Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über:

• die Unterstützung der Wiederverwendung medizinischer Informationen durch SNOMED CT
• den Umfang der praktischen Nutzung
• Implementierungsansätze
• die gewonnenen Erkenntnisse
• die Herausforderungen

Weshalb ist das wichtig?

Das Ziel von SNOMED International und all derer, die SNOMED CT nutzen, besteht in der Unterstützung von präziser medizinischer Dokumentation und Kommunikation und dadurch der Sicherung der semantischen Interoperabilität von EHRs.

Worum geht es?

Unterstützung der Wiederverwendung medizinischer Informationen durch SNOMED CT

SNOMED CT ist eine medizinische Terminologie mit globaler Reichweite, die ein breites Spektrum von medizinischen Fachgebieten, Fachrichtungen und Anforderungen abdeckt. Dank ihrem grossen Anwendungsbereich liegt einer der Vorteile von SNOMED CT darin, dass Kommunikationsprobleme zwischen den Fachgebieten reduziert werden, die sich daraus ergeben, dass medizinisches Fachpersonal oder Fachabteilungen unterschiedliche Terminologien oder Kodiersysteme verwenden. Dies ermöglicht eine umfangreichere gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von strukturierten medizinischen Informationen. Ein weiterer Vorteil von SNOMED CT ist der Umstand, dass die gleichen Daten für unterschiedliche Zwecke verarbeitet und dargestellt werden können. So können beispielsweise mit SNOMED CT annotierte EHRs auf unterschiedliche Weise verarbeitet und dargestellt werden, damit die direkte Patientenversorgung, klinischen Audits, Forschung, Epidemiologie, Management und Services unterstützt werden können. Ausserdem werden durch den globalen Anwendungsbereich von SNOMED CT geografische Randeffekte verringert, die darauf zurückzuführen sind, dass verschiedene Organisationen und Länder unterschiedliche Terminologien oder Kodiersysteme verwenden.

Mit SNOMED CT werden medizinische Informationen anhand von Identifikatoren erfasst. Diese beziehen sich auf Konzepte (concepts), also Bedeutungseinheiten, die formell als Teil der Terminologie definiert sind. SNOMED CT unterstützt die Erfassung medizinischer Informationen in einem angemessenen Detaillierungsgrad. Dazu werden passende medizinische Konzepte verwendet. Dank den Strukturen von SNOMED CT können EHR-Inhalte auch in Form von Synonymen (synonyms) erfasst werden, die dem Sprachgebrauch der jeweiligen Anwender entsprechen, wobei die Informationen in einer konsistenten und vergleichbaren Form repräsentiert werden. Darüber hinaus ermöglicht die hierarchische Struktur von SNOMED CT, Informationen mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad zu erfassen, um bestimmten Verwendungszwecken zu entsprechen (z.B. Pneumonie, bakterielle Pneumonie, oder Pneumokokken-Pneumonie). SNOMED CT ermöglicht das Hinzufügen zusätzlicher Details, indem Konzepte miteinander kombiniert werden, falls die im Bestand von SNOMED CT verfügbaren Konzepte nicht ausreichend präzise sind (|pneumococcal pneumonia| with

This section provides an overview of:

• How

  Gloss
  Space true t SNOMED CT

  supports reuse of clinical information

• Extent of practical use
• Approaches to implementation
• Lessons learnt
• Challenges

Why is this important?

The objective of

What is this?

How SNOMED CT Supports Reuse of Clinical Information

With

The

Extent of Practical Use

Many systems use

• The clinical content captured (i.e. what is included and what is not).
• How the structure of this content relates to the structures in the records.
• The scope and consistency of use and reuse (i.e. within and across national and local organizations, across departments, within proprietary applications or specifically configured instances of proprietary applications).

Approaches to Implementation

Key determinants for effective benefits realization include:

• Representation of stored clinical information.

  • To enable effective reuse of clinical information,

    Gloss
    Space true t SNOMED CT

    should be used within a record structure (or information model) that stores similar information consistently and in ways that can be readily queried.

• Ease of data entry
  • Different approaches to data entry are valuable and may be mediated in a variety of ways to enable ease of data entry.
  • The method of data entry should not result in inconsistent representations of the same types of clinical information.
  • The most effective approaches constrain data entry specific to the clinical context and reason for use.

  • Unconstrained searches across the entire content of

    Gloss
    t SNOMED CT

     are rarely appropriate for routine data entry.

  • Constraints that limit data entry to a fixed set of

    Gloss
    t SNOMED CT

     concepts are useful where the clinical context and reasons for use are narrow.

  • Constraints that alter dynamically to meet requirements of a particular data entry context offer a more generalizable approach that can be configured to meet different requirements.

  • Natural Language Processing (NLP) to parse and tag text with

    Gloss
    t SNOMED CT

     expressions has been found useful in some applications.

• Communication

  • Communication interfaces, including message structures, need to be designed to retain the common elements of clinical content structure and coding. Communication should enable the receiving system to reuse the clinical information effectively based on the

    Gloss
    t SNOMED CT

     expressions within it.

