Integrated Clinical Pathways: A Model-based Holistic Method

Against the background of increasing multidisciplinarity as well as the focus on quality, transparency and economic efficiency of medical services, clinical pathways (CPs) have been established as a promising tool at the organizational level in recent years. They are primarily intended to ensure an adequate description of the care processes and to manage the balance between best treatment practice and economic viability. CPs standardize the internal care services by explicating the institution-specific knowledge with regard to recommendations for action, service portfolio, organizational structures, infrastructure, etc. of a specific service provider. The development of hospital information systems (HIS) has so far been characterized by an evolutionary development of modules in the field of laboratory, radiology, nursing and picture archiving systems as well as in the area of administrative systems. As one result of this development, the HIS usually comprises a heterogeneous network of software systems of different types and manufacturers. However, the actual control of patients by means of evidence-based processes and integration of CPs into HIS was not addressed until the recent years, when HIS manufacturers started developing modules for CP modeling and workflow support. The objective of this thesis is to provide a holistic methodical support for the description of clinical pathways and their integration into a hospital information system to finally improve the compliance of daily care to standard process definitions. Therefore, conceptual models provide an adequate mean to describe and communicate complex matters in a comprehensible form as well as to configure IT systems due to their semi-formal nature. Hence, a first research thread investigates the question, how clinical pathways can be described adequately using conceptual models. This results in an iterative design of adequate modeling languages for clinical pathways. A second research thread further investigates the question, how conceptual models of clinical pathways can be used to configure process-oriented application systems in health care. This thread therefore describes the design of a model-based method, that enables a consecutive transformation of CPs into technical (workflow) specifications, based on the principles of the Model-Driven Architecture.:A. Synopsis of the Doctoral Dissertation B. Agility in Medical Treatment Processes C. Domain Specific Modeling Language - CPmod D. BPMN4CP - Version 1.0 E. BPMN4CP - Version 2.0 F. BPMN4CP - Version 2.1 G. MDA in Health Care IS Development H. Transforming Clinical Pathways into Care Workflows I. CDA Templates - Utilizing the MediCUB

Extensibility of Enterprise Modelling Languages

Die Arbeit adressiert insgesamt drei Forschungsschwerpunkte. Der erste Schwerpunkt setzt sich mit zu entwickelnden BPMN-Erweiterungen auseinander und stellt deren methodische Implikationen im Rahmen der bestehenden Sprachstandards dar. Dies umfasst zum einen ganz konkrete Spracherweiterungen wie z. B. BPMN4CP, eine BPMN-Erweiterung zur multi-perspektivischen Modellierung von klinischen Behandlungspfaden. Zum anderen betrifft dieser Teil auch modellierungsmethodische Konsequenzen, um parallel sowohl die zugrunde liegende Sprache (d. h. das BPMN-Metamodell) als auch die Methode zur Erweiterungsentwicklung zu verbessern und somit den festgestellten Unzulänglichkeiten zu begegnen. Der zweite Schwerpunkt adressiert die Untersuchung von sprachunabhängigen Fragen der Erweiterbarkeit, welche sich entweder während der Bearbeitung des ersten Teils ergeben haben oder aus dessen Ergebnissen induktiv geschlossen wurden. Der Forschungsschwerpunkt fokussiert dabei insbesondere eine Konsolidierung bestehender Terminologien, die Beschreibung generisch anwendbarer Erweiterungsmechanismen sowie die nutzerorientierte Analyse eines potentiellen Erweiterungsbedarfs. Dieser Teil bereitet somit die Entwicklung einer generischen Erweiterungsmethode grundlegend vor. Hierzu zählt auch die fundamentale Auseinandersetzung mit Unternehmensmodellierungssprachen generell, da nur eine ganzheitliche, widerspruchsfreie und integrierte Sprachdefinition Erweiterungen überhaupt ermöglichen und gelingen lassen kann. Dies betrifft beispielsweise die Spezifikation der intendierten Semantik einer Sprache

