Entwicklung einer semantischen Suche für die klinische Radiologie

Abstract

Für Qualität und Effizienz im klinischen Alltag ist eine hohe Datenverfügbarkeit essentiell. Speziell in der klinischen Radiologie gilt es große Datenmengen strukturiert zu verwalten und so dem klinischen Anwender den Zugriff zu erleichtern. Gegenwärtige Radiologieinformationssysteme vermissen vielfach potente Suchfunktionen und entsprechen so nicht mehr dem Stand der Technik.<br />In der vorliegenden Diplomarbeit werden Konzepte aufgezeigt, wie durch Einbindung medizinischer Terminologiesysteme effizientes Suchen in klinischen Daten ermöglicht wird. Hierfür wurden die bedeutendsten elektronisch verfügbaren Terminologiesysteme der Medizin betrachtet und hinsichtlich eines Einsatzes miteinander verglichen. Als beste Option stellte sich das Unified Medical Language System (UMLS) heraus: UMLS ist eine Meta-Ontologie der US-amerikanischen National Library of Medicine (NLM), die sämtliche Bereiche der Medizin abdeckt. Mithilfe des frei zugänglichen MetaMap können biomedizinische Texte auf UMLS-Konzepte abgebildet werden.<br />Darauf aufbauend kamen Techniken des unscharfen, konzeptbasierten, facettierten und geclusterten Suchens zur Anwendung. In diesem Zusammenhang wurde RadFind, eine webbasierte semantische Suchmaschine mit Fokus auf der klinischen Radiologie als Machbarkeitsbeweis entwickelt. Bei der Konzeptionierung von RadFind wurden Arbeitsabläufe des klinischen Alltags, die zuvor in einer Workflow-Analyse vor Ort ermittelt worden waren, berücksichtigt. Anamnese- und Befundtexte wurden unter Einbindung medizinischer Ontologien erfasst: Das Foundational Model of Anatomy (FMA) wurde für Mappings auf anatomische Konzepte verwendet, UMLS für Mappings auf pathologische. Testdatensätze wurden anhand von Lehrfällen des frei zugänglichen Lehrarchivs BrighamRAD, Teil der Harvard Medical School, erstellt.<br />RadFind zeigt, dass durch Anwendung semantischer Konzepte ein effizienterer Umgang mit klinischen Daten möglich ist. RadFind steht als Programmpaket zur Verfügung und kann per E-Mail an RadFind@gmail.com angefordert werden.<br />

For quality and efficiency in daily clinical practice high data availability is essential. Especially in clinical radiology, huge amounts of data have to be handled in a structured way in order to facilitate access for the clinical user. Many current radiology information systems lack powerful search functionality and therefore are out of date.<br />In this thesis, concepts are presented which permit efficient searching for clinical data by the integration of medical terminology systems. For this purpose, the most important digital terminology systems in medicine were illuminated and compared to technical employment. The Unified Medical Language System (UMLS) emerged as best option: UMLS is a meta-ontology run by American National Library of Medicine (NLM) that covers most fields of medicine. With the help of freely available MetaMap, biomedical texts can be mapped to UMLS-concepts.<br />Beyond that, techniques of fuzzy, concept-based, faceted and clustered search were employed. In this context, RadFind, a Web-based semantic search engine which focuses on clinical radiology was developed as proof of concept. During RadFind's conceptual design, workflows of daily clinical routine which have been identified by a precedent workflow analysis on-site, were included. Texts of anamnesis and report were comprised using medical ontologies: The Foundational Model of Anatomy (FMA) was used for mappings to anatomical concepts, UMLS for mappings to pathologic ones. Test data was created on adopted teaching cases of BrighamRAD's freely accessible database. BrighamRAD is part of Harvard Medical School.<br />RadFind shows that the efficiency of clinical data handling can be improved through the application of semantic search concepts. RadFind is available as a software package which can be obtained by contacting RadFind@gmail.com.