Nutzung der Freitexte im Entlassungsbericht: Anwendungsbeispiele und technische Grundlagen

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1 Nutzung der Freitexte im Entlassungsbericht: Anwendungsbeispiele und technische Grundlagen Dr. biol.hum. Dipl.-Inform. Rainer Kaluscha Institut für Rehabilitationsmedizinische Forschung an der Universität Ulm Leiter: Prof. Dr. med. Gert Krischak

2 Überblick Analyse von Routinedaten: Chancen und Grenzen Datenbasis: Entlassungsbericht / Patientenkonto Textanalyse / Computerlinguistik Anwendungsbeispiele Technische Anmerkungen Diskussion / Ausblick Zwischenfragen / Diskussion gerne auch zwischendurch 2 Dr. Rainer Kaluscha

3 Routinedaten (Sekundärdaten) Pro: hohe Fallzahlen Nutzung komplexer mathematischer Modelle möglich geringer Erhebungsaufwand gute Datenqualität bei intensiv genutzten Daten Contra: schlechte Qualität bei (aus Sicht der Erfasser) unsinnigen Daten oft begrenzte Datentiefe Vielzahl inkompatibler Informationssysteme und Standards Datenschutzprobleme 3 Dr. Rainer Kaluscha

4 Routinedaten (Sekundärdaten): Links Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (http://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/_media/gps.pdf) AG Routinedaten der GMDS (http://www.ekmed.de/routinedaten) Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten (AGENS) der DGSMP: (http://www.dgsmp.de/index.php/fachbereiche/fachbereich-1/ag-4) Forschungsdatenzentrum der Rentenversicherung (FDZ-RV): (http://www.fdz-rv.de) 4 Dr. Rainer Kaluscha

5 Patientenkonto Forschungsdatenbank des Rehabilitationswissenschaftlichen Forschungsverbundes Ulm Ergebnis des Projektes Reha-Net aus dem gemeinsamen Förderschwerpunkt Rehabilitationswissenschaften der Rentenversicherung und des Bundesforschungsministeriums enthält anonymisierte Daten zu Reha-Verfahren der Jahre aus sechs württembergischen Kliniken Versionierung notwendig: z.b. ICD-9 vs. ICD-10, Gesetzesänderungen zum (neue Ausfüllanleitung) ab Datensatz V2.0 mit vollem Text (ca E-Berichte ab 2000) 5 Dr. Rainer Kaluscha

6 Vereinheitlichter Reha-Entlassungsbericht wurde durch Verband Deutscher Rentenversicherungsträger (VDR) bundesweit standardisiert, enthält ca. 200 items umfasst sowohl strukturierte Daten (multiple choice, numerisch, kodiert) als auch Freitext beinhaltet Informationen über Diagnosen, Therapie, Medikation Empfehlungen für weitere Behandlung und Nachsorge Arbeits- und Leistungsfähigkeit Empfehlungen zu beruflicher Umschulung, Berentung etc. 6 Dr. Rainer Kaluscha

7 Entlassungsbericht: Blatt 1 7 Dr. Rainer Kaluscha

8 Entlassungsbericht: Blatt 1a 8 Dr. Rainer Kaluscha

9 Entlassungsbericht: Blatt 1b 9 Dr. Rainer Kaluscha

10 Entlassungsbericht: Blatt 2 10 Dr. Rainer Kaluscha

11 Problemstellung Im Freitext finden sich wichtige Informationen, die strukturiert nicht vorliegen, z.b.: exaktere Diagnose (ICD-Codes z.t. zu unspezifisch: z.b. Fibromyalgie) Risikofaktoren, z.b. Rauchen Reha-Motivation / Initiative Migrationshintergrund etc. Frage: Wie lassen sich diese Informationen nutzen? 11 Dr. Rainer Kaluscha

12 Probleme bei Textanalyse Auswertung von Texten gilt allgemein aufgrund der Komplexität menschlicher Sprache als schwierig: unendlich viele Formulierungen für gleichen Sachverhalt denkbar Zuordnung von Pronomina mitunter schwierig: Tim hat einen Hamster. Er füttert ihn. (doppelte) Verneinung Metaphern etc. 12 Dr. Rainer Kaluscha

