Tillhandahållande av automatiserat stöd för planering av protokollstyrd behandling kräver ett datorprogram för att ta som indata kliniska data lagrade i ett elektroniskt patientregistersystem, och för att generera som utdata rekommendationer för terapeutiska åtgärder och laboratorietester som definieras i tillämpliga protokoll. I denna uppsats presenteras en syntes av forskning som bedrivs vid Stanford University för att modellera behandlingsplaneringsuppgiften, och för att demonstrera en komponentbaserad arkitektur för att bygga protokollbaserade beslutsstödsystem. Vi har konstruerat allmänna programvarukomponenter som (1) tolkar abstrakta protokollspecifikationer för att konstruera lämpliga patientspecifika behandlingsplaner; (2) härleder från tidsstämplade patientdata högre nivå, intervallbaserade, abstrakta begrepp; (3) utför tidsorienterade frågor på en tidsorienterad patientdatabas; och (4) tillåter förvärv och underhåll av protokollkunskap på ett sätt som underlättar effektiv bearbetning både av människor och av datorer. Vi har implementerat dessa komponenter i ett datorsystem som kallas EON. Var och en av komponenterna har utvecklats och utvärderats självständigt. Vi har utvärderat integrationen av komponenterna som en sammansatt arkitektur genom att implementera T-HELPER, ett datorbaserat patientregistersystem som använder EON för att ge råd om hantering av patienter som har AIDS. Ett test av återanvändningen av programvarukomponenterna i en annan klinisk domän visade snabb utveckling av en prototypapplikation för att stödja protokollbaserad vård av patienter som har bröstcancer. Komplexiteten i utvecklingen av robusta programvarusystem har lett till uppkomsten av nya metoder för datorprogrammering där programvara kan göras mer modulär och där potentiellt återanvändbar funktionalitet kan inkapslas som diskreta komponenter. Även om möjligheten att återanvända de flesta datorprogram för att utveckla nya program är extremt begränsad, 1 forskare skapar nya programvaruarkitekturer som kan minska de enorma kostnaderna för mjukvaruutveckling. Tillkomsten av kommunikationsstandarder som CORBA och OLE som gör det möjligt för distribuerade objekt och programvarumoduler att samverka mellan program och över nätverk är viktiga framsteg som ger en infrastruktur för detta arbete. Enbart denna infrastruktur på objektnivå är dock inte tillräcklig för att tillgodose kraven från arbetstagare inom medicinsk informatik, som försöker utveckla allmänna lösningar på återkommande datorproblem inom medicinen, och för att underlätta utvecklingen och underhållet av komplexa kliniska system. För att den kliniska programvaran ska kunna återanvändas och underhållas på ett skickligt sätt är det nödvändigt att ta fram programvaruuttag på högre nivå för att fånga de beräkningskrav som gäller för de stereotypiska uppgifter som finns i den kliniska miljön. Därför måste vi ta itu med innehållet och funktionaliteten hos motsvarande programvarukomponenter, inte bara deras form och driftskompatibilitet. Protokollbaserad vård är ett komplext medicinskt problemområde som medför ett antal uppgifter. Var och en av dessa uppgifter kan hanteras av en eller flera fristående programvarukomponenter. Utveckling av sådana komponent-2-baserade mjukvarusystem för automatisering av protokollstyrd terapi har varit en viktig del av arbetet i vårt laboratorium. Vi har byggt beslutsstödsystem för protokollbaserad vård inom områden som onkologi, 2, 3 hypertoni, 4 AIDS, 5 och diabetes. 