Sep 17, 2019 Last Updated 10:58 AM, Aug 12, 2019

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PosiThera – ein System, das keine Sektorengrenzen kennt Chronische Wunden intelligent beurteilen und professionell behandeln

Beginn:
5. Sep 2019
Ende:
5. Sep 2019
Kurs-Nr.:
886
Preis:
Kostenfrei
Ort:
HS 2
Plätze:
30
Trainer:

Beschreibung

PosiThera – ein System, das keine Sektorengrenzen kennt Chronische Wunden intelligent beurteilen und professionell behandeln


Hintergrund und Motivation An der Behandlung chronischer Wunde sind Gesundheitsdienstleister aus verschiedenen Berufen beteiligt. Ein koordiniertes Zusammenspiel dieser Behandler mit den Betroffenen kann zu einer Verbesserung der Wundheilung führen und Aufwand, Kosten sowie individuelle Folgen für die Betroffenen verbessern. Dort, wo diese Strukturen fehlen, ist die Therapie- und Versorgungssituation eine Herausforderung für alle Beteiligten und wird häufig als unzureichend bezeichnet. Ziel des vom BMBF geförderten Projektes ist es, mit einem intelligenten IT- System, alle Therapiebeteiligten wissens- und prozessmäßig sowie in Kombination mit einer kontextsensitiven Entscheidungsunterstützung zu vernetzen. Beschreibung des Projekts Ausgangspunkt für die Entwicklung des Software-Demonstrators waren Expertenworkshops für die funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an die Software. Zunächst wurden die Anforderungen der Gesundheitsdienstleistern erfasst und von Interessenvertretern in einem nationalen Workshop bewertet. Aus den Workshop-Ergebnissen wurden sechs Anwendungsfälle für das Projekt formuliert, von denen vier in die Umsetzung des Systems aufgenommen wurden. Vor allem die Prozesse der Diagnose und Wundüberwachung identifizierten die Workshop-Teilnehmer als bedeutsamste Reibungsverluste in der aktuellen Versorgung chronischer Wunden. Die inhaltliche Entscheidungsunterstützung basiert auf einem umfangreichen Knowledge-Engineering-Verfahren für eine aktuelle und relevante Wissensrepräsentation, mit Quellenangaben sowie Hinweisen, welche die Vorschläge des Expertensystems transparent und nachvollziehbar abbilden. Die Ergebnisse des Knowledge-Engineerings sind Grundlage für den Ontologie- und Wissensserver. Er stellt das faktische und explizite Wissen, die logischen Ausdrücke über dieses Wissen sowie die Verarbeitung von maschinellem Lernen, Inferenzmethoden und Prognosemodellen bereit. Augenblicklich werden ca. 60% der Krankheitsfälle von chronischen Wunden durch die implementierten Regeln abgedeckt. Ergebnisse und Ausblick In einem ersten Schritt konnte bereits erfolgreich gezeigt werden, dass der Alphademonstrator in der Lage ist anhand von 30 implementierten Regeln zu chronischen Wunden den diagnostischen Prozess zu unterstützen und Entscheidern wichtige Hinweise zum weiteren Vorgehen zu geben. In der Zwischenzeit ist der Demonstrator nun in der Lage 60% der Fälle von chronischen Wunden zu erkennen. Erste interne Tests zur Überprüfung der Regellogik in Programmlaufzeit der Inferenzmaschine waren erfolgreich. Auch wenn das Projekt noch nicht beendet ist, wird bis zum Ende der Projektlaufzeit der Demonstrator so weit entwickelt sein, dass die Vernetzung aller beteiligten Akteure mit einer prozessbezogenen und kontextsensitiven Entscheidungsunterstützung über Sektorengrenzen hinweg möglich ist.

Literatur

Hübner U, Przysucha M, Vogel S, Hüsers J, Wache S, Güttler K, Zebbities S, Stamm W, Lenkeit S, Heumann A, Stupp CM, Sellemann B. Intelligente Versorgung von Menschen mit chronischen Wunden. mdi – Forum der Medizin_Dokumentation und Medizin_Informatik. 2017; 19(4):108-111. Vogel S, Wache S, Rienhoff O, Przysucha M, Hüsers J, Hübner U, Güttler K, Zebbities S, Sellemann B. Computer Assisted Wound Management in Wound Monitoring. 2nd International Conference on Nursing Science & Practice. London, 06.-08.08.2018. Przysucha M, Vogel S, Hüsers J, Wache S, Sellemann B, Hübner U. Requirements for Collaborative Decision Support Systems in Wound Care: No Information Continuity Without Management Continuity. Stud Health Technol Inform. 2018;253:133-137; Peer-Reviewed

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