E-Health/ CDS (klinische Entscheidungsunterstützung)
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Kartei Details
| Karten | 26 |
|---|---|
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | Medizin |
| Stufe | Universität |
| Erstellt / Aktualisiert | 15.01.2017 / 21.01.2017 |
| Lizenzierung | Keine Angabe |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/20170115_ehealth_cds_klinische_entscheidungsunterstuetzung
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def CDS
- meist Expertensysteme
- Teilbereich der künstlichen Intelligenz
Erste Expertensysteme
- MYCIN (1972):
- Stanford University in Programmiersprache Lisp entwickelt
- Diagnose und therapie von Infektionskrankheiten, optimierung Antibiotikagabe in Anhängigkeit von jeweiligen Krankheitsbild
- Zahlreiche Parameter/ ca 450 regeln
- INTERNIS-I/CADUCEUS(1982)
- Zuordnung con Symptomen und Befund zu krankheitsprofil
- Versuch Diagnostik in der inneren Medizin möglichst vollständig zu erfassen
- CASNET(1978)
- Diagnostik von Glaukomen
- erstmalig schematisch strukturiertes Modell des Fachgebiets
Probleme von Expertensystemen
- Abgrenzung Entscheidungsraum
- Umfangreiche Dateneingabe als Barriere
- bei trivialen Aussagen gut
- Bei komplexen Problemen nicht leistungsfähig genug
- nach großer Euphrie nur wenig Akzeptanz für umfassendere Ansätze
Heute: IBM Watson for Healthcare
- Forschungsprojekt zw IBM & Memorial Sloan Kettering Cancer Center
- CDS in der Behandlung von soliden Tumoren (Lunge, Brust,Prostata)
- es schlägt Test vor unf berechnet Behandlungsplan neu
Realisierungsmodelle von Expertensystemen (3 mit Erklärung)
- Fallbasierte Systeme
- Fallbasis inklusive vorgenommener Lösung
- Inferenz: Fallbasiertes Schließen ist eine Suche nach ähnlichen Fällen
- BSp patient mit smptomen und diagnostischen messergebnissen: gesuchte lösung ist diagnose
- Regelbasierte Systeme
- Regeln der Art "wenn A, dann B"
- müssen von Experten eingepflegt werden
- Bsp. Wenn krebsbefall von Lymphknoten oberhalb oder unterhalb des Zwerchfells dann Krankheitsstadium 3 nach Ann Arbor
- Entscheidungsbäume
- jeder interne Konten enthält einen Test- für jenden Ausgang des Tests gibt es eine kante
- Jedes Blatt enthält einen Klassifikationswert
Warum CDS?
- klinischem Personal kann geholfen werden(durch CDS integriert in die Arbeitsumgebung)
- Datenmengen automatisiert,gefiltert,geprüft
- Fehlervermeidung
- bessere Behandlungsquali
- Finanzieller Aspekt von Behandlungsfehlern
- Unterstützung Prozesse& Abläufe
- senkt behandlungskosten
- Patientensicherheit
- 180 000 Menschen sterben im Jahr durch falsche ärztliche Behandlung
- Ärzte sind auch nur Menschen
- Medikationsfehler
- unerwünschte Nebenwirkungen
- Quellen: ärztliche verschreibung, falsch interpretierte Handschrift,Ausgabe von Medikamenten, Verabreichung, falsche Arzneimittel, Dosis, Paient, Verabreichung
- Medikationsfehler
Med. Statistik
Sensitivität, Spezifizität
- Sensitivität: richtig als krank Erkannte zu allen Erkrankten
- 90 von 100 Erkrankent mittels Verfahren erkannt: SEN= 90%
- Spezifizität: richtig als gesund Erkannte zu allen Gesunden, Prozentsatz von richtig negativen Ergebnissen (kein Befund)
- 96 von 100 gesunden Menschen als nicht infiziert Identifiziert SPE=96
Prävalenz/ Inzidenz
