What´s on @ Watson for Healthcare - · PDF filedeutsch Einzelne Wörter: z.B. Herr Sätze: z.B. Die Untersuchung ergab eine koronare ... Einbeziehen von Synonymen für die Vollständigkeit

© 2014 IBM Corporation

What´s on @ Watson for Healthcare Aktuelle Möglichkeiten und Chance der medizinischen Freitextanalyse

Dr. Eva DeutschHealthcare Industry LeaderIBM Global Business Services++43 0664/[email protected]


Agenda

1 Watson for Healthcare

2 Potentielle Einsatzbereiche

−Semantische Suche / Patient Summary

−Auswertungen unstrukturierter Gesundheitsdaten

−Assistent für Patienten und GDAs

3 Zusammenfassung


Agenda






3 Zusammenfassung


Kognitive Systeme (= Denken, Sprechen, Lernen) läuten ein neues Zeitalter ein

LochkarteEine Aufgabe

UnternehmensdatenProgrammiersprachenDeterministischStrukturierte Daten

1900 1950 2011

4


Warum “Watson for Healthcare”?

© 2014 International Business Machines Corporation

5

Personalized Medicine

Evidence-based Medicine

Komplexität

Patienten-

Verantw

ortung

Kos

ten

Informations-Überflutung

Über 80% der medizinischen Information ist unstrukt uriert

� Fokus auf Wellness and Prevention

� Proaktives Management der Gesundheit – Stärkung der Selbstverantwortung und des Krankheitsverständnis

� Laufende Interaktion und Begleitung

� Kosteneindämmung essentiell

� Unzureichende Messbarkeit Qualität und Kosten

� Auswahl adäquate Behandlung

� Einhaltung von Standards und Vorgaben

� Management chronischer Krankheiten

� Medizinische Fehler

� Engpass an Medizinern

� Komplexe Guidelines und Regeln

� Korrelationen und Zusammenhänge schwer erkennbar – Auswertung der Daten (Medical Insight)

� Medizinische Informationen verdoppeln sich alle 2 Jahre

� Unstrukturierte Informationen aufwändig verbreitbar

� Hohe Dokumentenmenge in KIS, EHR


Agenda


2 Potentielle Einsatzbereiche −Semantische Suche / Patient Summary−Auswertungen unstrukturierter Gesundheitsdaten


3 Zusammenfassung


Watson versteht medizinische Fachterminologie

Spracherkennung Segmentierung Normalisierung Anreicherung Wörterbücher Regeln

Hinweis: Die Ableitung der Sätze bzw. Satzteile erfolgt automatisch . . .

Herr Mustermann wurde nach akutem Koronarsyndrom au s dem Klinikum XX zur

Koronarangiografie übernommen. Die Untersuchung erg ab eine koronare

Dreigefäßerkrankung. Zudem fiel eine höhergradige, symptomatische

Mitralinsuffizienz auf, so dass der Patient am 10.J än.2013 sich einer

Bypass-Versorgung mit Mitralklappenersatz unterzieh en wird.

� deutsch � Einzelne Wörter:

z.B. Herr

� Sätze:

z.B. Die Untersuchung ergab eine koronare Dreigefäßerkrankung.

� ergab = ergeben

� Koronare = koronar

� 10.Jän.2013 =10.01.2013

� Untersuchung = Nomen

� ergeben = Verb

� koronare = Adv.

� Dreigefäßerkrankung = Nomen

� Fachwörter:z.B. koronar, Dreigefäßerkrankung

� Diagnose:z.B. Koronare Dreigefäßerkrankung


Herausfiltern von relevanten Inhalten aus jeder Art von medizinischen Texten – intelligente Suche und Summary

� Auf Basis einer „intelligenten“ Suche sieht der GDA nur mehr die zu seiner Fragestellung passenden Dokumente bzw. können relevante Informationen vorselektiert werden

� Anhand von Fachvokabularien und Regeln werden die Informationen aus den Dokumenten strukturiert und können damit extrahiert werden

� Dies ermöglicht den Zugriff auf Information, die bisher nicht automatisiert verfügbar war

Diagnosen

Leistungen

Medikamente

Anatomie

Allergien

Ausgewählte Laborwerte

...

Auswahl relevante Informationen / Attribute

Auswahl relevante

Dokumente(Semantische

Suche)


Die Möglichkeiten beim Sprachverstehen

� Einbeziehen von Synonymen für die Vollständigkeit der Ergebnisse– z.B. Blinddarmentzündung – Appendizitis

� Anwendung von Hintergrundwissen. Sucht man z.B. Herzkrankheiten, werden andere für das Gebiet relevante Begriffe wie z.B. die Koronarerkrankung „Angina Pectoris“ mit berücksichtigt, da das Konzept „in der Nähe“ von Herzkrankheiten im Hintergrundwissen abgebildet ist.

� Abbilden von Hierarchien– z.B. Anatomie – Verdauungssystem, Teil

des Nervensystem, untere Extremitäten etc.

� Unterstützung von Suchmöglichkeiten in abgeleiteter Information. Diese abgeleitete Information ist nicht Teil des Originaltextes.

