SIEMENS

MedCentral Health System, ein medizinisches Netzwerk in Ohio mit insgesamt 351 Klinikbetten, ist ein Vorreiter beim Management von Gesundheitsinformationen. Es nutzt die Software Soarian von Siemens – eine Lösung, mit der organisationsweit Daten abgeglichen werden können. Sobald ein Patient auf - genommen wird, erstellt Soarian eine elektronische Gesundheitsakte mit persönlichen und medizinischen Daten. Das System sucht nach Diagnosen und Behandlungsmethoden, einschließlich Medikation oder Operationen, verlinkt diagnostische Aufnahmen und sammelt da zugehörige klinische und wirtschaftliche Informationen. Alle diese Daten spielen eine entscheidende Rolle, um Arbeitsabläufe und Behandlungen einzuschätzen und auszuwerten.

Der Kern des Ganzen – das heißt ein Großteil der künstlichen Intelligenz – liegt in der Software Soarian Quality Measures (SQM): Sie analysiert die Behandlungsqualität, indem sie Behandlungen mit den aktuellsten klinischen Richtlinien abgleicht. Dies wird für Krankenhäuser in den USA bald ein zentrales Thema, denn die neuen Gesundheitsgesetze binden die Kostenerstattung an die Behandlungsqualität der jeweiligen Klinik. Die Krankenhäuser müssen nachweisen, dass sie die Richtlinien eingehalten haben.

„Das steht in starkem Kontrast zu der alten Einzelleistungsvergütung, bei der es hieß: Je mehr man tut, desto mehr bekommt man bezahlt“, erklärt Dr. Bharat Rao, führender Experte für wissensbasierte Lösungen bei Siemens Healthcare und Erfinder des „Motors“ von SQM, einer patentierten Software-Plattform namens Remind (Reliable Extraction and Meaningful Inference from Non-structured Data). „Mit dem neuen Vergütungsmodell hingegen muss der Patient gleich bei der ersten Untersuchung vorschriftsmäßig behandelt werden – denn dadurch werden die Kosten langfristig reduziert.“ (Mehr über Remind in Pictures of the Future, Frühjahr 2008, Unermüdliche Helfer)

MedCentral nutzt Soarian Quality Measures, um die Effizienz der Patientenversorgung deutlich zu steigern. Anders als konventionelle Werkzeuge zum „Data Mining“, die nur strukturierte, diskrete Daten wie Laborergebnisse evaluieren können, lassen sich mit SQM auch unstrukturierte Datenmengen nutzen: etwa diktierte Aufzeichnungen von Ärzten. SQM, das derzeit noch für rückblickende Analysen eingesetzt wird, hilft dem Krankenhauspersonal, riesige Mengen an Patientendaten zu managen und in nützliche Informationen zu verwandeln.

Wie unterstützt SQM dieses Ziel? „Für einen Patienten, der etwa eine Woche im Krankenhaus liegt, werden typischerweise rund 200 Seiten an digitalen Dokumenten angelegt“, sagt Dr. Michael Patterson, der für die medizinische Informationstechnologie bei MedCentral zuständig ist und zugleich als Nephrologe praktiziert. Mit Hilfe der Soarian-Software fließen Daten aus den unterschiedlichsten Quellen in die elektronische Patientenakte: Dazu gehören Laborergebnisse, diktierte Notizen eines oder mehrerer Radiologen, Einträge von Schwestern sowie Angaben von Ärzten und der Krankenhausapotheke zur Medikation.

Datenlawine. All das kann schnell zuviel des Guten werden. Digitale Informationssysteme erzeugen so große Datenmengen, dass es schon einmal vorkommen kann, dass für die Behandlung relevante Informationen übersehen werden. Selbst bei elektronischen Akten ist es sehr zeitaufwändig und ineffizient, sämtliche Inhalte auf Qualitätsrichtlinien zu überprüfen. Doch schon bald wird dies notwendig sein, um die Leistungen der staatlichen Gesundheitsprogramme in Anspruch nehmen zu können.