• Retrieval, analysis and reuse

  • Record storage and indexing can be designed to optimize use of the semantic features of

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    Space true t SNOMED CT

    for selective retrieval and to support flexible analytics.

  • Retrieval in the patient care setting should result in the display of clinical records including highlighting of critical information selected taking account of the computer processable expressivity of

    Gloss
    t SNOMED CT

    .

  • Real time decision support ranges from simple flagging of contraindications to guidelines for investigation and management.
  • Batch mode decision support identifies patients with chronic diseases and risk factors who require recalls for review and other scheduled interventions.
  • Analysis of data can be completed for selected populations of patients for a variety of purposes including audit, service planning, epidemiology and clinical research.

Lessons Learnt

The features of

The way in which the use of terminology and structure together contribute to the representation of meaningful information is sometimes referred to as the "model of meaning". To enable widespread clinical information reuse, queries need to be consistently formulated in ways that take account of the way the information is structured and coded. A common model of meaning facilitates widespread reuse of clinical information, ability to reuse queries and a consistent approach to linkage between clinical information and knowledge resources.

Human factors may result in inconsistent recording of similar clinical information. This issue can be minimized by effectively constraining data entry.

Challenges

An important limitation is the diversity of views related to the structure of clinical information and the overlap between information models and terminology. There are also differing views on application design, different requirements for collection of clinical information and different views on record structures and data entry methods appropriate to different use cases.

SNOMED CT bietet eine Reihe von Optionen für die unmittelbare Abfrage und die anschliessende Wiederverwendung, um kurz- und längerfristigen medizinischen Anforderungen und den Nutzeranforderungen zu entsprechen. Der Aufbau der SNOMED CT-Hierarchien ermöglicht es, Informationen selektiv abzurufen und wiederzuverwenden, um unterschiedliche Anforderungen auf unterschiedlichen Granularitätsstufen zu erfüllen (z.B. die Abfragen nach Subtypen von Lungenerkrankung oder bakterielle Infektion würden beide |bacterial pneumonia| liefern).

Das Konzeptmodell (concept model) von SNOMED CT ermöglicht ausserdem die Möglichkeit, bei der Abfrage von Daten zusätzliche Einzelheiten zu berücksichtigen. Beispielsweise ist das Konzept |pneumococcal pneumonia| ein Subtyp von |bacterial pneumonia| und hat eine definierende Relation (defining relationship), die festlegt, dass es über |causative agent| mit |streptococcus pneumoniae| verbunden ist, was somit ermöglicht, dass der die Krankheit auslösende Organismus abgefragt werden kann.

Umfang der praktischen Nutzung

Viele Systeme verwenden SNOMED CT, um verschiedene Arten von medizinischen Informationen wiederzugeben. Der Umfang der Nutzung variiert entsprechend:

• dem erfassten medizinischen Inhalt (d. h. was ist eingeschlossen und was nicht);
• der Art und Weise, wie die Struktur dieses Inhalts mit den Strukturen in den Datensätzen in Verbindung steht;
• dem Umfang und der Konsistenz bei (Wieder-)Verwendung (d. h. innerhalb von nationalen und lokalen Organisationen und darüber hinaus, abteilungsübergreifend, innerhalb proprietärer Anwendungen oder speziell konfigurierter Instanzen proprietärer Anwendungen).

Implementierungsansätze

SNOMED CT wurde auf verschiedene Arten implementiert, die sich bezüglich des Ausmasses unterscheiden, in dem sie besondere Merkmale der Terminologie nutzen. In einigen Fällen sind diese Unterschiede lediglich Ausdruck der spezifischen Anforderungen einer bestimmten Nutzungsart. Andere Faktoren betreffen die Gestaltung von bereits vor der Einführung von SNOMED CT bestehenden Systemen, den Entwicklungsstand der verfügbaren Technologie und die Unterstützung für andere Standards in der Medizininformatik.

Für eine tatsächliche Nutzung der Vorteile sind unter anderem die folgenden Faktoren entscheidend:

• Darstellung der gespeicherten medizinischen Informationen
  • Um eine zweckmässige Wiederverwendung medizinischer Informationen zu ermöglichen, sollte SNOMED CT innerhalb einer Datensatzstruktur (oder eines Informationsmodells) verwendet werden. Dies ermöglicht, dass ähnliche Informationen konsistent und jederzeit abrufbar gespeichert werden.
• Einfache Dateneingabe
  • Unterschiedliche Arten für die Dateneingabe sind zweckmässig und können auf verschiedene Weise angepasst werden, um eine möglichst einfache Dateneingabe zu gewährleisten.
  • Die Methode der Dateneingabe sollte keine uneinheitlichen Darstellungen der gleichen Arten von medizinischen Informationen zur Folge haben.
  • Die wirksamsten Ansätze schränken die Dateneingabe in Bezug auf den medizinischen Kontext und den Verwendungszweck ein.
  • Uneingeschränkte Suchanfragen im gesamten Inhalt von SNOMED CT sind für die laufende Dateneingabe nur in seltenen Fällen sinnvoll.
  • Einschränkungen, mit denen die Dateneingabe auf eine bestimmte Untermenge von SNOMED CT Konzepten beschränkt wird, sind sinnvoll, sofern der medizinische Kontext und die Anwendungsszenarien begrenzt sind.
  • Einschränkungen, die sich dynamisch ändern, um den Anforderungen eines bestimmten Dateneingabekontextes zu entsprechen, ermöglichen einen verallgemeinerbaren Ansatz, der so konfiguriert werden kann, dass unterschiedliche Anforderungen erfüllt werden.
  • Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP), die klinische Freitexte mit SNOMED CT-Ausdrücken annotieren, hat sich für einige Anwendungen als zweckmässig erwiesen.
• Kommunikation
  • Kommunikationsschnittstellen, einschliesslich der Datenübertragungsstrukturen, müssen so beschaffen sein, dass die gemeinsamen Elemente von Struktur und Kodierung medizinischer Inhalte erhalten bleiben. Die Kommunikation sollte es dem Empfängersystem ermöglichen, die medizinischen Informationen auf der Grundlage der darin enthaltenen SNOMED CT Ausdrücke effektiv wiederzuverwenden.
• Abfrage, Analyse und Wiederverwendung
  • Die Speicherung und Indexierung von Datensätzen können so gestaltet werden, dass die semantischen Eigenschaften von SNOMED CT für die selektive Abfrage optimal genutzt und flexible Analysen unterstützt werden.
  • Abfragen im Zusammenhang mit der Patientenversorgung sollten zur Anzeige der EHRs führen, einschliesslich der Hervorhebung wichtiger Informationen, die unter Berücksichtigung der elektronisch bearbeitbaren Expressivität von SNOMED CT ausgewählt wurden.
  • Die Entscheidungsunterstützung in Echtzeit reicht von einfachen Kennzeichnungen von Kontraindikationen bis hin zu Leitlinien für die Befundabklärung und Behandlung.
  • Die Entscheidungsunterstützung im Batch-Modus identifiziert Patienten mit chronischen Krankheiten und Risikofaktoren, die Einbestellungen für Kontrolluntersuchungen und andere geplante Massnahmen erfordern.
  • Die Datenanalyse kann für ausgewählte Patientenpopulationen für eine Vielzahl von Zwecken durchgeführt werden, einschliesslich Audits, Versorgungsplanung, Epidemiologie und klinische Forschung.

Gewonnene Erkenntnisse

Die Eigenschaften von SNOMED CT unterstützen die Wiederverwendbarkeit medizinischer Informationen. Doch die Wiederverwendbarkeit erfordert eine konsistente, strukturierte Darstellung von medizinischen Informationen, welche die von SNOMED CT unterstützte Bedeutung ergänzt. Ist dies nicht gewährleistet, können Überschneidungen und Konflikte zwischen strukturierten und kodierten Darstellungen medizinischer Inhalte zu mehrdeutigen und potenziell widersprüchlichen Interpretationen führen.

Die Art und Weise, wie die Verwendung von Terminologie und Struktur zusammen zur Darstellung von aussagekräftigen Informationen beiträgt, wird manchmal als Bedeutungsmodell (model of meaning) bezeichnet. Um eine umfassende Wiederverwendung medizinischer Informationen zu ermöglichen, müssen Suchanfragen konsistent so formuliert werden, dass die Art und Weise berücksichtigt wird, wie die Informationen strukturiert und kodiert sind. Ein gemeinsames Bedeutungsmodell erleichtert die weit verbreitete Wiederverwendung klinischer Informationen, die Fähigkeit zur Wiederverwendung von Abfragen und einen einheitlichen Ansatz für die Verknüpfung zwischen klinischen Informationen und Wissensressourcen.

Menschliche Faktoren führen oft zu einer inkonsistenten Erfassung von gleichartigen medizinischen Informationen. Dieses Problem lässt sich durch eine zweckmässige Einschränkung bei der Dateneingabe minimieren.

Herausforderungen

Eine wesentliche Einschränkung ist die Vielfalt der Ansichten in Bezug auf die Struktur von medizinischen Informationen sowie die Überschneidung von Informationsmodellen mit Terminologien. Ausserdem bestehen unterschiedliche Auffassungen hinsichtlich des Anwendungsdesigns, unterschiedliche Anforderungen an die Erfassung medizinischer Informationen und verschiedene Ansichten zu Datensatzstrukturen und zu Methoden der Dateneingabe, je nach unterschiedlichen Anwendungsszenarien.

SNOMED International arbeitet mit anderen Normungsgremien wie der International Organization for Standardisation (ISO) und Health Level 7 (HL7) zusammen. Ausserdem ist die Beziehung zwischen Terminologie und strukturierten medizinischen Informationen Gegenstand gemeinsamer Arbeit. Damit soll sichergestellt werden, dass die Rolle von SNOMED CT als Schlüsselkomponente von medizinischen Informationen und Systemen als Teil einer Gesamtstrategie für Harmonisierung und Interoperabilität betrachtet wirdSNOMED International is working with other standards bodies including the International Organization for Standardisation (