Zugl.: Sankt Gallen, Universiẗat, Diss., 2008.

Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2007

Stuttgart, Univ., Diss., 2005.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2008

Zugl.: Bamberg, Universiẗat, Diss., 2008.

Diss. Univ. Regensburg, 1999.

Diss. Nr. 2472 Wirtschaftswiss. St. Gallen, 2000. / Literaturverz.

Techn. Hochsch., Diss., 2001--Aachen.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2008.

The importance of Clinical Data Warehouses (CDW) has increased significantly in recent years as they support or enable many applications such as clinical trials, data mining, and decision making. CDWs integrate Electronic Health Records which still contain a large amount of text data, such as discharge letters or reports on diagnostic findings in addition to structured and coded data like ICD-codes of diagnoses. Existing CDWs hardly support features to gain information covered in texts. Information extraction methods offer a solution for this problem but they have a high and long development effort, which can only be carried out by computer scientists. Moreover, such systems only exist for a few medical domains. This paper presents a method empowering clinicians to extract information from texts on their own. Medical concepts can be extracted ad hoc from e.g. discharge letters, thus physicians can work promptly and autonomously. The proposed system achieves these improvements by efficient data storage, preprocessing, and with powerful query features. Negations in texts are recognized and automatically excluded, as well as the context of information is determined and undesired facts are filtered, such as historical events or references to other persons (family history). Context-sensitive queries ensure the semantic integrity of the concepts to be extracted. A new feature not available in other CDWs is to query numerical concepts in texts and even filter them (e.g. BMI > 25). The retrieved values can be extracted and exported for further analysis. This technique is implemented within the efficient architecture of the PaDaWaN CDW and evaluated with comprehensive and complex tests. The results outperform similar approaches reported in the literature. Ad hoc IE determines the results in a few (milli-) seconds and a user friendly GUI enables interactive working, allowing flexible adaptation of the extraction. In addition, the applicability of this system is demonstrated in three real-world applications at the Würzburg University Hospital (UKW). Several drug trend studies are replicated: Findings of five studies on high blood pressure, atrial fibrillation and chronic renal failure can be partially or completely confirmed in the UKW. Another case study evaluates the prevalence of heart failure in inpatient hospitals using an algorithm that extracts information with ad hoc IE from discharge letters and echocardiogram report (e.g. LVEF < 45 ) and other sources of the hospital information system. This study reveals that the use of ICD codes leads to a significant underestimation (31%) of the true prevalence of heart failure. The third case study evaluates the consistency of diagnoses by comparing structured ICD-10-coded diagnoses with the diagnoses described in the diagnostic section of the discharge letter. These diagnoses are extracted from texts with ad hoc IE, using synonyms generated with a novel method. The developed approach can extract diagnoses from the discharge letter with a high accuracy and furthermore it can prove the degree of consistency between the coded and reported diagnoses. / Die Bedeutung von Clinical Data Warehouses (CDW) hat in den letzten Jahren stark zugenommen, da sie viele Anwendungen wie klinische Studien, Data Mining und Entscheidungsfindung unterstützen oder ermöglichen. CDWs integrieren elektronische Patientenakten, die neben strukturierten und kodierten Daten wie ICD-Codes von Diagnosen immer noch sehr vielen Textdaten enthalten, sowie Arztbriefe oder Befundberichte. Bestehende CDWs unterstützen kaum Funktionen, um die in den Texten enthaltenen Informationen zu nutzen. Informationsextraktionsmethoden bieten zwar eine Lösung für dieses Problem, erfordern aber einen hohen und langen Entwicklungsaufwand, der nur von Informatikern durchgeführt werden kann. Außerdem gibt es solche Systeme nur für wenige medizinische Bereiche. Diese Arbeit stellt eine Methode vor, die es Ärzten ermöglicht, Informationen aus Texten selbstständig zu extrahieren. Medizinische Konzepte können ad hoc aus Texten (z. B. Arztbriefen) extrahiert werden, so dass Ärzte unverzüglich und autonom arbeiten können. Das vorgestellte System erreicht diese Verbesserungen durch effiziente Datenspeicherung, Vorverarbeitung und leistungsstarke Abfragefunktionen. Negationen in Texten werden erkannt und automatisch ausgeschlossen, ebenso wird der Kontext von Informationen bestimmt und unerwünschte Fakten gefiltert, wie z. B. historische Ereignisse oder ein Bezug zu anderen Personen (Familiengeschichte). Kontextsensitive Abfragen gewährleisten die semantische Integrität der zu extrahierenden Konzepte. Eine neue Funktion, die in anderen CDWs nicht verfügbar ist, ist die Abfrage numerischer Konzepte in Texten und sogar deren Filterung (z. B. BMI > 25). Die abgerufenen Werte können extrahiert und zur weiteren Analyse exportiert werden. Diese Technik wird innerhalb der effizienten Architektur des PaDaWaN-CDW implementiert und mit umfangreichen und aufwendigen Tests evaluiert. Die Ergebnisse übertreffen ähnliche Ansätze, die in der Literatur beschrieben werden. Ad hoc IE ermittelt die Ergebnisse in wenigen (Milli-)Sekunden und die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht interaktives Arbeiten und eine flexible Anpassung der Extraktion. Darüber hinaus wird die Anwendbarkeit dieses Systems in drei realen Anwendungen am Universitätsklinikum Würzburg (UKW) demonstriert: Mehrere Medikationstrendstudien werden repliziert: Die Ergebnisse aus fünf Studien zu Bluthochdruck, Vorhofflimmern und chronischem Nierenversagen können in dem UKW teilweise oder vollständig bestätigt werden. Eine weitere Fallstudie bewertet die Prävalenz von Herzinsuffizienz in stationären Patienten in Krankenhäusern mit einem Algorithmus, der Informationen mit Ad-hoc-IE aus Arztbriefen, Echokardiogrammbericht und aus anderen Quellen des Krankenhausinformationssystems extrahiert (z. B. LVEF < 45). Diese Studie zeigt, dass die Verwendung von ICD-Codes zu einer signifikanten Unterschätzung (31%) der tatsächlichen Prävalenz von Herzinsuffizienz führt. Die dritte Fallstudie bewertet die Konsistenz von Diagnosen, indem sie strukturierte ICD-10-codierte Diagnosen mit den Diagnosen, die im Diagnoseabschnitt des Arztbriefes beschriebenen, vergleicht. Diese Diagnosen werden mit Ad-hoc-IE aus den Texten gewonnen, dabei werden Synonyme verwendet, die mit einer neuartigen Methode generiert werden. Der verwendete Ansatz kann Diagnosen mit hoher Genauigkeit aus Arztbriefen extrahieren und darüber hinaus den Grad der Übereinstimmung zwischen den kodierten und beschriebenen Diagnosen bestimmen.