13 Besonderheiten med. Texte abgegrenzter Diskursbereich (oft Einschränkung auf ein Fachgebiet) medizinische Fachsprache Telegrammstil : - viele Nominalphrasen - unvollständige Sätze - viele Abkürzungen wie z.b. o.b. oft Untergliederung in Abschnitte (erleichtert Disambiguierung) 13 Dr. Rainer Kaluscha

14 Besonderheiten Rehabilitation thematisch breiter, umfasst 3 Reha-Dimensionen nach ICF: o o o körperlich (body structure) funktional (activity): z.b. Alltagsaktivitäten, Hilfsmittel psycho-sozial (participation): z.b. Teilhabe in Familie, Freizeit, Beruf Entlassungsbericht hat eine vorgegebene Struktur (gem. Kriterien des Peer-Review-Verfahren) und Gutachtencharakter längere Texte (Reha: Ø Worte vs. Urologie: Ø 328 Worte), mehr Prosa 14 Dr. Rainer Kaluscha

15 Analyse großer Textbestände Dilemma: Patientenkonto mit Datensätzen für manuelle Analyse / qualitative Verfahren viel zu umfangreich dennoch wichtige Informationen in den Texten also: (halb-)automatischer Ansatz zur Informationsgewinnung bez. konkreter Fragestellungen erforderlich Computerlinguistik: die Lösung? 15 Dr. Rainer Kaluscha

16 Computerlinguistik (schlechte) Übersetzung von computational linguistics Eltern : Sprachwissenschaft / Linguistik: Modellierung von Sprache (u.a. Syntax, Semantik, Pragmatik) Informatik / Information Retrieval: technische Lösungen zur Verarbeitung von natürlichsprachlichen Texten 16 Dr. Rainer Kaluscha

17 (Keine) Computerlinguistik Abgrenzung notwendig zu Erkennung gesprochener Sprache (Spracherkennung) Künstlicher Intelligenz (Textverstehen) im folgenden also: Werkzeug zur Extraktion von Information aus Texten, die bereits maschinenlesbar vorliegen Informationsextraktion (engl. information extraction) zu konkreten Fragestellungen, z.b. Unterscheidung zwischen Rauchern und Nichtrauchern 17 Dr. Rainer Kaluscha

18 Informationsextraktion Aus Texten werden Daten. Pat. raucht 20 Zigaretten per die. Kein Genussmittelabusus. 18 Dr. Rainer Kaluscha

19 Algorithmus zur Entwicklung von Anfragen 1. durch freie Assoziation, Befragung von Experten und/oder Sichten von Textmaterial relevante Begriffe und Formulierungsvarianten identifizieren, daraus Anfrage erstellen (ggfs. Worthäufigkeiten prüfen) 2. Anfrage an (kleiner) Zufallsstichprobe testen (z.b. N=100), Fehlerquote (Sensitivität/Spezitivität bzw. Vollständigkeit/Relevanz) manuell / intellektuell prüfen, ggfs. Konfidenzintervalle bestimmen 3. Wenn OK, dann fertig. 4. Sonst Anfrage anhand Fehlern aus der Zufallsstichprobe verfeinern und mit neuer Stichprobe zurück zu Schritt 2 19 Dr. Rainer Kaluscha

20 Entwicklung von Anfragen Vorteil: manuelle Auswertung einer kleinen Stichprobe erlaubt Analyse sehr großer Textbestände Nachteil: Analysegüte kann nur geschätzt werden wenn im Einzelfall absolute Korrektheit benötigt wird, bleibt manuelle Kontrolle erforderlich (z.b. Arzneimittel- Unverträglichkeit als individuelle Kontraindikation) für statistische Auswertungen praktikabel (z.b. Schätzung einer Unverträglichkeitsquote) i.d.r. nur wenige Iterationen zur Verfeinerung erforderlich 20 Dr. Rainer Kaluscha