6 Konstruktionen av dessa olika system har gjort det möjligt för oss att identifiera beräkningskraven för automatiserad protokollbaserad vård inom ett brett spektrum av tillämpningsområden, och att testa återanvändningen av de programvarukomponenter som vi har byggt. Vårt arbete har fått oss att inse att protokollbaserad vård inte kräver automatisering av bara en enda uppgift. Vid varje givet tillfälle kan kliniker vara intresserade av uppgifter som att identifiera patienter som är potentiellt berättigade till nya protokoll eller riktlinjer, retrospektiv granskning av tidigare vård, erhålla högkvalitativa råd om lämpliga åtgärder att göra, eller skapa sammanfattningar på hög nivå av patientdata. Mångfalden av möjliga uppgifter tyder på att systembyggare behöver en flexibel och robust ram för att enkelt kunna konstruera flera applikationer. Så att vi kan undvika de höga kostnaderna för att bygga kunskapsbaser från grunden, bör applikationer dela så mycket domänkunskap som möjligt över alla de uppgifter som krävs. 7 För liknande uppgifter inom olika medicinska specialiteter bör utvecklare åtminstone kunna återanvända problemlösningsalgoritmer, anpassade på lämpligt sätt, för dessa nya tillämpningsområden. En allmän strategi för utvecklingen av protokollbaserade beslutsstödsystem bör därför omfatta både ett sätt att representera domänkunskapen på ett sätt som underlättar återanvändning av denna kunskap i nya situationer och en metod för snabb uppbyggnad av kunskapsbaserade tillämpningar från återanvändbara systemkomponenter. 8 Vår analys av dussintals protokoll för kliniska prövningar och för kliniska praxis riktlinjer tyder på att automatisering av protokollbaserad vård kräver en beräkningsarkitektur som (1) stöder alternativa problemlösning metoder som behandlar de olika uppgifter som är förknippade med användningen av kliniska protokoll; (2) underlättar skapandet av temporal abstraktion från punktbaserade patientdata; (3) tillåter förfrågan av dessa data och abstraktioner på ett välstrukturerat sätt; och (4) tillåter kliniker att bläddra, ange och redigera protokollbeskrivningar som kan användas av den datorbaserade problemlösaren. I detta dokument beskriver vi en arkitektur för protokollbaserat beslutsstöd som kallas EON. Vår arkitektur integrerar fyra komponenter som uppfyller dessa krav (Figur 1 ). Komponenterna är: (1) problemlösningssystem som tolkar de abstrakta protokollspecifikationerna och som tillämpar dessa specifikationer på enskilda patienter; (2) ett tidsresonemangssystem, RÉSUMÉ, som kan härleda från tidsstämplade patientdata förekomsten av högre nivå, intervallbaserade, abstrakta begrepp; (3) ett tidsresonemang, Chronus, som kan utföra tidsorienterade frågor på en tidsorienterad patientdatabas; och (4) de domänspecifika kunskapsbaser (dvs. protokollspecifikationer) som krävs av de andra komponenterna. Var och en av komponenterna i EON-arkitekturen som tidigare presenterats i litteraturen. Varje element har noggrant utvärderats på faktiska kliniska data; resultaten av dessa utvärderingar har rapporterats på annat håll. 2, 6, 9, 10, 11 Beskrivning och utvärdering av de enskilda komponenterna, dock inte förmedla hur dessa komponenter interagerar på ett samordnat sätt för att möta de mer allmänna målen att automatisera protokollbaserad terapi. Medan tidigare publikationer har tagit en reduktionistisk syn på varje komponent i EON arkitektur, vårt mål i detta dokument är att beskriva funktionaliteten i arkitekturen överlag. Vi presenterar EON som ett enhetligt tillvägagångssätt som underlättar förvärv och underhåll av protokollkunskap, och som behandlar de komplexa beräkningskraven för protokoll inom det spektrum av kliniska domäner som vi har undersökt. De funktionella kraven för automatiserad protokollbaserad vård hanteras av EON-arkitekturens komponenter. Dessa komponenter representerar oberoende, återanvändbara programvarumoduler som utvecklare kan montera för att bygga system som löser uppgifter relaterade till administrationen av protokollstyrd terapi. EON-arkitekturen består av en uppsättning komponenter som samverkar för att automatisera olika uppgifter i samband med protokollbaserad vård. Dessa komponenter omfattar modulära, problemlösningsmetoder, såsom metoden med episodisk förfining av skelettplanen (ESPR), som omfattar RÉSUMÉ:s system för tidsfördröjning. Innan man diskuterar de specifika komponenterna är det dock nödvändigt att beskriva de designprinciper som ligger till grund för EON-systemet. Utvecklare av kunskapsbaserade system har i allt större utsträckning försökt konstruera programvaruarkitekturer där syftet med varje införande i kunskapsbasen är otvetydigt, och där diskreta, välförstådda problemlösningsförfaranden fungerar på explicita, förklarande modeller av det relevanta applikationsområdet. 