{"id":18390,"date":"2023-05-30T11:03:28","date_gmt":"2023-05-30T09:03:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.smith.care\/?p=18390"},"modified":"2023-05-30T12:18:16","modified_gmt":"2023-05-30T10:18:16","slug":"annotationsleitlinien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smith.care\/de\/2023\/05\/30\/annotationsleitlinien\/","title":{"rendered":"Projekt im Rahmen von SMITH hilft, medizinische Texte f\u00fcr die automatische Analyse nutzbar zu machen"},"content":{"rendered":"\n

In der Routineversorgung entstehen gro\u00dfe Mengen medizinischer Texte, die wertvolle Informationen \u00fcber Patientinnen und Patienten enthalten. Allerdings k\u00f6nnen sich Formulierungen, Inhalte sowie Struktur der medizinischen Dokumentationen zwischen verschiedenen Einrichtungen stark unterscheiden und sind somit nicht standort\u00fcbergreifend f\u00fcr digitale Programme oder Analysen nutzbar. Im SMITH-Konsortium hat sich das NLP-Projekt diesem Problem angenommen und Richtlinien f\u00fcr die Aufbereitung medizinischer Texte ver\u00f6ffentlicht, sodass sie mit Methoden automatischer Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz: NLP) f\u00fcr die medizinische Forschung und Versorgung verwendet werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In allen deutschen Krankenh\u00e4usern werden bei Verlegung und Entlassung Arztbriefe geschrieben, die den weiterbehandelnden \u00c4rzten Informationen \u00fcber die jeweiligen Patientinnen und Patienten liefern. Diese Arztbriefe sind ein wesentlicher Bestandteil der medizinischen Dokumentation und beinhalten Informationen \u00fcber den Grund der Behandlung, Angaben zur Krankheitsgeschichte, Allergien, Vorerkrankungen, Familiendiagnosen, bereits durchgef\u00fchrte Therapien, bisher verordnete Medikationen und auch Hinweise zur Weiterbehandlung. Informationen dieser Art k\u00f6nnen nicht nur f\u00fcr die behandelnden \u00c4rztinnen und \u00c4rzte, sondern auch f\u00fcr die medizinische Forschung sowie f\u00fcr die Patientinnen und Patienten selbst von gro\u00dfem Nutzen sein.  <\/p>\n\n\n\n

Damit diese Texte aus der medizinischen Dokumentation standort\u00fcbergreifend genutzt werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie f\u00fcr digitale Programme lesbar sein. Die Formulierungen in medizinischen Texten sind jedoch stark abh\u00e4ngig von der Einrichtung, dem medizinischen Fachgebiet und auch von der Person, die sie verfasst. Zudem sind sie in ihrer Form weder strukturell noch inhaltlich reglementiert. Eine automatisierte Erfassung von Details in Texten wie Arzt- und Entlassbriefen, zum Beispiel Beschreibungen von Arzneien, deren Einnahmeh\u00e4ufigkeit (t\u00e4glich, dreimal am Tag) oder Vergabeform (als Tablette, Tropfen) ist daher ohne vorherige Aufbereitung somit kaum m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

Automatisierte Methoden der Textanalyse k\u00f6nnen die Inhalte solcher Texte sowohl f\u00fcr technische Informationssysteme als auch f\u00fcr behandelnde \u00c4rztinnen und \u00c4rzte sowie Patientinnen und Patienten nutzbar machen. Voraussetzung daf\u00fcr ist allerdings, dass solche NLP-Systeme auf ausreichendes Textmaterial zugreifen k\u00f6nnen, um automatische Analysen zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Mit Hilfe spezieller Computerprogramme, so genannter Annotationswerkzeuge wie Brat<\/a> oder INCEpTION<\/a>, werden Textstellen von geschultem Personal in manuellen Schritten nach bestimmten inhaltlichen Vorgaben markiert. Diese Markierungen, auch Annotationen genannt, enthalten Hinweise auf die Struktur und den Inhalt der Texte und bilden die Grundlage f\u00fcr statistische Modelle, auf denen moderne NLP-Systeme ihre Analysen aufbauen. Die Erstellung solcher Annotationen wird durch Annotationsleitlinien geregelt. Im Rahmen der ersten F\u00f6rderphase der Medizininformatik-Initiative (MII) wurden mehrere solcher Leitlinien zur Annotation deutschsprachiger Entlassbriefe erarbeitet. Sie konzentrieren sich auf folgende Aufgabenbereiche:<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

1. Strukturen von Textpassagen, die dar\u00fcber informieren, ob eine Textpassage z.B. eine Anrede, Anamnese oder die Gabe einer Medikation bezeichnet oder den Verlauf des Krankenhausaufenthaltes beschreibt [1]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\n

