im Vergleich zu einem letzten Aufruf geändert haben, um die aktuellsten und relevantesten Sekundärinformationen darzustellen.
  • Die Aufgabe wird gemäß der Erfindung weiterhin gelöst durch eine Datenbearbeitungsanlage mit einem ausführbaren Programm zur Durchführung des beschriebenen Verfahrens. Weiterhin wird die Aufgabe gelöst durch ein Computerprogrammprodukt enthaltend ein ausführbares Programm zur Durchführung des Verfahrens. Dies ist beispielsweise ein Datenträger mit dem Programm oder auch eine online übermittelbare Datei enthaltend das Programm.
  • Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand der Figuren näher erläutert. Es zeigen jeweils in schematischen und vereinfachten Darstellungen:
  • 1 eine erste Blockbild-Darstellung zur Erläuterung des Verfahrens,
  • 2 eine zweite Blockbild-Darstellung zur weitergehenden Erläuterung des Verfahrens sowie
  • 3 eine vereinfachte Darstellung einer typischen Benutzeroberfläche.
  • In den Figuren sind für gleich wirkende Funktionselemente die gleichen Bezugszeichen vergeben.
  • Das nachfolgend beispielhaft beschriebene Verfahren stellt eine weitgehend automatisierte Unterstützung von medizinischem Personal bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose dar. Zur Durchführung des Verfahrens ist auf einer Datenbearbeitungsanlage 2 ein geeignetes ausführbares SoftwareProgramm installiert, welches die Datenbearbeitungsanlage 2 ertüchtigt, das Verfahren auszuführen.
  • Die Datenbearbeitungsanlage 2, wie sie in 1 grob vereinfacht in einer Blockbilddarstellung durch die gestrichelte Linie illustriert ist, lässt sich in eine Datenbearbeitungsebene 4 und eine Bedienebene 6 unterteilen. Innerhalb der Datenbearbeitungsebene 4 finden im Wesentlichen die Prozesse der Datenaufbereitung, Datenverarbeitung etc. statt. Die Bedienebene 6 bildet im Wesentlichen die Schnittstelle zu dem jeweiligen Nutzer 8 und dient zugleich zur Navigation des Nutzers 8 innerhalb der durch das Programm bereitgestellten Funktionalitäten. Die Datenbearbeitung auf der Datenbearbeitungsebene 4 wird durch einen entsprechenden Mikroprozessor und durch geeignete Speicher ermöglicht. Auf der Bedienebene 6 sind hardwaretechnisch im Ausführungsbeispiel mehrere Bildschirme als Anzeigeelemente 10 vorgesehen. Neben üblichen, hier nicht näher dargestellten Eingabegeräten, wie Tastatur, Maus, etc. ist im Ausführungsbeispiel ein Lesegerät 12 für biometrische Daten sowie ein Kartenlesegerät 14 dargestellt. Beide Lesegeräte 12, 14 dienen beispielsweise zur Identifizierung des Nutzers 8, um diesem einen Zutritt (Login) zu dem Programm zu ermöglichen. Die Kommunikation zwischen der Datenbearbeitungsebene 4 und der Bedienebene 6 erfolgt über eine erste Schnittstelle 16A. Über eine weitere Schnitt stelle 16B kommuniziert die Datenbearbeitungsebene 4 mit einem internen Wissenspool 18, über den Primärinformationen PI abrufbar sind. Über eine weitere Schnittstelle 16C kommuniziert die Datenbearbeitungsebene 4 weiterhin mit Sekundärdatenquellen 20.