Genau hier kommt SQM ins Spiel. „SQM verwendet Algorithmen auf der Basis von Fachwissen, von Wortbedeutungen und logischem Denken, um all die verschiedenen Systeme durchzukämmen – auch den Inhalt diktierter Notizen. Die Software sammelt die Daten, extrahiert relevante Informationen und kombiniert sie mit den medizinischen Wissensstandards. Die Frage dahinter ist immer: Hat der Patient die Behandlungsqualität bekommen, die notwendig ist?“ erklärt Patterson. „Ich kenne kein anderes Produkt, das diese Art von Daten lesen und interpretieren kann.“ Rao ergänzt: „Auf der einen Seite steht die Patientenakte mit den ärztlichen Beobachtungen und auf der anderen ein Programm, das alle aktuellen behördlichen Bestimmungen für die Behandlung von Krankheiten enthält – von der Lungenentzündung bis zum Herzversagen. SQM kombiniert diese beiden Welten und erzeugt automatisch wertvolle Aussagen wie beispielsweise „Sie haben dies oder jenes getan oder nicht getan“ oder „Sie haben diese Anforderung erfüllt und jene nicht“.

SQM produziert diese Daten individuell für jeden Patienten sowie für die Patienten des gesamten Krankenhauses – und zwar so, dass die Daten detailliert und verfolgbar, auf Basis objektiver Kennzahlen, die Behandlungsqualität anzeigen.“ „Bisher war die Sammlung dieser Daten eine gewaltige Aufgabe“, erklärt Janene Yeater, zuständig für Qualität and Planung bei MedCentral. Früher, so Yeater, hätte das Pflegepersonal all diese Daten suchen, eingeben und an das System schicken müssen. Dann gingen die Informationen an die Abteilung für Qualitätsverbesserung, wo sie ausgewertet wurden. „Das Ganze konnte damals drei oder vier Monate dauern, nachdem der Patient bereits entlassen worden war“, sagt sie. „Doch seit der Einführung von SQM konnten wir die Datensammlung zeitlich auf rund zwei Wochen verkürzen und damit den Fokus von der Informationserfassung auf die Analyse richten.“

Ziel: Echtzeitbetrieb. Eine Technologie, die einen Prozess um Monate verkürzt – das hört sich gut an. Aber das ist noch nicht alles. Die derzeit zwei Wochen Verzug von SQM sollen auf nahezu null verringert werden. Bevor das jedoch möglich wird, müssen Fragen zu den Arbeitsabläufen geklärt werden. „SQM könnte schon jetzt in Echtzeit laufen“, erklärt Rao. „Es muss aber dahingehend verbessert werden, dass es benötigte Informationen genau zum richtigen Zeitpunkt bereitstellt.“ Dazu meint Patterson: „MedCentral möchte SQM innerhalb von ein oder zwei Jahren auf Echtzeitbetrieb bringen. Damit wird die Software von einem rückblickenden System zur Qualitätsmessung zu einem System, das kontinuierlich dazu beiträgt, die Qualität zu verbessern. Das wird ganz neue Möglichkeiten eröffnen.“

Zum Beispiel die Möglichkeit, Informationen aus Hunderttausenden von Krankheitsfällen und Befunden zu extrahieren. Das könnte die mühsame Detektivarbeit der Ärzte, die für akribische Diagnosen nötig ist, enorm beschleunigen. „Die Arbeit als Arzt ist oft zermürbend, und wir sind nicht perfekt“, gibt Patterson zu. „Aber mit der Siemens-Software könnten Mediziner in Zukunft ganz einfach Symptome ins System eingeben. Dieses würde sie dann mit den gesammelten Daten verschiedenster Krankheitsfälle abgleichen, und so helfen, Diagnosen schneller und präziser zu stellen als es bisher möglich ist. Das wäre eine riesige Hilfe.“

Yeater geht sogar noch weiter. Ihrer Meinung nach könnte die Technologie auch für vorausschauende Aussagen eingesetzt werden. „Ich denke, Soarian wird möglicherweise auch dafür genutzt werden können, herauszufinden, welchen Risiken Patienten ausgesetzt sind. Die Vision ist, dass wir uns von der heutigen rückwirkenden Arbeitsweise innerhalb der nächsten Jahre zu einer Echtzeit-Analyse und später auch zu einem vorhersagenden, präventiven Behandlungsmodell bewegen. Damit werden wir Leben retten, Geld sparen und das Gesundheitssystem effizienter machen.“