2. Personenidentifizierende Merkmale bzw. alle Beschreibungen, die R\u00fcckschl\u00fcsse auf einen individuellen Patienten erlauben, und somit aus Gr\u00fcnden des Datenschutzes nachfolgend anonymisiert werden m\u00fcssen [2]<\/sup><\/a> (zum Beispiel Personennamen, Adressdaten oder Datumsangaben)<\/p>\n\n\n\n

3. Beschreibungen von zentralen inhaltlichen medizinischen Kategorien wie Diagnosen, Symptomen und Befunden [3]<\/sup><\/a>;<\/p>\n\n\n\n

4. Beschreibungen von Medikationen mit deren Dosierung (z.B. 50 mg, 1\/2 Tablette), H\u00e4ufigkeit (z.B. drei Mal t\u00e4glich), Modus (Beispiel: oral bzw. durch den Mund), Dauer und Grund [4]<\/sup><\/a>;<\/p>\n\n\n\n

5. Zus\u00e4tzliche inhaltliche medizinische Kategorien (z.B. Beschreibungen von anatomischen Lokalit\u00e4ten, medizinischen Tests und Prozeduren, Behandlungsmethoden) und deren Relationen, die diese Kategorien zueinander in Beziehung setzen;<\/p>\n\n\n\n

6. Zeitliche Bez\u00fcge zwischen Kategorien und ihren Beziehungen \u2013 alle Angaben von Zeitpunkten und zum Ablauf von klinischen Ereignissen – mit dem Ziel, die im Arztbrief enthaltenen Informationen automatisiert auf einen Zeitstrahl abbilden zu k\u00f6nnen;<\/p>\n\n\n\n

7. Beschreibungen der Sicherheit bzw. Unsicherheit und des Ausschlusses (Negation) von Aussagen, zum Beispiel ob eine Diagnose verdachtsweise formuliert oder g\u00e4nzlich ausgeschlossen wird.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Die ersten vier dieser sieben Annotationsrichtlinien wurden nun zum Abschluss der ersten Phase der MII bereits ver\u00f6ffentlicht. Diese k\u00f6nnen als Startpunkt f\u00fcr das konsortiums\u00fcbergreifende Projekt German Medical Textcorpus (GeMTeX) genutzt werden. GeMTeX startet im Juni 2023 und baut an sechs Universit\u00e4tskliniken (Leipzig, TU M\u00fcnchen, Essen, Berlin, Dresden und Erlangen) einen deutschen klinischen Referenzdatensatz auf.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n
Quelle: Matthies et al. Annotationsleitlinien f\u00fcr deutschsprachige Medizintexte. Teil 4: Annotation von Medikationsgaben<\/a>, S. 15<\/em><\/figure><\/pre>\n\n\n\n
_______________<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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[1]<\/sup><\/a> Annotationsleitlinie: https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7707756<\/a> \/ Publikation: Christina Lohr, Stephanie Luther, Franz Matthies, Luise Modersohn, Danny Ammon, Kutaiba Saleh, Andreas G. Henkel, Michael Kiehntopf, and Udo Hahn: <\/a>CDA-Compliant Section Annotation of German-Language Discharge Summaries: Guideline Development, Annotation Campaign, Section Classification.<\/a> In: AMIA Annual Symposium Proceedings 2018, San Francisco, USA, Nov 3-7.<\/td><\/tr>
[2]<\/sup><\/a> Annotationsleitlinie: https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7707882<\/a> \/ Publikation: Tobias Kolditz, Christina Lohr, Johannes Hellrich, Luise Modersohn, Boris Betz, Michael Kiehntopf, Udo Hahn: Annotating German Clinical Documents for De-Identification<\/a> (MedInfo 2019 Aug 25-30 Lyon France<\/a>) [Slides<\/a>]<\/td><\/tr>
[3]<\/sup><\/a> Annotationsleitlinie: https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7707917<\/a> \/ Publikation: Christina Lohr, Luise Modersohn, Johannes Hellrich, Tobias Kolditz, Udo Hahn: An Evolutionary Approach to the of Discharge Summaries<\/a>. In: Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 270: Digital Personalized Health and Medicine – Proceedings of <\/a>MIE 2020<\/a><\/td><\/tr>
[4]<\/sup><\/a> Annotationsleitlinie: https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7707947<\/a> \/ Publikation: Udo Hahn, Franz Matthies, Christina Lohr, Markus L\u00f6ffler. 3000PA-Towards a National Reference Corpus of German Clinical Language<\/a>. In: Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 247: Building Continents of Knowledge in Oceans of Data: The Future of Co-Created eHealth – Proceedings of MIE 2018, Gothenburg, Sweden, April 24-26 2018. [Slides<\/a>]<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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