– z.B. ICD-10

� Verständnis der Bedeutung der Inhalte und Satzkonstruktionen und damit z.B. Erkennen von Verneinungen

– kein Druckschmerz, keine Ödeme

Lippen, Zunge, Mundhöhle

Zähne

Speicheldrüsen

Oropharynx und Laryngopharynx

Ösophagus

Magen

Dünndarm

Kolon inkl. Appendix

Leber

Gallenblase und Gallenwege, …

...

Verdauungs-system

Abbildung von Hierarchien


Je nach Einsatzbereich und Nutzer rascher individueller Überblick über eine Vielzahl von Daten und Dokumenten

� Möglichkeit des Aufbaues eines „generellen“ Patient Summary. – Die Inhalte des Patient Summary könnten beliebig definiert werden, und dem Arzt als

ersten Überblick über den Patienten/Versicherten gezeigt werden.

� Zusätzliche Möglichkeit der Definition von „individuellen Summaries“, die je nach Arzt bzw.Benutzer ausgearbeitet und sukzessive erweitert werden können.

Entlassungsdiagnosen

Medikamente Leistungen

Anatomie

Patientenakte(Arztbriefe,Befunde,

OP-Berichte)


Weiterentwicklung -> Problem-Oriented Patient Record Summary

Generated Problems List

…also, allergies, social history, and demography

Medications

Clinical Notes & timeline

Lab tests

Further selection by specialty

Procedures

Vitals


Agenda


2 Potentielle Einsatzbereiche −Semantische Suche / Patient Summary

−Auswertungen unstrukturierter Gesundheitsdaten−Assistent für Patienten und GDAs

3 Zusammenfassung


Die automatisierte Freitextanalyse schafft eine umfangreiche neue Datenbasis für Auswertungen im Gesundheitswesen

Korrelationen

Trends und Abweichungen

Ergebnis-Qualität

Predictive Modeling

Auslastungs-Analysen

Risiko-Analysen

MiningBehandlungspfade

ANALYTICS

Patient Similarity


Qualitätsmanagement Beispiel FDA‘s MedWatch Program

This view shows frequency

Trends over time for all

values of the selected facet–

in this case, Generic Device

Name

durchdringbar …

analysierbar …Linguistik …


Agenda


2 Potentielle Einsatzbereiche −Semantische Suche / Patient Summary



3 Zusammenfassung


Watson Services können direkt mit Bürgern/Patienten und auch GDAs interagieren

2020 werden Kunden 85% Ihrer Interaktion mit Unternehmen

ohne direkter Mitarbeiterinteraktion durchführen

Watson- Service

GesundheitsassistentAssistenzdienste für Patienten und Bürger

Gesundheitsakte

InformationsassistentAssistenzdienste für Mediziner u.a. GDAs/Sachbearbeiter

Weitere Datenquellen (intern und extern)


� Wie erstelle ich einen Antrag unter diesen XXX Bedingungen?

� Wieso habe ich die Nebenwirkungen XXX nach meiner YYY-Therapie?

� Können diese Nebenwirkungen von den neuen Medikament XXX stammen?

� Hatte der Patient bereits eine ähnliche Therapie mit Nebenwirkungen?

� Haben mehrere Patienten diese Nebenwirkungen?

� Welche Therapie ist am erfolgversprechend-sten nach neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen bzw. der Literatur?

Watson verbessert die Qualität, Individualität und Adäquatheit des Dialogs mit Patienten und GDAs

� Personalisierte Erfahrung für den Nutzer durch Verständnis

� Ermöglicht einen interaktiven Dialog (virtueller Chat)

� Proaktive Interaktionen (nicht nur reaktiv) � Wellness und präventive Maßnahmen verstärken

� Q&A Möglichkeit liefert informierte und effektive Antwort an die Nutzer

� Entscheidungsunterstützung für GDAs/Mitarbeiter bieten auf Basis von Fakten

� Leitet den Mitarbeiter entsprechend von Vorgaben/ Richtlinien durch den Prozess

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Patient / Bürger/ Versicherter GDAs

Unterstützt Onkologen bei besseren, patientenspezifischen Behandlungsentscheidungen durch Reihung der Behandlungsvorschläge basierend auf nationalen Behandlungspfaden, Literatur und Expertenwissen.





Agenda






3 Zusammenfassung


Die Stärke der IBM Lösung

� Natürliche Sprachverarbeitung hat höchsten strategischer Fokus für IBM, speziell im Gesundheitsbereich

� IBM bietet mehr als eine Such-Lösung, sondern die Basis für jegliche Analyse und Strukturierung von natürlicher Sprache– Semantische Suche & Patient Summary, Archiv-Beschlagwortung– Prozessunterstützung und Automatisierung, LKF Codierung– Assistenzdienste für Bürger und GDAs– Auswertungsplattform– ...

� IBM kann erste deutschsprachige Basis für Healthcare Domainwissen mit spezifischen Fachwörterbüchern und Regeln für den Gesundheitsbereich einbringen – wir beginnen nicht auf der grünen Wiese!

� Das Domainwissen kann durch medizinische Ontologien, Thesauren und individuelle Anforderungen angepasst und erweitert werden. Flexible Ausbaubarkeit Richtung umfangreiches Sprachverstehen!

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