Bewertung von CDSS bei der Erkennung von SIRS und Sepsis bei pädiatrischen Patienten (CADDIE2)

Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) sind darauf ausgelegt, wissensintensive Aufgaben zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen zu lösen. Obwohl viele Ansätze zum Entwerfen von CDSS vorgeschlagen wurden, sind aktuelle Lösungen aufgrund hoher Implementierungskosten sowie des Fehlens von Interoperabilitätsfunktionen in verschiedenen Institutionen nicht gut etabliert. In letzter Zeit werden die Verwendung standardisierter Formalismen zur Wissensrepräsentation als Terminologien sowie die Integration semantisch angereicherter klinischer Informationsmodelle als openEHR-Archetypen und deren Wiederverwendung innerhalb von CDSS theoretisch als Schlüsselfaktoren für wiederverwendbare CDSS angesehen. Die Forscher überführten ihr Konzept bereits erfolgreich in einen Prototypen und bewerteten die Praktikabilität an klinischen Datensätzen und in enger Zusammenarbeit zwischen den Klinikern und den technischen Experten. Nach Kenntnis des Autors gibt es derzeit keine auf OpenEHR basierenden CDSS-Ansätze, die in solch komplexen und wichtigen klinischen Kontexten implementiert und evaluiert wurden. Daher wurde das erste klinisch evaluierte CDSS auf Basis von openEHR erfolgreich entwickelt. Die Weiterentwicklung des beschriebenen Ansatzes und die Implementierung eines Live-Systems könnten Kliniker dabei unterstützen, den Krankheitsverlauf des Patienten in einem frühen Stadium zu erkennen, was zu einem besseren Ergebnis für den Patienten führen kann. Darüber hinaus kann das System als Basis für die Integration von (institutionsübergreifenden) maschinellen Lernkomponenten dienen, die den Umgang mit anderen hochkomplexen Entscheidungsproblemen erleichtern oder noch unbekannte Krankheitsbilder aufdecken könnten.