Developing a European grid infrastructure for cancer research: vision, architecture and services

Life sciences are currently at the centre of an information revolution. The nature and amount of information now available opens up areas of research that were once in the realm of science fiction. During this information revolution, the data-gathering capabilities have greatly surpassed the data-analysis techniques. Data integration across heterogeneous data sources and data aggregation across different aspects of the biomedical spectrum, therefore, is at the centre of current biomedical and pharmaceutical R&D

Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept

Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem Grundgerüst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltäglichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen für digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit größeren Ambitionen und Komplexität verbunden ist. Dem geübten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es überhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern münden letztlich auch in zwei Forschungsstränge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme. In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden Komplexität gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die Unterstützung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse über diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die Stärkung der sektoren-übergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung für das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. Verfügbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort Künstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufügen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen. In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rückte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewünscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von Informationsflüssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfällige Zusatzaufwände (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden müssen. Um diesen Einschränkungen der Effektivität und Effizienz zu begegnen, müssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenführen wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften. Andererseits ist ihre eingeschränkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begründet, die sie aufzulösen suchen. Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'Interoperabilität' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle für Innovationsvorhaben in der Digital Health Domäne einnehmen soll. Denn Interoperabilität beschreibt, vereinfacht ausgedrückt, die Fähigkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfüllen. Sie repräsentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die Gewährleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. Informationsflussbrüche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches Interoperabilitätsverständnis genügt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adäquater Vergütungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte Passfähigkeit für den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemäß der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein. Zwar ist die Notwendigkeit von Interoperabilität in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der Domäne hin zu mehr Interoperabilität sind zu verspüren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches Verständnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv für das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knüpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von Interoperabilität für künftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlägt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstützen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich für diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte: 1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung eines neuartigen Wertversprechens sowie die Gewährleistung sozio-technischer Interoperabilität die zwei zusammenhängenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses. 2. Die Gewährleistung von Interoperabilität ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst. 3. Sozio-technische Interoperabilität im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann über sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen; Vertragsbedingungen; Versorgungs- und Geschäftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur. 4. Um Interoperabilität auf jeder dieser Ebenen zu gewährleisten, sind Strategien differenziert zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen Kompatibilitätsanforderungen aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung verortet werden können. 5. Das Streben nach mehr Interoperabilität fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und trägt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei. Zugegeben: die letzte dieser fünf Botschaften trägt eher die Färbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher Beweisführung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der Domäne, der ich mich zugehörig fühle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens

A standards-based ICT framework to enable a service-oriented approach to clinical decision support

This research provides evidence that standards based Clinical Decision Support (CDS) at the point of care is an essential ingredient of electronic healthcare service delivery. A Service Oriented Architecture (SOA) based solution is explored, that serves as a task management system to coordinate complex distributed and disparate IT systems, processes and resources (human and computer) to provide standards based CDS. This research offers a solution to the challenges in implementing computerised CDS such as integration with heterogeneous legacy systems. Reuse of components and services to reduce costs and save time. The benefits of a sharable CDS service that can be reused by different healthcare practitioners to provide collaborative patient care is demonstrated. This solution provides orchestration among different services by extracting data from sources like patient databases, clinical knowledge bases and evidence-based clinical guidelines (CGs) in order to facilitate multiple CDS requests coming from different healthcare settings. This architecture aims to aid users at different levels of Healthcare Delivery Organizations (HCOs) to maintain a CDS repository, along with monitoring and managing services, thus enabling transparency. The research employs the Design Science research methodology (DSRM) combined with The Open Group Architecture Framework (TOGAF), an open source group initiative for Enterprise Architecture Framework (EAF). DSRM’s iterative capability addresses the rapidly evolving nature of workflows in healthcare. This SOA based solution uses standards-based open source technologies and platforms, the latest healthcare standards by HL7 and OMG, Decision Support Service (DSS) and Retrieve, Update Locate Service (RLUS) standard. Combining business process management (BPM) technologies, business rules with SOA ensures the HCO’s capability to manage its processes. This architectural solution is evaluated by successfully implementing evidence based CGs at the point of care in areas such as; a) Diagnostics (Chronic Obstructive Disease), b) Urgent Referral (Lung Cancer), c) Genome testing and integration with CDS in screening (Lynch’s syndrome). In addition to medical care, the CDS solution can benefit organizational processes for collaborative care delivery by connecting patients, physicians and other associated members. This framework facilitates integration of different types of CDS ideal for the different healthcare processes, enabling sharable CDS capabilities within and across organizations