8 Problemen med oförutsägbart beteende i regelbaserade representationer, 12 och svårigheterna med långsiktigt underhåll av stora kunskapsbaser kodade som regler, 13 är allmänt erkända. Samtida metoder för utveckling av kunskapsbaserade system överger därmed användningen av traditionella regelbaserade ramar, och betonar istället användningen av programvarumoduler som genererar väldefinierade problemlösningsbeteenden. 14 4 I vårt laboratorium har vi utvecklat en ram för att bygga kunskapsbaserade system som kallas PROTÉGÉ-II. 7, 9, 15 PROTÉGÉ-II tillhandahåller en metod och en omfattande uppsättning verktyg som gör det möjligt för utvecklare att bygga kunskapsbaserade system från återanvändbara komponenter på ett principfast sätt. Vid användning av PROTÉGÉ-II anger systembyggare först en domänmodell som definierar termer och relationer för det allmänna applikationsområdet-till exempel, domänen protokollbaserad vård för AIDS-patienter, som innehåller begrepp som protokoll, recept läkemedel, laboratorietester, och så vidare. Eftersom domänmodellen anger abstrakta relationer som alltid är sanna, oberoende av särskilda förhållanden (t.ex. förhållandet mellan protokoll i allmänhet och droger i allmänhet), men inte definierar specifika relationer som kan vara eller kanske inte är sanna (t.ex. hur läkemedlet zidovudin används i ett visst protokoll), hänvisar vi till modellen som en ontologi för applikationsområdet. 16, 17, 18 En ontologi omfattar en uppsättning klasser av begrepp, och relationer mellan dessa begrepp, som kan vara användbara för att konstruera modeller av specifika tillämpningsuppgifter. Vår ontologi av AIDS protokoll, till exempel, definierar begrepp såsom kliniska prövningar, läkemedel regimer, recept läkemedel, laboratorietester, och relationer mellan dem (Figur 2 ). Ontologin anger på lämpligt sätt inte vilka läkemedelsregimer som kan användas i ett visst protokoll; ontologin anger endast de klasser av begrepp som är relevanta inom ett applikationsområde, snarare än de fall där dessa klasser förekommer. I metoden PROTÉGÉ-II använder ett datorbaserat verktyg domänen ontologi för att automatiskt generera ett domänspecifikt kunskaps-förvärv verktyg som kliniker kan använda för att ange detaljer i specifika protokoll, vilket gör det möjligt för klinikerna att omedelbart de begrepp som definieras i ontologin för de specifika protokoll som de vill koda (se avsnitt 6). Systembyggare som använder PROTÉGÉ-II måste från ett bibliotek med fördefinierade problemlösningsmetoder välja ett domänoberoende förfarande (eller en uppsättning förfaranden) som kan automatisera den applikationsuppgift som ska lösas. Problemlösningsmetoder implementeras i programvarumoduler som behandlar väl beskrivna beräkningsuppgifter, såsom begränsningsnöjdhet, klassificering eller planering. En problemlösningsmetod-som en programvara från ett matematiskt subrutinbibliotek-tillhandahåller en standardiserad beräkningsalgoritm som kan återanvändas i en mängd olika sammanhang. En matematisk subrutin har i allmänhet ett lättförståeligt mål (t.ex. beräkna en hyperbolisk cosinus, eller utföra en snabb Fouriertransform), där förhållandet mellan ingångarna till subrutinen och utgångarna överensstämmer med specifika matematiska relationer (t.ex. utdata är den snabba Fouriertransform av inmatningen). En metod för problemlösning, å andra sidan, har ofta ett mer begreppsmässigt abstrakt mål (t.ex. välja den mest sannolika klassificeringen med tanke på en uppsättning indata, generera en plan med tanke på en uppsättning begränsningar, generera en abstraktion