Motivation
Eine lückenlose Umsetzung von klinischen Leitlinienempfehlungen setzt voraus, dass das ärztliche und pflegerische Personal nicht nur die Empfehlungen kennt, sondern auch jede Situation erkennt, in der sie anwendbar sind. Daher entwickeln wir ein Entscheidungsunterstützungssystem, das eine automatisierte Überwachung der Einhaltung von Leitlinienempfehlungen bei einzelnen Patienten ermöglicht.
Ziel und Vorgehen
- Entwicklung einer FHIR-basierten Repräsentation für computer-interpretierbare klinische Leitlinien
- Integration von Patientendaten im OMOP-Datenmodell mit computer-interpretierbaren klinischen Leitlinienempfehlungen zur patienten-individuellen Evaluation der Anwendbarkeit und Umsetzung von Empfehlungen
- Entwicklung einer grafischen Benutzeroberfläche zur Anzeige der individuellen Leitlinieneinhaltung
Innovationen und Perspektiven
Die automatisierte Integration klinischer Leitlinienempfehlungen mit Patientendaten kann dem ärztlichen und pflegerischen Personal eine individualisierte klinische Entscheidungshilfe bieten und dazu beitragen, die Patientenergebnisse insgesamt zu verbessern.
Förderung
Das Projekt CODEX+ wird im Rahmen des Nationalen Forschungsnetzwerks der Universitätsmedizin (NUM) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 01KX2121 gefördert.
Ansprechpartner
Publikationen
- Lichtner G, Schiefenhoevel F, Gashi B, Martin I, Jurth C, Vasiljewa L, Kleimeier D, Gibb S, Heim M, Brugger J, Lohr J, Feig M, Speidel S, Bienert T, Abramovich I, Kaspar M, Sindel A, Mehringer L, Hinske LC, Simon P, Heller AR, Kranke P, Meybohm P, Balzer F, Spies C, Schneider G, Hahnenkamp K, Waltemath D, Boeker M, Dincklage F. Multicenter Evaluation of an Interoperable System for Automated Guideline Adherence Monitoring in Intensive Care Units, Crit Care Med (accepted). 2025. Preprint: 10.1101/2025.01.02.24319597
- von Dincklage V, Bublitz V, Kumpf O, Jurth C, Riessen R, Deja M, Schewe C, Schaedler D, Fuchs C, Scheer C, Schewe J, Nowak H, Balzer F, Adamzik M, Marx G, DIVI Information Technology Section, DIVI Quality and Economy Section, Lichtner G, Computer-interpretable quality indicators for intensive care medicine: Development and validation study, JMIR 2025. DOI: 10.2196/77077
- Lichtner, G., Alper, B.S., Jurth, C., Spies, C., Boeker, M., Meerpohl, J.J., von Dincklage, F., 2023. Representation of evidence-based clinical practice guideline recommendations on FHIR. J Biomed Inform 139, 104305. DOI: 10.1016/j.jbi.2023.104305
- Lichtner, G., Spies, C., Jurth, C., Bienert, T., Mueller, A., Kumpf, O., Piechotta, V., Skoetz, N., Nothacker, M., Boeker, M., Meerpohl, J.J., Dincklage, F. von, 2023. Automated Monitoring of Adherence to Evidenced-Based Clinical Guideline Recommendations: Design and Implementation Study. Journal of Medical Internet Research 25, e41177. DOI: 10.2196/41177
- FHIR Implementation Guide: https://ceosys.github.io/cpg-on-ebm-on-fhir/
- GitHub Organization: https://github.com/CODEX-CELIDA/