21 Technische Ansätze Beispiel: Arzt vs. Ärztin : 1. stringorientiert (Datenbank, Internet-Suchmaschinen): unterschiedliche Zeichenfolgen (inhaltliche) Zusammengehörigkeit wird übersehen 2. (computer-) linguistisch: unterschiedliche Erscheinungsform des gleichen Wortstammes linguistische Anfrage $arzt findet: Arzt, Ärztin, Ärzte Im Deutschen mit seinen zahlreichen flektierten Formen ist der computerlinguistische Ansatz unverzichtbar! 21 Dr. Rainer Kaluscha

22 Technische Ansätze Beispiel: Betriebsarzt vorhanden : 1. Boole sche Operatoren (und, oder, nicht): Betriebsarzt & vorhanden findet auch: Kein Betriebsarzt. Kantine vorhanden. 2. (computer-) linguistisch: betriebsarzt & vorhanden within sentence near ((betriebsarzt, vorhanden), 2, FALSE) Abstände zwischen Suchwörtern oder Satzstrukturen können berücksichtigt werden. in längeren Texten Computerlinguistik unverzichtbar! 22 Dr. Rainer Kaluscha

23 Klassisches Vorgehen Computerlinguistik Text wird syntaktisch / grammatisch analysiert und in Wörter und Sätze gegliedert. Bestimmung der Wortarten (tagging) und Satzstrukturen Rückführung auf Wortstämme (Lemmatisierung) Nutzung von Wörterbüchern (Wortformenlexika) und ggfs. Thesauri 23 Dr. Rainer Kaluscha

24 Integrierte Auswertung Oracle-Datenbank inkl. Intermedia Text (auch in Gratis-Version Express Edition verfügbar) Anfragesprache SQL, erweitert um contains - Operator: select count(*) from tabelle where diagnose like 'M%' and contains( text, 'Raucher' ) > 0; erlaubt gemeinsame Auswertung von strukturierten Daten und Texten (auch query optimizer) Indexaufbau u.u. langsam, Anfragen i.d.r. schnell 24 Dr. Rainer Kaluscha

25 Wichtige Operatoren AND & logisches UND OR logisches ODER NOT ~ logisches NICHT NEAR ; Suche innerhalb von k Wörtern EQUIValence= Synonym stem $ Suche nach gleichem Wortstamm WITHIN Suche innerhalb eines Abschnittes wildcards %,_ Trunkierung, Jokerzeichen 25 Dr. Rainer Kaluscha

26 Beispiel 1: Raucher Computerlinguistische Anfrage Raucher in Oracle-Syntax: near( ($schachtel=$zigarette=zig=$zigarre=$pfeife, $tag=täglich=die=$woche), 4, false ) Der Anfrage liegt die gängige Formulierungsvariante Tabakware pro Zeiteinheit (linguistisches Muster) zugrunde, die sich oft in der Genussmittelanamnese findet. Der maximale Abstand zwischen den Suchworten beträgt vier Wörter; die Reihenfolge des Auftretens ist egal. 26 Dr. Rainer Kaluscha

27 Beispiel 1: Raucher Der contains - Operator liefert einen numerischen Score: 0 kein Treffer (Raucher = 0) > 0 ein oder mehrere Treffer (Raucher = 1) Aus dem Freitext kann so eine neue binäre Variable erzeugt werden: Aus Texten wurden Daten. 27 Dr. Rainer Kaluscha

28 Beispiel 1: Raucher Diese neue Variable kann dann zusammen mit anderen Daten in mathematische Prognosemodelle (z.b. logistische Regression) einfließen. Ergebnis: Rauchen erhöht bei Rehabilitanden mit Erkrankungen des Bewegungsapparates das Risiko einer vorzeitigen Berentung: OR (95% CI: ). Wolf U: Drohende Frühberentung wegen Minderung der Erwerbsfähigkeit nach stationärer Rehabilitation bei Patienten mit Affektionen des Bewegungsapparates: Prognosemodellierung auf der Basis von Routinedaten der LVA Baden-Württemberg. Masterarbeit, Medizinische Fakultät, Universität Ulm (2005). Online: 28 Dr. Rainer Kaluscha

