Direkte Übernahme von Messwerten in Befund Templates. Gerhard Kohl DICOM 2015, Mainz, Juni 2015

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1 Direkte Übernahme von Messwerten in Befund Templates Gerhard Kohl DICOM 2015, Mainz, Juni 2015 Unrestricted Siemens AG 2015 Answers for life.

2 Motivation Extern Standardisierung Richtlinien Wiederverwendung strukturierter Befund Vorlagen (z.b. RSNA) Quantifizierung Attraktivere Reports für Überweiser Data Mining Intern Qualitäts Management (Fehler durch Tippen oder Diktieren, Konsistenzfehler) Compliance (Zertifizierung & Vergütungsrichtlinien) Decision Support Zitierte Vorteile Konsistenz Vollständigkeit Klarheit Qualität Standardisiert Zitierte Nachteile Nicht komplett und ungenau Dauert zu lange Ablenkung der Aufmerksamkeit von Bildern Page 2

3 Strukturierte Befundung in der Literatur Page 3 SCTT Guideline ist: Journal of Cardiovascular Computed Tomography 8 (2014) 342 e358

4 Beispiele für Strukturierte Befundung und Vorlagen Onkologie Page 4

5 Beispiele für Strukturierte Befundung und Vorlagen Multiple Sklerose Quelle: Prof. Tombach, Klinikum Osnabrück Page 5

6 Beispiele für Richtlinien Lung-RADS, LI-RADS Page 6 Quelle:

7 Beispiele für Richtlinien: Staging Renal Cell Carcinoma and Lymph Node for esophageal cancer Quelle: Staging Renal Cell Carcinoma Page 7 Quelle: Lymph Node for esophageal cancer Editors: Shields, Thomas W.; LoCicero, Joseph; Ponn, Ronald B.; Rusch, Valerie W. Title: General Thoracic Surgery, 6th Edition Copyright 2005 Lippincott Williams & Wilkins

8 RSNA Radreport Template: CT Onco Follow Up Potential für einen hohen Automatisierungsgrad HL7 Message HL7 CDA DICOM Metadata DICOM SR Radiologist Page 8 Patient Demographics Name, DOB, Sex, (weight, height) Clinical Information Indication Medications, Allergies Procedure& Technique Procedure Description IV contrast, amount, injection rate, scan delay Anatomic area of coverage Reconstructed FOV & slice thickness Dose Comparison Baseline (incl. Findings) Priors (incl. Findings) Findings Measurements of new and existing lesions Urgent Findings Tumor burden Impression & Recommendation Automatisch oder Semiautomatisch Manuell

9 Direkte Übernahme von Messwerten in eine strukturierte Befundvorlage DICOM SR DICOM Suppl. 72: Echocardiography Procedure Reports Strukturierter Ultraschall Befund Aber was ist mit vorher unbekannter Anzahl von Findings (z.b. Anzahl Läsionen)? Aggregierung der Findingsinformationen in Aussagen entsprechend Richtlinien (z.b. Tumorlast)? Page 9

10 Typische Systemkonstellation und damit verbundene Herausforderungen Key Images Historie Klinische Daten Kalkulationen Advanced Visualization Post Processing PACS Viewer Messwerte, Tabellen, Grafiken Piktograme, AV Images Reporting Client RIS Client Diagnostischer Befund Narrativ & Kodiert EMR Client HIS Client Page 10

11 HL7 CDA IHE Reporting Workflow (RWF) & Post-Processing Workflow (PWF) Integration of Evidence Documents (ED) addtl. formats to support de facto standards e.g. Copy/Paste, Webservices, Fileshare, etc. Evidence Creator e.g. AV client Images & Evidence Documents Image Display e.g. PACS Viewer Reporting Workstation Report Creator e.g. RIS client Reporting Worklist Reporting Results Departmental System Scheduler / Oder Filler Procedure Status Post Processing Workstation Images Images & Evidence Documents Image Manager / Archive Procedure Status Page 11 DICOM SR Images & Evidence Documents