  • Bei der Ausführung des Verfahrens greift die Datenbearbeitungsebene 4 zunächst auf die Primärinformationen PI des Wissenspools 18 zu. Aus diesen Primärinformationen PI werden mit Hilfe eines bayesschen Moduls 22 kontextbezogene Kriterien K ermittelt. Anhand dieser Kriterien K werden aus den Sekundärdatenquellen 20 automatisch kontextbezogene Sekundärinformationen SI ermittelt, die auf der Bedienebene 6 auf einem der Anzeigeelemente 10 dargestellt werden. Diese Sekundärinformationen SI geben dem Nutzer 8 ergänzende Informationen zu dem aktuellen medizinischen Fall, so dass der Nutzer 8, insbesondere der Arzt, der mit der Erstellung der medizinischen Diagnose beauftragt ist, auf fall- und damit kontextbezogene Sekundärinformationen zurückgreifen und die Diagnose in einfacher Weise erstellen kann.
  • Von besonderer Bedeutung bei diesem Verfahren ist die Tatsache, dass aus den verfügbaren Primärinformationen PI mit Hilfe der Datenbearbeitungsebene 4 aus den Sekundärdatenquellen 20 automatisch für den aktuellen zu diagnostizierenden Fall relevante, kontextbezogene Sekundärinformationen SI ermittelt und zur Verfügung gestellt werden, ohne das eine Interaktion/Eingabe des Nutzers 8 erforderlich ist. Ein weiterer besonderer Gesichtspunkt ist darin zu sehen, dass auf der Bedienebene 6 die gesamte, dieses Verfahren repräsentierende Routine benutzerfreundlich innerhalb eines übergeordneten Bedienprogramms integriert ist, welches der Nutzer 8 für die Erstellung der Diagnose heranzieht.
  • Um möglichst aussagekräftige und zielgerichtete, fallbezogene Sekundärinformationen SI automatisch ermitteln zu können, wird auf der Eingabeseite der Primärinformationen PI eine große Informationsbreite ausgeschöpft. In den Wissenspool 18 sind hier alle zu dem jeweiligen aktuellen medizinischen Fall greifbaren Informationen abrufbar. Dies ist insbesondere eine elektronische Patientenakte 24, die alle Daten zu dem jeweiligen Patienten enthält, zu dem aktuell die Diagnose erstellt werden soll. Weiterhin sind aus den Primärinformationen PI ergänzende Bildinformationen 26 zu Diagnosebildern des betreffenden Patienten enthalten. Derartige ergänzende Bildinformationen 26 sind üblicherweise in den so genannten DICOM HEADER zu einzelnen digitalen radiologischen Bildern enthalten. Anhand dieser ergänzenden Bildinformationen 26 lassen sich erste Informationen entnehmen, was dem behandelnden Arzt bei der Aufnahme des Diagnosebildes wichtig war. Indizien sind beispielsweise die vorgenommenen Einstellungen am Diagnosegerät etc. Weiterhin enthalten die Primärinformationen PI nutzerspezifische Informationen 28, die angeben, wer aktuell eingeloggt ist und wer mit dem Programm arbeitet.
  • Darüber hinaus enthalten die Primärinformationen PI weitergehende Informationen, beispielsweise Informationen darüber, was aktuell diagnostiziert werden soll, wie die Vorgeschichte der zu erstellenden Diagnose, welche Diagnosebilder beispielsweise im Vorfeld bereits aufgenommen wurden, etc. Alle diese Informationen sind entweder in der elektronischen Patientenakte 24 direkt enthalten oder bilden quasi systemimmanentes Wissen innerhalb des Wissenspools 18. Die Primärinformationen PI stehen daher innerhalb einer Organisationseinheit, wie beispielsweise einer Klinik, innerhalb eines Computernetzes abrufbar zur Verfügung. Alle diese Primärinformationen sind Patienten- und damit fallbezogen zu dem zu diagnostizierenden aktuellen Fall bzw. sind Informationen zu dem aktuellen diagnostizierenden Arzt (Nutzer 8).