med en uppsättning primära data), och har ingångar och utgångar som överensstämmer med vissa logiska, ofta icke-matematiska förhållanden (t.ex., utdata är en uppsättning klassificeringar av indata som uppfyller en uppsättning klassificeringsregler som också är indata till metoden). En av de problemlösningsmetoder som vi använder i EON används för att planera protokollstyrd terapi. Som vi ska beskriva i avsnitt 3 genomför denna problemlösningsmetod, som kallas tillfällig förfining av skelettplanen, en extremt allmän kontrollstrategi som rekursivt bryter ned abstrakta planspecifikationer i de ingående specifikationerna, som i sig själva kan vara nedbrytbara i specifikationer om fortsatt finfördelad granularitet. En problemlösningsmetod kan definiera ett antal deluppgifter som måste behandlas med ytterligare andra problemlösningsmetoder (figur 3). Atomiska problemlösningsmetoder som inte utgör ytterligare deluppgifter kallas problemlösningsmekanismer (efter en namngivningskonvention som antagits av andra författare 19 ). Vid användning av PROTÉGÉ-II måste utvecklarna ange hur datakraven för de domänoberoende problemlösningsmetoderna (t.ex. specifikationer för skelettplan, temporal abstraktion) relaterar till de olika begrepp som definieras i den relevanta domänen ontologier (t.ex. kliniska protokoll, episoder av anemi). Att bygga upp ett kunskapsbaserat system är därför en fråga om att definiera explicita kartläggningar mellan de begrepp som finns representerade inom området ontologi (t.ex. ontologin för aidsprotokoll) och de abstrakta datakraven för den särskilda problemlösningsmetod som har valts för att lösa den aktuella applikationsuppgiften (t.ex. förfining av episodisk skelettplan). 20 Datakraven för problemlösningsmetoden är som de formella parametrarna för en subrutin i ett programmeringsspråk för förfaranden; för att konstruera ett fungerande kunskapsbaserat system måste utvecklarna ange hur dessa formella parametrar kan uppfyllas av vissa delar av domänkunskapen och av dataunderlaget för körningstid, som alltid definieras i termer av relevant domän ontologi. Figur 4 visar till exempel diagrammatiskt hur begreppen i en klinisk-protokolldomän ontologikarta överensstämmer med kraven i metoden för episodisk skelettplansraffinaderi. I metoden PROTÉGÉ-II definierar systembyggare (1) en domän ontologi som räknar upp begreppen inom applikationsområdet, (2) konfigurerar en problemlösningsmetod som implementerar någon stereotypisk kontrollstrategi och (3) kartlägger begreppen som definieras i domänen ontologi på datakraven för problemlösningsmetoden. Resultatet är att intelligenta system kan konstrueras från återanvändbara byggstenar (dvs. domän ontologier och problemlösningsmetoder) på ett flexibelt men ändå principfast sätt. Den därpå följande komponentbaserade arkitekturen klargör den roll som varje inträde i kunskapsbasen spelar i problemlösning, vilket bidrar till ett kontinuerligt underhåll av systemet. Både problemlösningsmetoderna i det nuvarande PROTÉGÉ-II-biblioteket och domänen ontologier som systembyggare kartlägger till dessa metoder är kodade i CLIPS, ett populärt C-baserat kunskapsrepresentationsspråk utvecklat av NASA. Som ett resultat av detta genererar PROTÉGÉ-II i slutändan kunskapsbaserade system som körs i C, med hjälp av utvecklare som kanske vill bädda in dessa system inom en större programvaruram. PROTÉGÉ-II automatiserar applikationsuppgifter genom att använda domänoberoende problemlösningsmetoder som arbetar med domänspecifika kunskaper. Problemlösningsmetoder kan beteckna specifika deluppgifter (dvs. beräkningsmål), som själva kan lösas genom ytterligare andra problemlösningsmetoder. En atomisk problemlösningsmetod som inte medför ytterligare deluppgifter är en problemlösningsmekanism. Arkitekturen som vi har designat för att automatisera protokollbaserad terapi är konstruerad utifrån återanvändbara problemlösningsmetoder som är generiska komponenter i PROTÉGÉ-II