MedRec - Entwicklung von Cockpits für die Ausbildung in der Differentialdiagnostik

Unter differentialdiagnostischen Gesichtspunkten ist die Ermittlung einer validen Diagnose und zugehöriger Therapiemaßnahmen ein komplexer und oft zeitaufwändiger Prozess. Insbesondere im Fachbereich Neurologie müssen Ärzte mit einer Vielzahl unterschiedlicher Symptome und Anzeichen, die oft nicht mit dem zugrunde liegenden Krankheitsbild korrelieren, in kurzer Zeit umgehen. Dabei ist eine schnelle Behandlung sehr oft absolut notwendig, da diese für eine positive Entwicklung von Patienten unabdingbar ist. Ein entsprechender Fokus auf diesen komplexen Vorgang findet sich in der ärztlichen Ausbildung nicht wieder.Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts für die Integration von Diagnosecockpits in die ärztliche Ausbildung in der Differentialdiagnostik, speziell im Fachbereich der Neurologie. Das Konzept besteht dabei aus einem fachlichen und einem technischen Anteil. Im fachlichen Anteil wird festgelegt, bei welchen Fragestellungen welche Daten hinzugezogen werden können, wie die Anfrage gestaltet werden soll und wie das Analyseergebnis dargestellt werden kann. Im technischen Teil des Konzepts wird festgelegt, welche Möglichkeiten existieren, um Ärzte in ihrem Entscheidungsprozess zu unterstützen. Das Konzept wird abschließend prototypisch implementiert und daraufhin evaluiert. Das Fachkonzept dient dabei als Grundlage für die Implementierung. Zur Umsetzung der Konzepte wird eine Methodik zur Einführung und Weiterentwicklung von Diagnosecockpits entwickelt, die ein Vorgehen und die notwendigen Werkzeuge, unter anderem ein Regeleditor für Fuzzy-basierte Wissensverarbeitung, zur Anpassung der Wissensbasis enthält. Mittels der Werkzeuge und unter Einhaltung der Methode ist es auch für Fachanwender möglich Fuzzycontroller zu erstellen und anzupassen.Ergänzend werden Datenquellen für eine Integration identifiziert, die Zusatzinformationen zu möglichen Diagnosen beinhalten. Diese werden, teilweise dynamisch, der Erklärungskomponente hinzugefügt. Datenquellen sind dabei beispielsweise MedLine, Wikidata und YouTube. Dadurch werden Ärzte mit den notwendigen Informationen für eine Diagnosestellung und Therapieplanung versorgt. Der Ansatz wird unter anderem mittels eines Schulungsvorgangs im Rahmen von Workshops evaluiert.