  • All diese Primärinformationen PI werden von dem bayesschen Modul 22 ausgewertet und beurteilt. Hierbei wird unter Zugrundelegung von Wahrscheinlichkeitsüberlegungen ermittelt, welche der verfügbaren Informationen am relevantesten für den aktuellen Fall sind. Anhand dieser als besonders relevant eingeschätzten Informationen werden dann die entsprechenden Kriterien K ermittelt. Diese Kriterien K sind insbesondere Suchbegriffe. Diese sind insoweit kontextbezogen, als sie durch die Ausführung des bayesschen Moduls 22 eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, dass sie für den aktuell zu beurteilenden Fall eine hohe Relevanz haben. Das bayessche Modul 22 wird im Ausführungsbeispiel der 1 von einem Semantik- oder Sprachmodul 30 unterstützt. Das Sprachmodul 30 wertet die Primärinformationen PI in sprachlicher Hinsicht aus. So vergleicht sie die in den Primärinformationen PI enthaltenen Begriffe mit einem hinterlegten Wörterbuch, versucht anhand von Regeln automatisch einen sinnhaften Kontext zu ermitteln und gibt anhand dieser Analyse der in den Primärinformationen enthaltenen Begriffe unter Beachtung von hinterlegten Regeln einen aufbereiteten Begriff an das bayessche Modul 22 ab. Beispielsweise werden hierdurch Abkürzungen in vollständige Wörter umgesetzt. Auch können anhand hinterlegter Regeln bestimmte Begriffsfolgen ausgeschlossen, ergänzt etc. werden, um im möglichst gute Treffer bei einer Suche in den Sekundärdatenquellen 20 zu erhalten.
  • Wie insbesondere aus der 2 hervorgeht, lassen sich die Sekundärdatenquellen 20 in interne Sekundärdatenquellen 20A und externe Sekundärdatenquellen 20B unterteilen. Interne Sekundärdatenquellen 20 sind derartige Datenquellen, die innerhalb der Organisationseinheit (Klinik, Praxis) vorliegen, und auf die in der Regel von außen kein Zugriff möglich ist. Demgegenüber sind externe Sekundärdatenquellen 20B derartige Datenquellen, auf die öffentlich zugegriffen werden kann. Zu den internen Sekundärdatenquellen 20A zählt beispielsweise insbesondere das in der Organisationseinheit verwendete medizinische Informationssystem, welches nachfolgend als PACS-System bezeichnet wird (Patient Archiving and Communication System). Im Rahmen des PACS-Systems sind sämtliche Informationen über die von der Organisationseinheit betreuten Patienten enthalten. Das PACS-System bietet daher für die jeweilige Organisationseinheit (Klinik) eine weitgehend universelle Datenbank, in der eine Vielzahl von Einzelinformationen im Hinblick auf die einzelnen Patienten hinterlegt sind. Dies be trifft zum einen patientenspezifische Daten, Diagnosedaten, Diagnosebilder, etc. Von besonderer Bedeutung ist hierbei, dass hier Daten zu einer Vielzahl von unterschiedlichen Patienten enthalten sind. Das PACS-System bildet daher eine interne Datenquelle zu unterschiedlichen medizinischen Fällen. Daneben können auch andere Informationssysteme, wie sie heute üblich sind, als interne Datenquelle herangezogen werden. Prinzipiell besteht auch die Möglichkeit, Daten zu verwerten, die innerhalb eines Intranets intern bereitgestellt werden. Beispielsweise haben sich innerhalb des Intranets einer größeren Klinik bestimmte Gruppen zum Austausch von Informationen zusammengeschlossen und bilden Foren, in denen sie sich über medizinische Problemstellungen austauschen. Ein weiteres Beispiel für eine interne Datenquelle bildet ein nutzerbezogene Verzeichnis, auf das jeweils nur der jeweilige eingeloggte Nutzer 8 Zugriff hat.
