Translating Arden MLMs into GLIF Guidelines- A Case Study of Hyperkalemia Patient Screening

1. Translating Arden MLMs into GLIF Guidelines- A Case Study of Hyperkalemia Patient Screening Julie- Marie Foss 7. Oktober 2004 TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

2. Sammendrag • Innholdet i artikkelen • MLM for hyperkalemia pasient screening oversatt til GLIF • Rettledningsprinsipper • GLIF3 Guideline Execution Engine (GLEE) • 5 simulerte pasient case • Resultater • Det er mulig å oversette Arden MLM til GLIF retningslinjer • Det trengs en vesentlig innsats for å håndtere problemene i oversettingsprosessen TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

3. 1. Introduksjon • Studier har vist at databasert klinisk beslutningsstøtte kan være nyttig • Representasjon av medisinsk kunnskap er kritisk for slike systemers suksess • Få studier har gjort en direkte oversetting av spesifikke biter av medisinsk kunnskap fra ett format til et annet og benyttet dette på spesifikke case. TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

4. 1. Introduksjon • Arden • Fødested Columbia Presbyterian Medical Center (CPMC) • Flere enn 200 MLM-er i Arden Syntax, utviklet over 6 år TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

5. 2. Metoder • Reviderte først MLM for hyperkalemia, dette ble startpunktet for oversettelsen • Alle store representasjonstrekk hos Arden, maintenance, library og knowledge • GLIF modellen benyttet inneholder retningslinje steg, action_step, case_step, choice_step og patient_state_step • Protègè-2000, GLIF redigeringsverktøy TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

6. 2. Metoder, rettledningsprinsipper • Generelt oversettes en MLM til en Guideline instans • Det meste av ”slot” informasjon i maintenance i MLM oversettes til Maintenance_info i GLIF. • Det meste av ”slot” informasjonen i library kategorien oversettes til supplemental_material_List instans TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

7. 2. Metoder, rettledningsprinsipper 4. Definisjoner av kliniske data i data ”slot” fra MLM oversettes til et sett av instanser av Literal_data_Item klassen, Variable_Data klassen eller Event klassen 5. Prosedyrekodene i logic ”slot” til MLM oversettes til sekvens av Guideline_Step instanser som utgjør algorithm til Guideline instansen MLM oversettes til TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

8. 2. Metoder • Brukte GLEE som verktøy for å sjekke validiteten av oversatt GLIF retningslinje • Brukte den kodede retningslinje på 5 simulerte pasient case. Disse til sammen dekket alle mulige utførelsesstier av retningslinjene • En ekspert laget casene TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

9. 3. Resultat Resultatet har vist at den faktiske utførelsesstien for hver av de fem casene matchet den forventede stien TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

10. 4. Diskusjon • Flere problemer ble funnet i oversettelsen av MLM til GLIF retningslinjer • Generell medisinsk kunnskap og lokal policy for å bruke kunnskapen var mixet sammen i MLM • Gren-steg og synkroniserings-steg ble aldri brukt i den resulterende retningslinjen • Definisjon av data i MLM var basert på lokale metoder for gjenfinnelse • Klinisk hendelse som driver utførelse av MLM var kodet som trigger- hendelse • Umulig å oversette informasjon i noen MLM- ”slot” TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester

11. 5. Konklusjon • Mulig å oversette medisinsk kunnskap i Arden MLM til GLIF format • Disse oversettelsene er arbeidsintensive, utsatt for feil og vanskelig å generalisere til større skala • Alternativ tilnærming: automatisk oversetting • Ulike representasjonstrekk TDT 38 Prosedyrer i helsetjenester