LASSIE : modeling treatment processes using information extraction

Abstract

Klinische Leitlinien und Protokolle in einer computer-interpretierbaren Form zu modellieren ist eine anspruchsvolle, aber mühsame und zeitaufwändige Tätigkeit. Um Werkzeuge und Methoden, die zur Unterstützung dieser Aufgabe entwickelt wurden, anwenden zu können bedarf es medizinischen Wissens sowie Kenntnis der formalen Darstellung. Außerdem muss die gesamte Modellierung von einem menschlichen Modellierer durchgeführt werden. Ein weiteres Problem besteht darin, dass formalisierte Leitlinien für den menschlichen Modellierer meist nicht mehr lesbar und verständlich sind.<br /> In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, die einerseits den Modellierer durch das Automatisieren von Teilen des Modellierungsprozesses unterstützt und andererseits den gesamten Prozess nachvollziehbar und verständlich macht. Unsere Methode, LASSIE, stellt ein neuartiges schrittweises Verfahren dar, das mittels Informationsextraktion Therapieabläufe semi-automatisch modelliert. Wir haben dazu einige Heuristiken entwickelt, die ohne die Anwendung von Natural Language Understanding auskommen. Diese Heuristiken haben wir in einem System integriert und dieses für Leitlinien aus der Otolaryngologie (Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde) eingesetzt. Wir haben das System zur Formalisierung von medizinischen Leitlinien in der Asbru Repräsentation benutzt. Ergebnisse aus unserer Evaluierung haben deutlich gemacht, dass die Anwendung von semi-automatischen, schrittweisen Informationsextraktionsmethoden ein nützliches Instrument darstellen, um medizinische Leitlinien und Protokolle zu formalisieren.<br />

Modeling clinical guidelines and protocols in a computer-interpretable format is a challenging, but burdensome and time-consuming task. Existing methods and tools to support this task demand detailed medical knowledge, knowledge about the formal representations, and a manual modeling. Furthermore, formalized guideline documents mostly fall far short in terms of readability and understandability for the human domain modeler. In this thesis we propose a methodology to support the human modeler by both automating parts of the modeling process and making the modeling process traceable and comprehensible.<br />Our methodology called LASSIE (modeLing treAtment proceSSes using Information Extraction), represents a novel step-wise procedure that uses Information Extraction to semi-automatically model treatment processes. We have developed several heuristics without the need to apply Natural Language Understanding. Finally, we integrated our heuristics in a form of a framework and applied them to several guidelines from the medical subject of otolaryngology. The framework has been applied to formalize the guidelines in the formal Asbru plan representation. Findings of our evaluation indicate that using semi-automatic, step-wise Information Extraction methods are a valuable instrument to formalize clinical guidelines and protocols.