  • Beispiele für die externen Sekundärdatenquellen 20B sind das Internet NET oder externe Referenz-Datenbanken REF. In der externen Referenzdatenbank REF werden vorzugsweise Referenzbilder (Gammut) bereitgestellt, die als Vergleichsbilder zu den aktuellen Diagnosebildern für die aktuelle Befundung (Diagnose) herangezogen werden können. Diese Referenzbilder zeigen üblicherweise typische Bildaufnahmen für bestimmte Krankheitsbilder. Daher kann der Arzt anhand eines Vergleiches mit den Referenzbildern in einfacher Weise feststellen, ob im vorliegenden Fall das aktuelle Diagnosebild auf ein entsprechendes Krankheitsbild hinweist.
  • Über das Internet stehen Diskussionsforen, aktuelle Artikel, Benutzergruppen, etc. zur Verfügung, so dass auch das darin enthaltene Wissen als Sekundärinformation SI ausgenutzt wird.
  • Insgesamt lassen sich daher unterschiedliche Datenarten identifizieren, die dem Nutzer 8 angeboten werden. Dies sind zum einen Referenzdaten 32, beispielsweise entnommen aus der Referenzdatenbank REF, Vergleichsdaten 34, beispielsweise entnommen aus dem PACS-System sowie ein gesamtes Wissenspor tal 36 mit Sekundärinformationen SI, beispielsweise aus dem Internet NET. Diese unterschiedlichen Datenarten sind beispielhaft in 1 innerhalb der Bedienebene 6 angeführt.
  • Um die entsprechenden Sekundärinformationen SI aus den Sekundärdatenquellen 20A, 20B zu erhalten, werden anhand der kontextbezogenen Kriterien K entsprechende Anfragen an die Sekundärdatenquellen 20A, 20B gesandt. Dies geschieht beispielsweise durch die Abgabe von speziellen Suchbegriffen, anhand derer dann aus den Sekundärdatenquellen 20A, 20B die kontextbezogenen Sekundärinformationen SI erhalten werden. Die kontextbezogenen Kriterien K werden hier vorzugsweise sekundärdatenquellenspezifisch festgelegt und ermittelt, um somit ein optimales Trefferergebnis für den jeweiligen Fall zu erhalten.
  • Sofern in Abhängigkeit der jeweiligen Sekundärdatenquelle 20A, 20B gefordert, werden von dem bayesschen Modul 22 direkt auch kontextbezogene Steuerbefehle generiert, um die entsprechenden Sekundärinformationen SI zu erhalten. Derartige Steuerbefehle S oder Steuerroutinen starten beispielsweise bei der internetbasierten Datenbank NET als Hilfsprogramm 38 einen Internetbrowser mit Suchfunktionalität und geben innerhalb dieses Browsers den zuvor ermittelten Suchbegriff ein.
  • Die erhaltenen Sekundärinformationen SI werden innerhalb der Datenbearbeitungsebene 4 aufbereitet und in geeigneter Weise auf dem Anzeigeelement 10 zur Anzeige gebracht. Hierbei ist – wie aus 2 zu entnehmen – eine Priorisierung der einzelnen Sekundärinformationen SI mit Hilfe des oder eines weiteren bayesschen Moduls 22 vorgesehen, so dass die relevantesten Treffer zuvorderst angezeigt werden. Hierbei ist vorgesehen, dass innerhalb der Sekundärinformationen SI, die aus jeder Datenquelle 20A, 20B erhalten wurde, eine datenquellenspezifische Priorisierung erfolgt.
  • Die einzelnen datenquellenspezifischen Sekundärinformationen SI werden für den Nutzer 8 in datenspezifischen Gruppen angezeigt.
  • Das gesamte Verfahren zur Auswahl relevanter, kontextbezogener Sekundärinformationen SI zu dem aktuell zu befundenden Fall läuft vollautomatisch ab, ohne dass eine fallbezogene Eingabe des Nutzers 8 erforderlich ist. Vielmehr wird dem Nutzer 8 die ausgesuchte Sekundärinformation SI automatisch angezeigt.