metodbiblioteket. Det nuvarande EON-systemet (se figur 1 ) omfattar flera problemlösningsmetoder. Vi har utvecklat generiska problemlösare för att bestämma patienters lämplighet för protokoll, 21 och för att upprätta lämpliga protokoll-riktad terapi. En annan problemlösare, RÉSUMÉ, utgör ett genomförande av en annan generisk problemlösningsmetod, kunskapsbaserad timlig abstraktion, 6, 22 som tar som indata primära tidsstämplade patientdata (t.ex. hemoglobinvärden), och genererar som utdata relevanta tidsberoende abstraktioner av dessa data (t.ex. episoder av anemi). Insamlingen av problemlösare i EON kan ses som en uppgiftsspecifik arkitektur för protokollbaserad vård som fungerar på protokollkunskapsbaser som utvecklare skapar med hjälp av PROTÉGÉ-II. 23 Vi har implementerat två kunskapsbaserade problemlösare som tillhandahåller protokollbaserat beslutsstöd: (1) ett program som avgör en patients lämplighet för olika protokoll och riktlinjer, 21 och (2) ett program som genererar behandlingsrekommendationer för varje klinikbesök av en viss patient, baserat på den aktuella kliniska situationen och lämpliga protokoll enligt vilka patienten behandlas. 9 I detta avsnitt beskriver vi hur det senare programmet-behandlingsplaneraren-implementeras inom EON 7 ESPR (beskrivning av kliniska-protokoll begrepp i allmänhet) (beskrivning av generiska planelement) (beskrivning av instanterade planelement) I PROTÉGÉ-II, datakraven för problemlösningsmetoder är uppfyllda av den domänspecifika kunskap som instantifierar domän ontologi (se figur 2 ) för en viss tillämpning. Metoden använder förklarande kartläggningsrelationer för att specificera hur fall av begrepp som representeras inom området ontologi relaterar till specifika input-output-krav för metoden. Ramverk. Även om det program som avgör patienternas lämplighet för protokoll genomförs på ett sätt som liknar terapiplaneraren (dvs. som en sammanställning av problemlösningsmetoder), diskuterar vi bara behandlingsplaneraren i detta papper, på grund av utrymmesbegränsningar. Kärnan i behandlingsplaneraren är den metod för problemlösning som kallas episodisk förfining av skelettet (ESPR; figur 5). ESPR-metoden inspirerades av beteendet hos ONCOCIN-systemet för protokollbaserad vård inom onkologi, 2 och har varit föremål för pågående forskning i vårt laboratorium i mer än ett decennium. Till skillnad från en målinriktad klassisk planerare utgår ESPR-metoden från att det redan finns en skelettplan som behöver detaljer för att vara fullständigt specificerad vid en viss tidpunkt. Skelettplanen är hierarkisk och består av planelement som specificerar de åtgärder som ska utföras på olika abstraktionsnivåer (t.ex. protokoll omfattar läkemedelsregimer; läkemedelsregimer omfattar recept; recept omfattar administration av vissa läkemedel). Planen är skelett till sin natur eftersom egenskaperna hos planeringsenheterna (t.ex. de exakta doserna av läkemedel; de särskilda laboratorietesterna på beställning) kanske inte är helt specificerade initialt, utan snarare kan bero på den nuvarande kliniska situationen och på ytterligare domänkunskap. För att hantera en skelettplan krävs att den bryts ned i dess nuvarande beståndsdelar och att dess egenskaper bestäms med hjälp av förfining, så att problemlösaren kan generera en uppsättning helt specificerade åtgärder som användaren kan utföra. Den exakta upplösningen av planen vid en viss tidpunkt (t.ex. de specifika läkemedelsregimerna, och därmed de specifika recepten för att administrera en viss dag 8 Protokollbaserad vård Episodisk skelettplansförfining Revideringsplan Situationsbaserad översyn Kunskapsbaserad tidsåtgång Föreslagna planer för att uppfylla kraven i det relevanta protokollet) måste lösas av planeraren i körtid. Planeringen är episodisk i den meningen att planeraren åberopas flera gånger under genomförandet av skelettplanen (vanligtvis en gång under varje patients sammandrabbning). Vid varje planeringssession undersöker