29 Computerlinguistik: Weitere Operatoren Thesaurus: broader, narrower, preferred, synonym, translation term fuzzy = ähnliche Schreibweise Leider (bisher) nur für Englisch verfügbar: SOUNDEX ABOUT = phonetische Suche = thematische Suche 29 Dr. Rainer Kaluscha

30 Reguläre Ausdrücke (regular expressions) dienen zur Beschreibung von Zeichenfolgen mit einem gemeinsamen Grundmuster, z.b. Blutdruckwerten oder Datumsangaben (Standard-Technik der Informatik) der reguläre Ausdruck [0-3]?[0-9]\.[0-1]?[0-9]\.(19 20)?[0-9][0-9] beschreibt eine Datumsangabe mit ein- oder zweistelliger Tages- und Monatsangabe sowie mit zwei- oder vierstelliger Jahresangabe eingesetzt z.b. zur Ermittlung des Operationsdatums bei AHB- Patienten (Stichwort: blutige Verlegung ) 30 Dr. Rainer Kaluscha

31 Heuristiken Nutzung auf Gepflogenheiten der Autoren basierender Heuristiken (Erfahrungswerte), z.b. Wenn bei AHB-Patienten im Befundtext eine Datumsangabe bis zu 6 Wochen vor Aufnahmedatum erscheint, ist das wahrscheinlich das OP-Datum. Bei mehreren Angaben ist es die zeitlich letzte; die anderen sind ggfs. Unfalldatum o.ä. Beispiel: Implantation einer zementlosen Hüft-TEP rechts am wegen lateraler Schenkelhalsfraktur nach Sturz vom Dr. Rainer Kaluscha

32 Beispiel 2: OP-Datum Veränderungen des Verlegungsverhaltens der zuweisenden Akutkliniken im Umfeld der DRG-Einführung wurden für eine Rehabilitationsklinik anhand der in Entlassungsberichten erwähnten OP-Daten analysiert. Ergebnis: 1. Die Patienten kommen nach DRG-Einführung 3,1 Tage früher in die Rehabilitation. 2. Geschätzte Fehlerquote (N=200) nur 1% (95% CI 0,12%-3,57%) Kaluscha R, Jacobi E: Auswirkungen der DRG-Einführung auf die Verlegung in Rehabilitationskliniken: eine Anwendung eines einfachen Text-Mining- Verfahrens. German Medical Science. Online: 32 Dr. Rainer Kaluscha

33 Beispiel 3: Migration In den Routinedaten ist nur die Staatsangehörigkeit verfügbar. Wie erkenne ich Spätaussiedler? Einbürgerung? 2. Generation? Oft finden sich dazu Hinweise in der Familien- oder Berufsanamnese. computerlinguistisch relativ einfach zu lösen: im wesentlichen Suche nach Landesbezeichnungen 33 Dr. Rainer Kaluscha

34 Beispiel 3: Migration Code Land Anfrage 163 Türkei türk% 154 Rumänien rumän%=siebenbürgen 152 Polen polen=pole=polin=polni%=%schlesi% 134 Griechenland griech% 129 Frankreich frankreich=französisch% 368 USA usa=amerikan% 165 Ungarn ungar% 160 Russland russland=russisch%=udssr=sibiri% Beispiele für Anfragen zu einzelnen Ländern (Ländercode, Land, Anfrage in Oracle-Syntax) 34 Dr. Rainer Kaluscha

35 Beispiel 3: Migration Validierung an Zufallsstichprobe (N=100): Gewichtszunahme 3 kg im Urlaub (Griechenland). im Urlaub in Griechenland seien die Schmerzen sehr stark geworden,... die Ehefrau befindet sich seit 6 Monaten in Griechenland Stiefsohn arbeitet als Manager in Griechenland der 28-jährige Sohn ist mit einer Griechin verheiratet (Pat. ist Jugoslawe) damaliger Freund war ein Grieche (Pat. verm. Deutsche) heiratet die Patientin einen acht Jahre älteren Mann aus Griechenland (Pat. verm. Deutsche) 2 Söhne leben in Griechenland (Pat. ist Mazedonier) Unklare Fälle in Stichprobe: 11/100 (95%-CI: 5,6% - 18,8%) 35 Dr. Rainer Kaluscha