  • Gleichwohl ist es möglich, dass der Nutzer 8 aktiv durch spezielle Eingaben eingreifen kann. Zum einen besteht für ihn die Möglichkeit, innerhalb eines Suchfeldes 40 (vgl. hierzu insbesondere 3) einen Suchbegriff einzugeben, um die Suche zu verfeinern. Vorzugsweise wird in dem Suchfeld 40 der oder die mit Hilfe des bayesschen Moduls 22 ermittelten Suchbegriffe angezeigt. Weiterhin ist vorgesehen, dass der Nutzer 8 die jeweiligen Sekundärdatenquellen 20 auswählen kann, in denen nach relevanten Sekundärinformationen gesucht werden soll. Mit den Pfeilen in 2 sind diese Interaktionsmöglichkeiten U dargestellt.
  • Anhand der 3 wird die Bedienebene 6 und die Bedienung für den Nutzer 8 näher erläutert. Die 3 zeigt eine typische grafische Bedienoberfläche eines medizinischen Datenbearbeitungsprogramms, insbesondere im Bereich der Radiologie, welches zur Unterstützung bei der Erstellung einer Diagnose üblicherweise herangezogen wird. Die Bedienung erfolgt beispielsweise browserbasiert mit an sich bekannten Menüleisten 42, unterschiedlichen Fenstern 44 sowie Registern 46 und Unterregistern. Im dargestellten Ausführungsbeispiel wird im links dargestellten Fenster 44 beispielsweise eine Patientenliste "LIST" angezeigt, anhand derer Daten zu unterschiedlichen Patienten aufgerufen werden können. Zu dem jeweils ausgewählten Patient erscheint im Fenster 44 "PATIENT" eine patientenspezifische Information, wie beispielsweise Name, Geschlecht, Alter, sowie Informationen beispielsweise über das aktuelle Krankheitsbild, etc. In einem weiteren Ergebnis 48 sind in verschiedenen Registern "PRIOR", "FURTHER" Informationen über bereits erfolgte Untersuchungen etc. ("PRIOR") sowie über zukünftige Maßnahmen ("FURTHER") enthalten, die aufgerufen werden können. Die einzelnen Detail-Informationen hierzu können dann in einem Detailfenster 50 angezeigt werden. Ergänzend ist üblicherweise ein hier nicht näher dargestelltes Eingabefenster vorgesehen, in das der Arzt seine Diagnose eingibt, die dann sofort im System abgespeichert wird.
  • Innerhalb dieser üblichen medizinischen Bedien-Software ist nunmehr eine Informationsplattform IP integriert, über die das zuvor zu den 1 und 2 beschriebene Verfahren durch den Nutzer 8 gestartet und ausgeführt werden kann. Im dargestellten Beispiel der 3 ist bereits die Registerkarte "IP" aufgerufen, so dass im Ergebnis 48 die Bedienoberfläche für dieses Informationsportal IP zu erkennen ist. Innerhalb dieses Informationsportals IP ist das Suchfeld 40 angeordnet, in das vorzugsweise das oder die vom bayesschen Modul 22 ermittelten Kriterien K (Suchbegriff) eingeblendet werden. Dieses Suchfeld 40 ist vom Arzt editierbar. Unterhalb des Suchfeldes 40 sind mehrere Klick-Boxen vorgesehen, über die der Nutzer 8 die jeweiligen Sekundärdatenquellen 20A, 20B auswählen kann. Sobald der Nutzer 8 die Registerkarte IP aufruft, wird die Routine zur automatischen Erzeugung der kontextbezogenen Kriterien K sowie die Suche nach den kontextbezogenen Sekundärinformationen SI gestartet. Dies gilt insbesondere dann, wenn sich die fallbezogenen Daten geändert haben oder ein neuer Fall vorliegt. Eine Änderung liegt beispielsweise dann vor, wenn bei den patientenspezifischen Daten neue Diagnosebilder vorliegen, die letztendlich Grundlage für die Diagnose bilden sollen.
