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Institut für Medizinische Biometrie
und Statistik (IMBI)

GenIQ

Generating Intelligent Questionnaires for Healthcare (GenIQ)

Automatisch generierte intelligente Fragebögen für die Medizin

Kooperationsprojekt mit der Tomes GmbH, die mit dem digitalen Anamnese-Produkt Idana bereits Erfahrung darin hat, qualitativ hochwertige E-Health-Lösungen zu entwickeln. Die SEVERA übernimmt hierbei zwei Aufgaben: die Fragebogenentwicklung und Evaluation.

Projektpartner: Dr. Lucas Spohn (Geschäftsführer Tomes GmbH)

Förderung: BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung)

Projektlaufzeit: 01.01.2020 – 31.03.2022

Zeitmangel und Überlastung der Ärzt*innen sind im deutschen Gesundheitswesen ein großes Problem. So bleibt z. B. für die mündliche Anamnese oftmals nicht genug Zeit. Doch weder Arztbriefe noch Fragebögen liefern derzeit genügend Informationen, um auf die Anamnese verzichten zu können. Durchschnittlich 8 Minuten pro Patient*in reichen gerade bei komplexen Erkrankungen und multimorbiden Patient*innen nicht aus, um die Anamnese vollständig zu erfassen, sodass die Gefahr besteht, dass Diagnose und Behandlungsstrategie nicht optimal auf die Patient*innen abgestimmt sind.

Das Potenzial der Unterstützung alltäglicher Prozesse in der Medizin durch Softwarelösungen ist jedoch in vielen Bereichen nicht ausgeschöpft. Eine automatisierte Erhebung der Anamnese im Vorfeld bietet Ärzt*innen einen wesentlichen Informationsvorsprung, sodass die verfügbare Zeit zielgerichtet eingesetzt werden und zur Verbesserung der Behandlung führen kann. Eine Einschränkung des zeitlichen Aufwands liegt in der automatischen Berichtsgenerierung, da die erfassten Daten mithilfe von Natural Language Generation in einen Arztbrief eingearbeitet werden. Eine maschinen-interpretierbare Codierung mit SNOMED CT ermöglicht die Weiterverarbeitung durch andere Systeme zur Datenanalyse für Forschung, Qualitätssicherung und zur Entscheidungsunterstützung.

Unter Betrachtung der 10 häufigsten hausärztlichen Besuchsanlässe befasst sich die SEVERA in dem Projekt damit, wie Fragen der automatisierten Anamnese aus psycho- und biometrischer Sicht optimal formuliert werden können. Weiterhin wird für die generische Erstellung von Fragen und Antworten untersucht, inwieweit sich diese in Form von parametrisierbaren Sprachfunktionen verallgemeinern lassen. Es wird das Ziel verfolgt, die Komplexität der Itemsammlung zu begrenzen, um Eingabe, Wartung und Erweiterung zu vereinfachen.

Auf Basis von Patient-Reported-Outcomes werden im Rahmen der summativen Evaluation Akzeptanz, Praktikabilität und Nutzenbewertung des Systems bei Ärzteschaft und Patient*innen untersucht. Die Nutzenbewertung schließt z. B. die Diagnosesicherheit, subjektive Versorgungssicherheit sowie Beurteilung der Patient-Arzt-Beziehung ein. In die qualitativen und quantitativen Datenerhebungen werden N=10 Ärzt*innen und N=20 potentielle Patient*innen hausärztlicher Praxen einbezogen. Es sollen – neben dem evaluativen Nutzen für das System selbst – generalisierbare Erkenntnisse für Barrieren und förderliche Faktoren vergleichbarer E-Health-Ansätze gewonnen werden. Die formative Evaluation untersucht hingegen, wie erfolgreich die Projektzwischenschritte, z. B. die Bildung dynamischer Fragebögen oder von Entscheidungsbäumen zur Frageauswahl, ausgeführt wurden. Für alle Schritte werden Erfolgsindikatoren definiert. Hier sollen Erkenntnisse über die Umsetzbarkeit der einzelnen Projektkomponenten gewonnen werden.