Am 27. September 2013 veranstaltete der EBMC-Cluster einen nationalen Workshop mit eingeladenen TeilnehmerInnen zum Thema "Klinische Prozessanalyse", der sich mit datengestützter Modellierung und Beurteilung medizinischer Erkrankungs- und Behandlungsverläufe beschäftigte. Ziel des Workshops war eine nationale Vernetzung bzw. ein (erster) Erfahrungsaustausch zur angesprochenen Thematik.
Wietere Information: Einladung, Fotogalerie, Zusammenfassung/Fazit
Kontakt: karl.anton.froeschl@univie.ac.at

Im Gesundheitsbereich gibt es eine Vielzahl von Dokumentationen über den Gesundheitszustand von Personen und die für sie erbrachten Leistungen der Gesundheitsdienstleister (Ärzte, Krankenhäuser, Laboratorien, Medikamente, …). Daneben existieren auch Richtlinien für Behandlungen in Form von sogenannten Standard Operation Procedures (SOPs) oder Clinical Guidelines für bestimmte Krankheiten.

Im Gegensatz zu vielen Projekten und Initiativen, die sich mit der patientenbezogenen Zusammenführung solcher Daten beschäftigen, ist es das Ziel dieses Projektes mit Methoden des Process Mining den Krankheits- und Behandlungsverlauf für einzelnen Patienten zu analysieren und typische Behandlungsmuster zu identifizieren. Als medizinischer Anwendungsfall wird dies für die Entwicklung und Behandlung maligner Erkrankungen der Haut untersucht. Diese Erkrankung wurde deshalb gewählt, weil sich in den letzten 10 Jahren die Anzahl der Neuerkrankungen weltweit stark erhöht hat und daher die Beurteilung von Maßnahmen zu primären und sekundären Prävention von besonderem Interesse sind.

Vom methodischen Standpunkt treten dabei eine Reihe von interessanten Fragestellungen auf. Insbesondere sind dies die Frage der Klassifikation von medizinischen Prozessen in Abhängigkeit von soziodemografischen Parametern wie Alter oder Geschlecht, die Frage der Übereinstimmung der Behandlungsprozesse mit Clinical Guidelines (Conformance), und eine differenzierte Beurteilung des Behandlungserfolges. Da solche Analysen qualitativ hochwertige Daten voraussetzen, ist die Frage der Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität von Prozessdaten, insbesondere in Bezug auf Vollständigkeit und zeitlicher Vergleichbarkeit, ein wesentliches Thema des Projektes.

Ein weiteres Ziel ist die Beantwortung der Frage, wie die Ergebnisse für individuelle Patientenbehandlungsprozessen durch Verwendung von allgemeiner Information aus der Gesundheitsstatistik auf epidemiologische Aussagen für die Gesamtbevölkerung verallgemeinert werden können, die als Grundlage für gesundheitspolitische Entscheidungen Verwendung finden.

Kontakt

Univ.-Prof. Dipl.-Math. Dr. Stefanie Rinderle-Ma

Fakultät für Informatik, Forschungsgruppe Workflow Systeme und Technologie
Universität Wien

stefanie.rinderle-ma@univie.ac.at

 

 

a.o. Univ.-Prof. Dr. Harald Kittler

Universitätsklinik für Dermatologie, Abteilung für Allgemeine Dermatologie
Medizinische Universität Wien

harald.kittler@meduniwien.ac.at