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Einleitung und Fragestellung: Klinische Pfade bzw. Algorithmen sind heute in der Versorgung vor allem in den Krankenhäusern anerkannte Mittel für die Prozessoptimierung, Prozesssteuerung sowie für die Qualitätsverbesserung [1]. So können die bei der Behandlung erfolgenden Arbeitsschritte, basierend bspw. auf medizinische Leitlinien oder internen Prozessmustern, ablauforientiert gestaltet und umgesetzt werden. Dadurch kann nicht nur die Qualität der Behandlung gesteigert, sondern auch die Durchlaufzeiten reduziert werden. Ein Problem dabei ist aber die kollaborative einrichtungsübergreifende Entwicklung von klinischen Pfaden, die oftmals nur über Zeichentools oder Excel-Tabellen erfolgt. Es wird ein datenbankbasiertes graphisches Modellierungsinstrument benötigt, mittels dem Gruppen von Ärzten und/oder Pflegekräfte klinische Pfade orts- und zeitunabhängig integer gemeinsam entwickeln können [2].

Material und Methoden: Auf Basis der Analyse einer Vielzahl von Pfaden und dem Klassenmodell des GLIF-Standards [3] wurde mit dem Modellierungswerkzeug Power Designer ein Klassenmodell für Pfade und klinische Algorithmen modelliert, welches eine Verbindung zu CTS2 besitzt, um Semantik in den Pfaddefinitionen adäquat einbinden zu können. Dies wurde anhand mehrerer Pfaddefinitionen aus Leitlinien validiert und wurde anschließend in eine MySQL-Datenbank überführt, welches die Persistenz-Basis für die modellierten Pfade darstellt. Die Oberfläche des webbasierten Pfadeditors basiert auf den Frameworks ZK [4] und Draw2D touch [5]. Das graphische Pfadmodellierungswerkzeug wurde mittels der Draw2D touch Bibliothek implementiert, welches auf dem HTML5-Standard SVG basiert. Der Datenaustausch zwischen den Bibliotheken erfolgt über das Austauschformat JSON, die Kopplung zur Persistenzschicht über das ORM Framework Hibernate. Für die speziellen Anforderungen an die Visualisierung und die Integrität von Pfaden wurden die grundlegenden Zeichenelemente von Draw2D touch weiter abgeleitet und erweitert.

Ergebnisse: Es wurde ein Webanwendung zur graphischen Modellierung von klinischen Pfaden und zu deren Verwaltung implementiert. Die Implementierung zeigt, dass es zur Pfadverwaltung und –erstellung möglich ist, eine graphische Pfadverwaltung zeit- und ortsunabhängig zur Verfügung zu stellen, mittels der auch ein kollaborativer Mehrbenutzerbetrieb möglich ist. Die logisch zentrale Datenhaltung gestattet es, die erstellten klinischen Pfade zu persistieren und kontinuierlich weiter zu entwickeln, sowie die in den klinischen Pfad eingearbeiteten neuen medizinischen Erkenntnisse zeitnah und umfassend zu disseminieren, d.h. in geeigneter Form bzw. Datenformat zu exportieren und an Primärsysteme zur konkreten patientenbezogenen Nutzung zu übergeben. Die Visualisierung der Pfadschritte wurde an der Empfehlung der AWMF [6] zur Darstellung von klinischen Algorithmen orientiert, die jedoch um einige graphische Elemente ergänzt werden musste. Des Weiteren erlaubt die intuitive Benutzeroberfläche [7] ein schnelles Einarbeiten in die Anwendung, sodass auch unerfahrene Nutzer einen raschen Zugang zur Verwendung der Anwendung erhalten. Über die Anbindung eines Terminologie- und Ontologieservers [8] wird es darüber hinaus ermöglicht, den Pfad grundlegend maschinenauswertbar und –interpretierbar zu gestalten. Dies trägt u.a. dazu bei, dass die erstellten Pfade leichter in den medizinischen Alltag bzw. klinische Anwendungen integriert werdenkönnen. Mit Hilfe der Anbindung an den Terminologieserver wird es ebenfalls möglich, komplexe maschinenauswertbare Entscheidungsknoten bzw. Austrittsbedingungen in die Pfade einzubauen.

Diskussion: Das Klassenmodell von GLIF stellte sich nicht als ausreichend für die Abbildung von klinischen Pfaden und Algorithmen heraus. Es wurde auf Basis umfangreicher Analysen entsprechend erweitert. Daneben zeigte sich, dass die Empfehlung der AWMF zur Darstellung von klinischen Algorithmen ebenfalls erweitert werden musste, um visuelle Repräsentanten bestimmter logischer Pfadelemente zu haben.