R. Rüth (1) , A. Michel-Backofen (1) , Ch. Katzer (1) , M. Meister (1) , B. Hartmann (1) , S. Thun (2) , R. Röhrig (1)

1) Klinik für Anaesthesiologie, Intensivmedizin, Schmerztherapie, Justus-Liebig-Universität Gießen
2) Deutsches Institut für medizinische Dokumentation und Information (DIMDI), Köln


1 Einleitung

1. 1 Motivation und Stand der Entwicklung

Die Kommunikation von medizinischen Daten gewinnt zunehmend an Bedeutung, vor allem im Rahmen der Projekte zur integrierten Patientenversorgung [4 ]. Diese Projekte umfassen unter anderem die elektronische Gesundheitskarte, die intersektorale Patientenakte und medizinische Forschungsnetze, die eine bundesweite Verfügbarkeit von Patientendaten für Arztpraxen, Krankenhäuser, Apotheken und Krankenkassen gewährleisten sollen. Das Ziel vor allem der beiden erstgenannten Projekte ist es, die Patientenversorgung effizienter zu gestalten, z.B. Doppeluntersuchungen zu vermeiden und Arbeitsabläufe zu optimieren (www.gematik.de). Probleme treten dadurch auf, dass es für die Kommunikation zwischen den verschiedenen Systemen keine einheitliche IT-Struktur gibt und geben kann. Es muss nicht nur der korrekte Austausch von Daten, sondern auch das „Verstehen “der Daten zwischen den Systemen gewährleistet sein. Mit Hilfe einer einheitlichen Terminologie könnte hier eine Harmonisierung herbeigeführt werden [15 ].

Für die Kommunikation von medizinischen Daten gibt es verschiedene Terminologien, die je nach Anforderungsbereich unterschiedlich strukturiert sind. Es gibt Klassifikationen, wie die ICD-10 für Diagnosen oder den OPS301 für Prozeduren, die routinemäßig für die klinische Datenerfassung, vor allem für abrechnungstechnische Belange verwendet werden. Für diesen Aufgabenbereich sind die Daten/Befunde in mehr oder weniger differenzierte Klassen eingeteilt. In anderen Bereichen, z. B. Forschung, aber auch in der multizentrischen und intersektoralen Patientenversorgung ist es notwendig, dass hoch granulare Daten zur Verfügung stehen. Für diese Anforderungen gibt es Terminologien wie Logical Observation Identifier Names and Codes (LOINC) [5;6 ]und Systemized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms (SNOMED- CT)[11 ], die in der Lage sind Patienten-, Untersuchungsdaten, Befunde u.ä. viel genauer, als die oben genannten Klassifikationen abzubilden.

Die Anwendung der medizinischen Terminologien im klinischen Alltag basiert auf unterschiedlichen klinischen Arbeitsplatzsystemen (KAS), wie z.B. Patientendatenmanagementsystemen (PDMS), Intensivinformations-Managementsystemen (IMS) oder Radiologieinformationssystemen (RIS). Ebenso wie die Klassifikationen und Terminologien haben auch die KAS unterschiedliche Einsatzgebiete und dementsprechende Dokumen- tationsschwerpunkte. Das RIS z.B. erfasst neben den Patientenstammdaten auch die Dokumentationen die den Anforderungen der Röntgenverordnung entsprechen. Diese KAS arbeiten mit Interfaceterminologien, mit deren Hilfe direkt am Ort des Geschehens dokumentiert werden kann und die in einem so genannten MedicalData-Dictionary (MDD) abgelegt sind. Man bezeichnet dieses MDD auch als kontrolliertes Vokabular bzw. einen Thesaurus für medizinische Begriffe. Trotz der oben genannten Gründe für den Einsatz von standardisierten Terminologien werden diese, im Gegensatz zu den verschiedenen KAS in der Routinedoku- mentation nicht flächendeckend genutzt. Es werden zwischen den unterschiedlichen Systemen zwar Daten ausgetauscht, aber oft hat jedes System seine eigene, lokale Terminologie. Daraus ergibt sich, das wenn N Systeme miteinander seman- tisch verbunden werden sollen N*(N-1) Schnittstellen mit Umsetzungstabellen (mapping)implementiert werden müssen [6 ]. Daher ist ein universeller Standard erstrebenswert [15 ].


1.2 Ziel der Arbeit

Das Ziel dieser Arbeit ist die Integration einer standardisierten Terminologie (LOINC) in das Medical-Data-Dictionary (MDD)[2;16 ]eines PDMS. Die Evaluation der entstehenden Schwierigkeiten und das Erarbeiten von Lösungsstrategien...

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