36 Beispiel 3: Migration Gruppe N Alter Männer Deutsche ,9 64,9% Deutsche mit türkischem Migrationshintergrund ,0 57,5% Deutsche mit anderem Migrationshintergrund ,5 53,0% Türken ,9 64,5% bei Deutschen mit Migrationshintergrund etwas mehr Frauen Türken und Deutsche mit türk. MH etwas jünger insgesamt ähnliche Alters- und Geschlechtsverteilung Kaluscha R, Brzoska P, Jacobi E: Ein innovativer Ansatz zum Vergleich von Rehabilitanden mit und ohne Migrationshintergrund hinsichtlich ihrer beruflichen Leistungsfähigkeit bei Abschluss der medizinischen Rehabilitation. DRV-Schriften Band 88, S (2010). 36 Dr. Rainer Kaluscha

37 Beispiel 3: Migration Unterschiedliche Kodierung des zumutbaren zeitlichen Umfangs der Tätigkeit (berufliche Leistungsfähigkeit) aufgrund gesetzlicher Änderungen 2001 daher Poolung der Daten nach folgendem Muster: ab 2001 Gruppe bis 2001 < 3h gering < 2h 3 6h mittel 2-4h 4-8h > 6h hoch > 8h 37 Dr. Rainer Kaluscha

38 Beispiel 3: Migration 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Deutsche Deutsche, anderer MH Deutsche, türk. MH Türken gering mittel hoch Zumutbarer zeitlicher Umfang der Tätigkeit (berufliche Leistungsfähigkeit) am derzeitigen Arbeitsplatz 38 Dr. Rainer Kaluscha

39 Weitere Beispiele Vorbehandlung / Medikation / Schmerztherapie bei Rückenschmerzpatienten Fortführung eines bestehenden Arbeitsverhältnisses / Arbeitsplatzzufriedenheit Betriebsarzt Reha-Initiative Medikation: Generika vs. Originale Familienstand / Kinder 39 Dr. Rainer Kaluscha

40 Gegenprobe zu Beispiel 1: Nichtraucher 1. $nichtraucher 2. or near( ($nikotin=$nikotingenuss=$nikotinabusus=$nikotinkonsum, $nein=$kein=$nicht=$verneinen=$negieren), 3, false ) within sentence 3. or ( near( (genussmittel=genussmittelanamnese=risikofaktoren, $kein=$unauffällig), 1, false ) not near ( (Risikofaktoren, keine, Hyper%), 5, false )) within sentence 4. or near( ($verhaltensweise, $erhöhen, $nikotin=$nikotingenuss=$nikotinabusus=$nikotinkonsum, $nein=$kein=$nicht=$verneinen=$negieren), 20, true ) (Vier verschiedene Formulierungsvarianten) 40 Dr. Rainer Kaluscha

41 Beispieltexte: Nichtraucher 1. $nichtraucher : Nichtraucherin, trinke gelegentlich Alkohol. VA: Unauffällig. Nichtraucher. Kein regelmäßiger Alkoholgenuss. Nikotin: Nichtraucher. Nichtraucher seit 30 Jahren, beruflicher Streß. Nichtraucher seit einem Jahr. 41 Dr. Rainer Kaluscha

42 Beispieltexte: Nichtraucher 2. near( ($nikotin=$nikotingenuss=$nikotinabusus=$nikotinkonsum, $nein=$kein=$nicht=$verneinen=$negieren), 3, false ) within sentence : Kein Nikotin, Alkohol gelegentlich. Gewicht konstant, Nikotin verneint, Alkohol selten. Noxen: Kein Nikotin- und Alkoholgenuß. Nikotinkonsum von 10 Zigaretten/Tag, kein regelmäßiger Alkoholkonsum. 42 Dr. Rainer Kaluscha

