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Hintergrund: Die Praxis der Evidenzbasierten Medizin beinhaltet die Forderung nach dem Finden der besten verfügbaren externen klinisch relevanten Forschungsergebnisse. Moderne Informationstechnologien können zwar nicht die gesamte Evidenzbasierte Medizin unterstützen, jedoch durch eine intelligente Suche in medizinischen Datenbanken einen großen Beitrag leisten. Durch diese Arbeit wird ein Ansatz aufgezeigt, der einen Startpunkt eines Computerunterstützungssystems in dieser medizinischen Disziplin setzten kann.

Material/Methoden: Wir entwickelten eine hoch-generische webbasierte Datenerfassungssoftware, die medizinische Daten nahezu beliebiger Struktur aufnehmen und in einer Meta-Datenstruktur ablegen kann. Basierend auf benutzerdefinierten Strukturinformationen werden die erfassten Datensätze unter Verwendung einer Self-Organizing-Map zu Gruppen ähnlicher Fällen zusammengefasst. Dabei werden Selbstorganisationsphänomene ausgenutzt, die denen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Einzelne Fälle können so mit Informationen und Evidenzen ähnlicher Fälle angereichert werden.

Ergebnisse: Hit Hilfe dieses Systems können Evidenz-basierte Krankheitsregister innerhalb weniger Tage einsatzbereit sein. Die Struktur der zu erfassenden Daten kann bequem mittels Webformularen definiert werden. Die dazugehörigen Webkomponenten wie Dateneingabemasken, Übersichtstabellen, Such- und Statistikinformationen, und Import- sowie Exportschnittstellen werden basierend auf der benutzerdefinierten Datenstrukturen automatische erzeugt.

Externe medizinische Evidenzen können zu Krankheitsfällen hinzugefügt werden und mittels Relevanz- und Benefitscores bewertet werden. Die Verknüpfung von medizinischen Evidenzen mit Krankheitsfällen und die Verknüpfung ähnlicher Krankheitsfälle untereinander schaffen eine dynamische querverbunden mit Evidenzen angereichterte Fall- und Wissensbasis einer medizinischen Domäne.