Was dieser Wandel praktisch bedeutet, wird durch die Anwendung Soarian Clinicals mit CPOE-Funktion (Computerized Physician Order Entry) deutlich. Mit CPOE kann das medizinische Personal Medikamentenbestellungen direkt in die elektronische Patientenakte eingeben. Die Lösung bietet klinische Entscheidungshilfen, indem die Medikation mit den Patientendaten abgeglichen wird – so können Allergien, dokumentierte Reaktionen auf bestimmte Medikamente oder Wechselwirkungen mit anderen Arzneimitteln festgestellt werden. Der Arzt wird über eventuelle Probleme sofort informiert. „Wenn ich früher Medikamente verordnet habe, musste ich an all diese Dinge selbst denken“, sagt Patterson. „Dank unserer Datenbank bekomme ich jetzt Unterstützung, denn Soarian prüft all diese Faktoren automatisch. Und das unmittelbar vor Ort.“

Bis Juni 2011 sollen im MedCentral alle Ärzte ihre Medikamentenbestellungen über CPOE abwickeln. Schon heute hilft CPOE, Fehler zu vermeiden und die Effizienz zu steigern. „Früher war es beispielsweise schwierig, die Handschriften der Ärzte zu entziffern“, erklärt Patterson. „Ein Angestellter bekam eine gekritzelte Verordnung, die dann von einer Krankenschwester bestätigt wurde. Schließlich wurde das Medikament bestellt. Jeder Schritt war dabei fehleranfällig, und der gesamte Prozess konnte mehrere Stunden dauern. Jetzt trägt der Arzt die Bestellung direkt ins System ein, und das Medikament ist praktisch minutenschnell vor Ort. Für einen Patienten, der unter starken Schmerzen leidet, macht das einen Riesenunterschied.“

Digitaler Assistenzarzt. Doch das ist erst der Anfang. Fred Crowgey, der die gesamte Implementierung von Soarian bei MedCentral leitet, erwartet, dass die Software bald sämtliche Patientendaten der angeschlossenen Krankenhäuser vernetzt. „Mit Soarian werden wir alle relevanten Elemente in der Datenbank sehen können“, sagt er. Außerdem kann Soarian Clinicals auch Hilfe für viel komplexere Fragen bieten. Zum Beispiel, wenn eine Kardiologin bei einem routinemäßigen Ultraschalltest entdeckt, dass die Ejektionsfraktion (EF) des Patienten unter 40 Prozent gefallen ist – das ist der Anteil des Blutvolumens, der vom Herz bei einer Kontraktion ausgeworfen wird. Ist das eine Anomalie oder ist es schon einmal vorgekommen? In solch einem Fall würde Soarian die Patientenakte durchgehen und jeden Hinweis auf eine anomal niedrige EF markieren. „Wenn dabei festgestellt wird, dass eine niedrige EF bereits früher vorgekommen ist, würde der Arzt normalerweise eine Bestellung für einen ACE-Hemmer veranlassen, der die EF verbessert“, sagt Yeater. „Wenn jedoch in anderen Untersuchungen festgestellt wurde, dass der Patient ein chronisches Nierenleiden hat – was die Einnahme von ACE-Hemmern verbietet – würde die Software die Kardiologin darauf hinweisen und eventuell eine andere Medikamentenklasse vorschlagen. Soarian sucht in der Dokumentation also nach solchen Informationen und stellt damit optimale Abläufe sicher.“

Die von Soarian Clinicals erfassten Daten dienen aber nicht nur der Fehleranalyse und Bewertung der Behandlungsqualität, sondern auch der Beurteilung von Mitarbeitern. Zum Beispiel können damit bei MedCentral „Zeugnisse“ für die 250 Ärzte ausgestellt werden – zunächst wurden sie anonym vergeben, später waren die Reporte auch sichtbar wie in einer Wettbewerbssituation. Die Reporte waren nach dem Ampelprinzip in roter (schlecht), gelber (mittelmäßig) und grüner (gut) Farbe markiert.

„In der anonymen Phase blieben die Qualitätsergebnisse insgesamt gleich“, erinnert sich Patterson. „Doch als wir die Daten öffentlich machten und unsere Ärzte wussten, nun würden die Kollegen ihre Ergebnisse sehen, setzte ein Wettbewerbsdenken ein. Die Resultate wurden immer besser. Da die Software alles dokumentiert, können die Ärzte die Akten einsehen und feststellen, warum beispielsweise Patient X wieder in der Klinik ist. Sie haben erkannt, dass sie mit Hilfe dieser Informationen lernen und sich selbst verbessern können. Das System wurde komplett akzeptiert.“ Nicht zuletzt auch, weil es sehr einfach zu bedienen ist. „Die Software ist intuitiv“, erklärt Yeater. „Nach ungefähr 35 Minuten hat der Anwender den Dreh raus.“