  • Anhand der ausgewählten Sekundärdatenquellen 20A, 20B erfolgt die Suche nach kontextbezogenen Sekundärinformationen SI. Im Ausführungsbeispiel sind die ausgewählten Sekundärdatenquellen die PACS-Datenbank, die Referenzdatenbank REF sowie das Internet NET. Zu jeder Datenquelle ist ein eigener Bereich vorgesehen, in dem die einzelnen Treffer in einer Trefferliste aufgeführt sind. Durch Anklicken der einzelnen Treffer können Detailinformationen zu den einzelnen Treffern in dem Detailfenster 50 angezeigt werden. Im Ausführungsbeispiel ist dies ein Bild aus der Referenzdatenbank REF. Bei den Treffern zu dem Internet NET wird vorzugsweise durch Anklicken eines entsprechenden Treffereintrags, welcher vorzugsweise durch einen Link gebildet ist, ein Browserfenster eines Internetbrowsers gestartet und sofort wird die entsprechende Internetseite geöffnet.
  • Durch die in 3 dargestellte Bedienoberfläche 41 ist eine intuitive, nutzerfreundliche Menüführung erreicht, die vollständig innerhalb der herkömmlichen medizinischen Bediensoftware eingebettet ist.

Claims (19)

  1. Verfahren zur Unterstützung bei der Erstellung einer Diagnose zu einem medizinischen Fall, bei dem aus elektronischen fallbezogenen Primärinformationen (PI) automatisch kontextbezogene Kriterien (k) ermittelt werden, anschließend anhand der kontextbezogenen Kriterien (k) elektronisch verfügbare kontextbezogene Sekundärinformationen (SI) automatisch aus einer Sekundärdatenquelle (20) herausgefiltert und zur weiteren Bearbeitung durch einen Nutzer (8) in einem Informationsportal (IP) auf einem Anzeigeelement (10) angezeigt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Primärinformationen (PI) Daten enthalten aus einer elektronischen Patientenakte (24).
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem die Primärinformationen (PI) ergänzende Bildinformationen (26) zu fallbezogenen Diagnosebildern enthalten.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die kontextbezogene Kriterien (k) in Abhängigkeit des aktuellen Nutzers (8) ermittelt werden.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die kontextbezogenen Kriterien (k) mit Hilfe von bayesscher Statistik ermittelt werden.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die kontextbezogenen Kriterien (k) Suchbegriffe sind, anhand derer in der Sekundärdatenquelle (20) nach den kontextbezogenen Sekundärinformationen (SI) gesucht wird.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Ermittlung der kontextbezogenen Kriterien (k) von einem Sprachmodul (30) unterstützt wird, indem aus den Primärinformationen (PI) zulässige Begriffe ausgewählt werden, anhand derer dann die kontextbezogenen Kriterien (k) ermittelt werden.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die kontextbezogene Sekundärinformationen (SI) automatisch priorisiert werden.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem auf Grundlage der kontextbezogenen Kriterien (k) automatisch Steuerbefehle (S) zum Ausführen eines Hilfsprogrammes (38) zur Ermittlung der Sekundärinformationen (SI) erzeugt werden.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die automatisch ermittelten kontextbezogenen Kriterien (k) manuell durch den Nutzer (8) editierbar sind.
  11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem zur Ermittlung der Sekundärinformationen (SI) unterschiedlichen Arten von Sekundärdatenquellen (20A, 20B, PACS, NET, REF) herangezogen werden.
  12. Verfahren nach Anspruch 11, bei dem die Sekundärdatenquellen (20) sowohl zugriffsgeschützte interne Datenquelle (20A) als auch öffentliche Datenquellen (20B) sind.
  13. Verfahren nach Anspruch 11 oder 12, bei dem die Sekundärdatenquellen (20) ausgewählt werden aus – einer ersten Datenquelle (PACS) enthaltend Diagnosedaten zu unterschiedlichen medizinischen Fällen – einer zweiten Datenquelle (REF) enthaltend medizinische Referenzdaten – einer internetbasierenden Datenquelle (NET) – einer intranetbasierenden Datenquelle – einer lokalen nutzerbezogenen Datenquelle.