12 Clinical Document Architecture (CDA) XML basierender HL7 Standard für den Austausch und die Speicherung klinischer Inhalte CDA Level 1: Narrative Repräsentation CDA Level 2: Narrativ mit verbesserter Interoperabilität durch Strukturierung und Kodierung CDA Level 3: Zusätzlich maschinenverarbeitbare strukturierte und kodierte Informationen Narrativ: Erlaubt HTML-artige Formatierung Beispiel benutzt ELGA Stylesheet Strukturiert & Kodiert: 54 Page 12

13 Strukturiertes Befunden: Von visueller Struktur zu Strukturierter Information Empfängergerechte Repräsentation Von visueller Strukturierung Strukturierung des Befundes in Sektionen Verwendung von Textbausteinen zu maschinenverarbeitbaren kodierten (z.b. SNOMED CT) Informationen auf Basis einer Ontologie (z.b. Radlex, FMA) Die Auswurfsfraktion des linken Ventrikels ist 66% Page 13

14 Von Daten zu Information zu Wissen Schwerwiegende Stenose Wissen SCCT Guideline Coronary CT Information RCA Stenosegrad = 70% Daten Messwert 70% Page 14

15 Sinnvolle Bausteine für ein erfolgreiches Ekosystem für einen hohen Grad von Automatisierung und Effizienz Effiziente Erhebung von Messwerten mit Kontext Hilfestellung (Informationen zu Richtlinien etc.) Automatische Übernahme von Messwerten und Bildern Kodierung der Ergebnisse anhand Ontologien Import der Reporthistorie Kalkulatoren (z.b. RECIST, LI-RADS etc.) Import von zusätzlichen klinischen Informationen (z.b. Laborwerte) Qualitäts sicherung (Konsistenz, Vollständigkeit, etc.) Wiederverwendbare Befundvorlagen z.b. MRRT Export der kodierten Informationen z.b. Data Mining Page 15

16 Ergebnisse bezüglich Effizienz zeigen Potential Gut geeignete Kandidaten sind komplexe Befundungsfälle und Verlaufskontrollen mit hohen Ansprüchen an Befund Konsistenz Universitäts Spital Basel - Dr. Tobias Heye: Cardiac MRI Die Einführung des strukturierten Befundens für das Herz MRI erlaubt eine deutliche Reduzierung des Zeitaufwandes in der Reporterstellung. Zugleich werden Transkriptionsfehler vermieden, da im Gegensatz zum früheren Workflow Abspeichern der Messwerte als Bild mit Transfer zum PACS Abtippen der Werte in ein Reporting System - die Messwerte automatisch im Report enthalten sind. Universitäts Spital Basel - Prof. Stippich: MS Läsionen Durch die strukturierte Befundung wird eine hohe Konsistenz und Vollständigkeit des MS Verlaufsbefundes sichergestellt. Durch eine smarte Kopplung mit der dafür notwendigen Bilddarstellung (Position, Angulierung, Fensterung) kann die notwendige Befundungszeit reduziert werden Page 16

17 Zusammenfassung Vorteile Konsistenz, Klarheit, Qualität, Vollständigkeit Empfängergerechte Repräsentation der Informationen Schnellere Lesbarkeit & Maschinenverarbeitbarkeit Automatisierte Verlaufsdarstellung Potential für weiterhin hohe Effizienz des Radiologen durch hohen Grad von Automatisierung Übersetzbarkeit (Sprachen und Anpassung für Patienten) Vernetzung der Daten Herausforderungen Flexibilität trotz Standardisierung Robuste standardisierte Interfaces für eine smarte Integration der Befunderstellungsapplikation mit AV & PACS Viewern und KIS Weiterentwicklung der standardisierten Ontologien (Vollständigkeit, Unterstützte Sprachen) Page 17

18 Contact page Gerhard Kohl Product Line Management Siemens Healthcare GmbH / Syngo / HC IM SY D REP Hartmannstr Erlangen, Germany Phone: +49 (9131) Fax: +49 (9131) Mobile: +49 (173) Answers for life. Page 18

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