Structuring Clinical Workflows for Diabetes Care An Overview of the OntoHealth Approach Marco Schweitzer N. Lasierra, S. Oberbichler, I. Toma, A. Fensel, A. Hoerbst Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT ehealth 204 23. - 24. Mai 204 in Wien 23.05.204
Hintergrund Zielsetzung Architektur Anforderungsanalyse Kategorisierung Diskussion Ausblick Inhalt Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 2 / 4
Hintergrund Steigender Trend im Aufkommen multimorbider Krankheitsbilder o o 203: ~ 350 Mio. an Diabetes Mellitus erkrankt (~8% Weltpopulation) 2035: ~ 590 Mio. leidet an Diabetes Mellitus (IDF Diabetes Atlas, 2009) Gesundheitsausgaben Diabetes (US): (American Diabetes Association, 202) o o 2007: $ 74 Mrd. 202: $ 245 Mrd. Kooperation verschiedener medizinischer Fachbereiche in der Behandlung erforderlich (MacPhail LH et al., 2009) Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 3 / 4
Hintergrund Elektronische Gesundheitsakte (EGA): Notwendigkeit für adäquate Behandlung chronischer Krankheiten Technische Sicht: trans-institutionale Vernetzung zum Austausch von Patientendaten o Standards & Best Practices: IHE, HL7 CDA, openehr, o Anwendung: ELGA, epsos, EHR4CR, Funktionale Sicht (Anwender): monolithisches System (einzelne individuelle Anfrage Antwort) Arzt wünscht flexible Funktionalität (Anforderungen ändern sich ständig neue Daten, Behandlungen, ) Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 4 / 4
Zielsetzung Projekt: OntoHealth (www.ontohealth.org) Schaffung einer funktional flexiblen, standard-basierten Verwendung der EGA aus der Sicht des Anwenders (Arzt) Nahtlose Integration von klinischen EGA-Abfragen in den klinischen Workflow Service-orientierter Ansatz ergänzt die bestehende technische Infrastruktur der EGA Verarbeitung der Workflow-basierten Interaktionen erfolgt über dynamische Orchestrierung von Services Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 5 / 4
OntoHealth Architektur Clinical staff Diabetes Mellitus Question/Problem Quality Service Functionality Schematische Übersicht Orchestrator Webservice GUI Generator Webservice Webservice Webservice WS Semantic Web Service Bus EHR (IHE compliant) Workflow defined according to the ontology Webservice Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 6 / 4
OntoHealth Architektur GUI: (semi-)automatische Erstellung von Workflow-Routinen, angepasst an die Bedürfnisse des Benutzers Generator: Workflow Repräsentation über entwickelte Ontologie Orchestrator: Ausführung des Workflows durch geeignete Dienste (Workflow-Engine) Semantic Web-Service Bus: Verwaltung der Services und Schnittstelle zwischen Services und EGA Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 7 / 4
Anforderungserhebung Ziel: Erhebung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen bei der Interaktion mit EGA Relevanz: Analyse wird benötigt, um eine semantische Beschreibung späterer Services zu ermöglichen, bzw. Testservices zu erstellen Vorgehen: Ermittlung und Analysierung klinischer Workflows bei der Diabetesbehandlung eines Arztes, informelle und funktionale Anforderungen an EHRs aus Benutzersicht Methodik: Systematisches Literatur Review Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 8 / 4
Methodik: Literatur Review Keywords, MeSH-Terms Papers between 995 and 203 + Other Soruces Identification (Step ) # found papers: 569 Remove duplicates Screening (Step 2) Eligibility (Step 3) Included (Step 4) # screened papers: 535 # paper used for eligibility selection: 485 # papers included in qualitative fulltext synthesis: 90 Remove discussion reports, letters, interviews, papers not written in English,... Apply inclusion/exclusion criteria Obtain fulltext papers Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 9 / 4
Ergebnis: Kategorisierung 0..* Clinical Workflow 0..* Decision 0..* Task Action (n=24)..* Context (n=22) Data-Element (n=637) Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 0 / 4
Ergebnis: Kategorisierung 0..* Clinical Workflow 0..* Task 0..* Decision Actions o Generische Aktion o Beispiele: Daten abfragen, Daten zusammenfassen Data-Element o Informationsbezug o Beispiele: HbAc, Allergien Context Action (n=24) o Kontext, in welchem die Aufgabe ausgeführt wird o Beispiele: Bewertung & Diagnose, Monitoring, Aufklärung Data-Element (n=637)..* Context (n=22) Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT / 4
Diskussion Kategorisierung ermöglicht die Beschreibung aller Bausteine eines Workflows kein Prozessablauf / Prozessbeschreibung Beschreibung der Bausteine aus einer allgemeinen, benutzerzentrierten Sicht kein Bezug auf bestimmtes Anwendungssystem Die Kategorisierung dient in weiterer Folge zur Erstellung bzw. Beschreibung adäquater Services Model auf Diabetes-Domäne limitiert Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 2 / 4
Ausblick Ergänzung bzw. Validierung der Anforderungsanalyse durch Beobachtungen und Interviews Prozessmodellierung der klinischen Workflows (Tasks & Decisions) Verwendung der Ergebnisse im Projekt o Erstellung einer beschreibenden Ontologie für Services o Erstellung von Testworkflows Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 3 / 4
Danke für die Aufmerksamkeit! Marco Schweitzer Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT marco.schweitzer@umit.at www.ontohealth.org Research Division for ehealth and Telemedicine, UMIT 4 / 4