43 Beispieltexte: Nichtraucher 3. ( near( (genussmittel=genussmittelanamnese=risikofaktoren, $kein=$unauffällig), 1, false ) not near ( (Risikofaktoren, keine, Hyper%), 5, false )) within sentence : Kein Alkoholgenuß. Im übrigen auch keine weiteren Risikofaktoren oder Risikoverhalten eruierbar. Genussmittel: Unauffällig. Risikofaktoren: kein Nikotin, regelmäßiger Alkoholgenuß. Ungestörtes Vegetativum. Keine Allergien. Keine Risikofaktoren, kein Risikoverhalten. 43 Dr. Rainer Kaluscha

44 Beispieltexte: Nichtraucher 4. near( ($verhaltensweise, $erhöhen, $nikotin=$nikotingenuss=$nikotinabusus=$nikotinkonsum, $nein=$kein=$nicht=$verneinen=$negieren), 20, true ): Verhaltensweisen, die mit einem erhöhten Krankheitsrisiko einhergehen (Nikotinkonsum, auffälliger Alkoholkonsum, Stress, Bewegungsarmut, Drogenkonsum) werden verneint. Verhaltensweisen mit einem erhöhten Krankheitsrisiko (Nikotin-, Alkoholkonsum, Stress, Bewegungsmangel, Extremsport, Fehlernährung) sind nicht eruierbar. 44 Dr. Rainer Kaluscha

45 Abfragen im Web-Browser So ist die Nutzung der Technik nach ein wenig Einarbeitung für (fast) jeden möglich: 45 Dr. Rainer Kaluscha

46 Zusatzmodul für Arztbriefschreibung Abfragen lassen sich auch zusammenklicken : 46 Dr. Rainer Kaluscha

47 Technik: Invertierte Datei Gleiche Information in unterschiedlichem Format: 1. Wenn Fliegen hinter Fliegen fliegen, fliegen Fliegen hinter Fliegen. (Text, gut vom Menschen lesbar) 2. Token Position Wenn 1 Fliegen 2, 4, 7, 9 hinter 3, 8 fliegen 5, 6 (invertierte Datei, schnell vom Computer zu durchsuchen) 47 Dr. Rainer Kaluscha

48 Empfehlungen große Fallzahlen (mehr als Berichte) breite Basis, d.h. viele Autoren aus mehreren Häusern (Patientenkonto: ca. 60 Ärzte aus 6 Kliniken) sich mit Korpus und Thema vertraut machen, d.h. viel lesen Einbeziehung von Experten und Anwendern in die Entwicklung der Anfragen wenn möglich, Gegenprobe machen, d.h. auch nach Formulierungen suchen, die Gegenteil belegen, z.b. Belege sowohl für Raucher als auch für Nichtraucher suchen 48 Dr. Rainer Kaluscha

49 Stolpersteine Groß-/Kleinschreibung unterscheiden? Sonderzeichen z.b. 51, µg/ml: ein oder mehrere Token? Leerzeichen (Blanks): 51 = 51? Standard-Stopwörter: - die (lat. Tag, nicht Artikel) - kein, nicht (Verneinung ist wichtig) Jokerzeichen bei grossen Korpora: $%arzt% near-operator überblickt nur 99 Worte: lange Anamnesen Punkt bei Abkürzungen = Satzende? 49 Dr. Rainer Kaluscha

50 Diskussion Datenübermittlung Kliniken - Rehaträger für Patientenkonto im Rahmen eines Pilotprojektes heute etabliertes Verfahren ( 301 Abs. 4 SGB V) großes Potential für Textanalyse in Qualitätsmanagement, Weiterbildung und Forschung übliche Hard- und Software als technische Basis ausreichend Erfolgsfaktor: Wissen über die Domäne und die Gepflogenheiten der Autoren 50 Dr. Rainer Kaluscha

51 Zusammenfassung Textanalyse mittels computerlinguistischer Verfahren ist praktikabel und lohnenswert Potential für Anwendungen wächst weiter: elektronische Patientenakten in Kliniken und Praxen Datenübermittlung nach 301-Verfahren Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 51 Dr. Rainer Kaluscha

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