  14. Verfahren nach einem der Ansprüche 11 bis 13, bei dem durch den Nutzer (8) die Datenquellen (PACS, REF, NET), die zur Ermittlung der Sekundärinformationen (SI) herangezogen werden sollen, auswählbar sind.
  15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Informationsplattform (IP) für den Nutzer (8) in einer Bedienoberfläche (41) einer übergeordneten medizinischen Bediensoftware integriert ist.
  16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem in einem Ergebnisfenster (48) eine Trefferliste für die ermittelten kontextbezogenen Sekundärinformationen (SI) dargestellt wird, wobei ein jeweiliger Treffer durch den Nutzer (8) auswählbar ist und Details zum ausgewählten Treffer in einem Detailfenster (50) angezeigt werden.
  17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem beim Aufrufen des Informationsportals (IP) automatisch aktuelle kontextbezogene Sekundärinformationen (SI) abgerufen und angezeigt werden
  18. Datenbearbeitungsanlage (2) mit einem ausführbaren Programm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
  19. Computerprogrammprodukt enthaltend ein ausführbares Programm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009018875B4 (de) * 2009-04-24 2012-01-19 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur unterstützten Aufnahme und/oder Auswertung von mit einer Bildaufnahmeeinrichtung aufzunehmenden und/oder aufgenommenen Bildern, Bildaufnahmeeinrichtung sowie Datenträger

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090192822A1 (en) * 2007-11-05 2009-07-30 Medquist Inc. Methods and computer program products for natural language processing framework to assist in the evaluation of medical care
WO2010126797A1 (en) * 2009-04-29 2010-11-04 Onemednet Corporation Methods, systems, and devices for managing medical images and records
WO2012138807A2 (en) * 2011-04-04 2012-10-11 Pcas Patient Care Automation Services Inc. Compliance based regulated products dispensing payments
US20130083978A1 (en) * 2011-09-30 2013-04-04 General Electric Company Systems and methods for providing automated imaging feedback
WO2017175208A1 (en) * 2016-04-08 2017-10-12 Optum, Inc. Methods, apparatuses, and systems for gradient detection of significant incidental disease indicators
US10729501B2 (en) * 2017-09-29 2020-08-04 Ethicon Llc Systems and methods for language selection of a surgical instrument

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6149585A (en) * 1998-10-28 2000-11-21 Sage Health Management Solutions, Inc. Diagnostic enhancement method and apparatus
WO2005017711A2 (en) * 2003-08-14 2005-02-24 Edda Technology, Inc. Methods and system for intelligent qualitative and quantitative analysis for medical diagnosis
DE102005024326B3 (de) * 2005-05-27 2006-09-14 Siemens Ag Nachbearbeitung von medizinischen Messdaten

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6292771B1 (en) * 1997-09-30 2001-09-18 Ihc Health Services, Inc. Probabilistic method for natural language processing and for encoding free-text data into a medical database by utilizing a Bayesian network to perform spell checking of words
US6988088B1 (en) * 2000-10-17 2006-01-17 Recare, Inc. Systems and methods for adaptive medical decision support

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6149585A (en) * 1998-10-28 2000-11-21 Sage Health Management Solutions, Inc. Diagnostic enhancement method and apparatus
WO2005017711A2 (en) * 2003-08-14 2005-02-24 Edda Technology, Inc. Methods and system for intelligent qualitative and quantitative analysis for medical diagnosis
DE102005024326B3 (de) * 2005-05-27 2006-09-14 Siemens Ag Nachbearbeitung von medizinischen Messdaten

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009018875B4 (de) * 2009-04-24 2012-01-19 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur unterstützten Aufnahme und/oder Auswertung von mit einer Bildaufnahmeeinrichtung aufzunehmenden und/oder aufgenommenen Bildern, Bildaufnahmeeinrichtung sowie Datenträger

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