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27.03.2020 | Diagnostik in der Pneumologie | Schwerpunkt: Patientensicherheit | Ausgabe 5/2020 Open Access

Der Internist 5/2020

Verbesserte Patientensicherheit durch „clinical decision support systems“ in der Labormedizin

Zeitschrift:
Der Internist > Ausgabe 5/2020
Autoren:
F. Eckelt, J. Remmler, T. Kister, M. Wernsdorfer, H. Richter, M. Federbusch, M. Adler, A. Kehrer, M. Voigt, C. Cundius, J. Telle, J. Thiery, PD. Dr. med. T. Kaiser
Wichtige Hinweise

Redaktion

H. Haller, Hannover
J.R. Schäfer, Marburg
Die Autoren F. Eckelt und J. Remmler haben zu gleichen Teilen zum Manuskript beigetragen.

Zusammenfassung

Hintergrund

Labormedizinische Diagnostik ist für die Diagnosestellung, Therapieeinleitung und Überwachung von Patienten unverzichtbar. Unberücksichtigte oder fehlerhaft interpretierte Laborergebnisse haben unerwünschte Auswirkungen und gefährden die Patientensicherheit. „Clinical decision support systems“ (CDSS) könnten helfen, eine angemessene Interpretation und medizinische Reaktion zu unterstützen.

Ziel der Arbeit

Das Forschungsprojekt zur digitalen Labormedizin (Analyse- und Meldesystem zur Verbesserung der Patientensicherheit durch Echtzeitintegration von Laborbefunden [AMPEL]) hat zum Ziel, auf Basis der Diagnostik am Institut für Laboratoriumsmedizin der Universitätsmedizin Leipzig ein CDSS zu entwickeln, das die Behandler dabei unterstützt, notwendige medizinische Maßnahmen sicherzustellen.

Material und Methoden

In einer Literaturrecherche zu CDSS wird der aktuelle Stand der Technik beschrieben. Hierauf aufbauend wird das AMPEL-Projekt mit seinen Zielen, Herausforderungen und ersten Ergebnissen vorgestellt. Die Entwicklung der Regel- und Meldesysteme wird am klinischen Beispiel der schweren Hypokaliämie erläutert.

Ergebnisse und Diskussion

Durch die interdisziplinäre Entwicklung von Regel- und Meldesystemen auf Basis von klinischen Daten wurden spezifische, fachgebietsübergreifende CDSS erstellt, die auf hohe Akzeptanz stoßen. Erste Ergebnisse zur schweren Hypokaliämie belegen einen positiven Effekt auf die Patientenbehandlung. Bei der Entwicklung komplexerer Regelwerke, etwa zur Sepsisdiagnostik oder dem akuten Koronarsyndrom, stellt die begrenzte Verfügbarkeit standardisierter und digital verfügbarer klinischer Daten eine Herausforderung dar. Neben klassischen Entscheidungsbäumen in CDSS bieten Methoden des maschinellen Lernens eine vielversprechende Perspektive für zukünftige Entwicklungen.

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