What Role Can Process Mining Play in Recurrent Clinical Guidelines Issues? A Position Paper

[EN] In the age of Evidence-Based Medicine, Clinical Guidelines (CGs) are recognized to be an indispensable tool to support physicians in their daily clinical practice. Medical Informatics is expected to play a relevant role in facilitating diffusion and adoption of CGs. However, the past pioneering approaches, often fragmented in many disciplines, did not lead to solutions that are actually exploited in hospitals. Process Mining for Healthcare (PM4HC) is an emerging discipline gaining the interest of healthcare experts, and seems able to deal with many important issues in representing CGs. In this position paper, we briefly describe the story and the state-of-the-art of CGs, and the efforts and results of the past approaches of medical informatics. Then, we describe PM4HC, and we answer questions like how can PM4HC cope with this challenge? Which role does PM4HC play and which rules should be employed for the PM4HC scientific community?Gatta, R.; Vallati, M.; Fernández Llatas, C.; Martinez-Millana, A.; Orini, S.; Sacchi, L.; Lenkowicz, J.... (2020). What Role Can Process Mining Play in Recurrent Clinical Guidelines Issues? A Position Paper. International Journal of Environmental research and Public Health (Online). 17(18):1-19. https://doi.org/10.3390/ijerph17186616S1191718Guyatt, G. (1992). Evidence-Based Medicine. JAMA, 268(17), 2420. doi:10.1001/jama.1992.03490170092032Hripcsak, G., Ludemann, P., Pryor, T. A., Wigertz, O. B., & Clayton, P. D. (1994). Rationale for the Arden Syntax. Computers and Biomedical Research, 27(4), 291-324. doi:10.1006/cbmr.1994.1023Peleg, M. (2013). Computer-interpretable clinical guidelines: A methodological review. 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Precision Diagnostics in Cardiac Tumours:Integrating Echocardiography and Pathology with Advanced Machine Learning on Limited Data

This study pioneers the integration of echocardiography and pathology data with advanced machine learning (ML) techniques to significantly enhance the diagnostic accuracy of cardiac tumours, a critical yet challenging aspect of cardiology. Despite advancements in diagnostic methods, cardiac tumours' nuanced complexity and rarity necessitate more precise, non-invasive, and efficient diagnostic solutions. Our research aims to bridge this gap by developing and validating ML models—Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), and Gradient Boosting Machines (GBM)—optimized for limited datasets prevalent in specialized medical fields. Utilizing a dataset comprising clinical features from 399 patients at the Heart Hospital, our study meticulously evaluated the performance of these models against traditional diagnostic metrics. The RF model emerged superior, achieving a groundbreaking accuracy of 96.25% and a perfect ROC AUC score of 0.99, significantly outperforming existing diagnostic approaches. Key predictors identified include age, echo malignancy, and echo position, underscoring the value of integrating diverse data types. Clinical validation conducted at the Heart Hospital further confirmed the models' applicability and reliability, with the RF model demonstrating a diagnostic accuracy of 94% in a real-world setting. These findings advocate for the potential of ML in revolutionizing cardiac tumour diagnostics, offering pathways to more accurate, non-invasive, and patient-centric diagnostic processes. This research not only highlights the capabilities of ML to enhance diagnostic precision in the realm of cardiac tumours but also sets a foundation for future explorations into its broader applicability across various domains of medical diagnostics, emphasizing the need for expanded datasets and external validation