Ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) ist eine Anwendung, die Daten analysiert, um Gesundheitsdienstleister bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Patientenversorgung zu verbessern. Es ist eine Variante des Entscheidungsunterstützungssystems (DSS), das üblicherweise zur Unterstützung der Unternehmensführung eingesetzt wird. Ein CDSS konzentriert sich auf die Verwendung von Wissensmanagement, um klinische Ratschläge zu erhalten, die auf mehreren Faktoren von patientenbezogenen Daten basieren. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme ermöglichen integrierte Arbeitsabläufe, bieten Unterstützung zum Zeitpunkt der Pflege und bieten Pflegeplanempfehlungen.
Bei der Verwendung von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen kann Data Mining durchgeführt werden, um die Krankengeschichte eines Patienten in Verbindung mit relevanten klinischen Untersuchungen zu untersuchen. Eine solche Analyse kann dann dabei helfen, potenzielle Ereignisse, wie z. B. Wechselwirkungen zwischen Medikamenten, vorherzusagen oder Krankheitssymptome zu erkennen.
Zweck von CDSS
Der Zweck eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems ist es, Gesundheitsdienstleister zu unterstützen, indem es eine Analyse von Patientendaten ermöglicht und diese Informationen als Hilfe bei der Formulierung einer Diagnose verwendet. Ein CDSS bietet Ärzten und Grundversorgern Informationen, um die Qualität der Versorgung ihrer Patienten zu verbessern.
CDSS-Tools können zum Beispiel Erinnerungen für die präventive Versorgung anbieten, Warnungen über potenziell gefährliche Wechselwirkungen von Medikamenten ausgeben und Ärzte auf mögliche überflüssige Tests hinweisen, denen sich ihr Patient unterziehen soll. So kann der Einsatz eines CDSS die Kosten senken und die Effizienz steigern.
Einige Anbieter setzen ein CDSS ein, um Patienten zu kennzeichnen, bei denen eine falsche Diagnose gestellt wurde oder die eine falsche Medikamentendosierung erhalten haben. Diese Fehler werden zu Problemlisten hinzugefügt und fließen in Population Health Management (PHM)-Berichte ein, die als Grundlage für Verbesserungsinitiativen dienen können.
Warum medizinisches Fachpersonal ein CDSS einsetzt
Kliniker nutzen ein CDSS, um Diagnosen zu stellen und die Versorgung zu verbessern, indem sie unnötige Tests eliminieren, die Patientensicherheit erhöhen und potenziell gefährliche und kostspielige Komplikationen vermeiden.
Der Einsatz von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen nahm nach der Verabschiedung des HITECH Acts (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act) zu, der vorschreibt, dass Anbieter bis 2015 den sinnvollen Einsatz von Gesundheits-IT nachweisen müssen oder im darauffolgenden Jahr mit einer Kürzung der Medicare-Erstattungen rechnen müssen.
Die Pflegekoordinationsplattform von Twine Health unterstützt die klinische Entscheidungsfindung
Im Rahmen des meaningful use müssen Anbieter eine Regel zur klinischen Entscheidungsunterstützung implementieren, einschließlich der Anordnung von diagnostischen Tests und der Möglichkeit, die Einhaltung dieser Regel zu verfolgen. Diese Regel sollte außerdem für ein Spezialgebiet oder einen Zustand mit hoher Priorität gelten.
Einige Ärzte ziehen es vielleicht vor, ihr CDSS nicht übermäßig zu konsultieren – stattdessen verlassen sie sich auf ihre berufliche Erfahrung, um den besten Verlauf der Behandlung zu bestimmen.
Wissensbasiert vs. nicht-wissensbasiert
Es gibt zwei Haupttypen von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen. Der eine Typ von CDSS, der eine Wissensbasis verwendet, wendet mithilfe einer Inferenzmaschine Regeln auf Patientendaten an und zeigt dann die Ergebnisse an. Die meisten wissensbasierten CDSS bestehen aus einem Datenspeicher, einer Inferenzmaschine und einem Mechanismus zur Kommunikation, und sie arbeiten üblicherweise mit Wenn-dann-Regeln.
Wenn das wissensbasierte CDSS beispielsweise versucht, potenzielle Wechselwirkungen zwischen Medikamenten zu bewerten, könnte eine Regel lauten, dass eine Warnung ausgegeben werden sollte, wenn Medikament A eingenommen und Medikament B verschrieben wird.
Ein CDSS ohne Wissensdatenbank verlässt sich dagegen auf maschinelles Lernen, um klinische Daten zu analysieren. Ein Beispiel für ein nicht wissensbasiertes CDSS ist ein künstliches neuronales Netz, das lernt, wie bestimmte Aufgaben auszuführen sind, indem es bestimmte Beispiele berücksichtigt, normalerweise ohne mit Wenn-dann- oder anderen aufgabenspezifischen Regeln programmiert zu werden. Das künstliche neuronale Netz analysiert stattdessen Muster, die in Patientendaten gefunden werden, um Beziehungen zwischen Symptomen und einer Diagnose zu bestimmen.
CPOE mit klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen
Computerized Physician Order Entry (CPOE) bezieht sich auf eine Vielzahl von Systemen zur Automatisierung des Medikamentenbestellprozesses. CPOEs stellen lesbare, vollständige Bestellungen sicher, indem sie nur in einem standardisierten Format akzeptiert werden, und CPOE-Systeme können mit CDSSs verbunden werden, was die Effizienz und Sicherheit der Patientenversorgung weiter erhöht.
Bei der Analyse der Informationen eines Patienten können klinische Entscheidungsunterstützungssysteme Vorschläge zu Medikamentendosen und -häufigkeiten machen und Medikamentenallergietests durchführen, während sie auch Richtlinien und Erinnerungen in Bezug auf begleitende Verordnungen bereitstellen – z.B.,
Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme und elektronische Gesundheitsakten (EHRs) werden oft integriert, um Arbeitsabläufe zu rationalisieren und bestehende Datensätze zu nutzen. Es gibt eine wachsende Anzahl von CDSS-Funktionen, die in EHR-Systeme integriert sind. Bevor ein eigenständiges CDSS angeschafft wird, sollten die Leistungserbringer alle Überschneidungen mit ihren EHR-Systemen einplanen und beseitigen.
Vorteile und Nachteile eines CDSS
Trotz der Vorteile gibt es auch Nachteile bei der Implementierung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme. Die erste Herausforderung besteht darin, dass ein CDSS in den klinischen Workflow einer Gesundheitsorganisation integriert werden muss, der oft schon komplex ist. Einige klinische Entscheidungsunterstützungssysteme sind eigenständige Produkte, denen es an Interoperabilität mit Berichts- und EHR-Software mangelt. Auch die Anzahl der klinischen Forschungen und medizinischen Studien, die laufend veröffentlicht werden, macht es schwierig, die daraus resultierenden Daten zeitnah in CDSSs einzubinden. Darüber hinaus stellt die Einbindung großer Datenmengen in bestehende Systeme eine erhebliche Belastung für die Wartung der Anwendungen und der Infrastruktur dar.
Ein weiteres potenzielles Problem bei einem CDSS ist die Ermüdung der Kliniker. Die von einem CDSS ausgelösten Alarme können Pflegekräfte überfordern, die auch Aufforderungen von anderen Technologiesystemen erhalten. Eine von der Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) in Auftrag gegebene Studie über die Effektivität eines CDSS kam zu dem Schluss, dass der unsachgemäße Einsatz eines CDSS schädlicher sein kann, als gar kein CDSS einzusetzen.