planeraren tillståndet i världen-inklusive åtgärder som har genomförts och åtgärder som fortfarande pågår-och bestämmer lämpliga åtgärder att vidta vid tidpunkten. När ESPR-metoden används betraktas därför bestämning av lämplig behandling som en process för att förfina en abstrakt, skelettplan (dvs. ett kliniskt protokoll) som kan brytas ned i en eller flera ingående planer (t.ex. administration av särskilda behandlingsregimer) som var och en är mer detaljerad än den abstrakta planen. Utgången av planeringsprocessen är en fullständigt specificerad (instantifierad) genomförandeplan-som, inom området protokollbaserad vård, utgör en uppsättning behandlingsrekommendationer för den utövare att följa. 9 Flera välkända medicinska kunskapsbaserade system har använt förfining av skelettplanen som den underliggande problemlösningsmetoden. Friedland 24 utvecklade till exempel den första beskrivningen av skelettplanering, som utgjorde grunden för hans version av MOLGEN-systemet för utformning av laboratorie 9 experiment inom molekylär genetik. (Friedlands MOLGEN började med en abstrakt experimentell design, som sedan utvecklades uppifrån och ner för att utarbeta en detaljerad experimentell forskningsplan.) Digitalis Therapy Advisor 25 använde sig också av en förfining av skelettplanen för att instantera varje rekommendation som programmet skulle ge. Till skillnad från EON utförde dessa tidigare system skelettplanering som en engångshändelse. Det fanns ingen explicit långsiktig plan (dvs protokoll) som varken MOLGEN eller Digitalis Therapy Advisor försökte följa på ett tillfälligt sätt. För att ESPR-metoden ska fungera krävs som insats (1) en skelettplan som ska inhaleras, (2) kunskap som krävs för att förfina en detaljerad plan från skelettplanen, (3) data från miljön som definierar det aktuella fallet, och (4) aktuell tid. Skelettplanen kan medföra algoritmer som äger rum över tid (t.ex. ett kliniskt protokoll som specificerar en sekvens av ingrepp), vilket gör den lämpliga omedelbarheten av skelettplanen tidsberoende. Som kommer att bli uppenbart, både behovet av att representera situationen för ett givet fall över tiden och den tidsberoende karaktären av själva skelettplaneringsprocessen gör temporal resonemang ett viktigt inslag i ESPR-metoden. Istället för att formulera ESPR-metoden som en monolitisk problemlösare har vi valt att dela upp metoden i tre huvuduppgifter: 1) föreslå en plan, 2) identifiera problem och 3) revidera en plan (se figur 5). Den deluppgift som föreslås innebär att man fastställer standardplanen med tanke på resultaten av tidigare planeringsepisoder och den aktuella tidpunkten Således kan denna deluppgift avgöra att patienten bör behandlas enligt ett särskilt aidsprotokoll, och med tanke på att patienten bör behandlas enligt en viss fas i protokollet, och med tanke på att patienten bör behandlas med en viss uppsättning receptbelagda läkemedel, och så vidare. Den identifiera-problem subtask identifierar egenskaper i det nuvarande fallet som kan kräva problemlösaren att ändra standardplanen (t.ex. episoder av anemi eller andra biverkningar, progression av sjukdom trots behandling). Den reviderade planens deluppgift ändrar standardplanen som svar på eventuella problem som har identifierats (t.ex. genom att eliminera giftiga läkemedel eller minska deras doser, eller överföra patienten till ett alternativt protokoll). Dessa tre deluppgifter motsvarar de delar av kliniska protokoll som (1) definierar standardbehandlingsplanen för typiska patienter, (2) identifierar eventuella biverkningar av behandlingen eller andra förutsägbara kliniska situationer som kan kräva ändring av standardförfarandet, och (3) dikterar sätt att ändra standardbehandlingen när avvikande situationer inträffar. Deluppgifterna ger ett bekvämt sätt att bryta ner ESPR-metoden i enklare byggstenar. De är definitivt inte det enda sätt på vilket vi kan ha valt att bryta upp ESPR-metoden. När ESPR tillämpas på ansökan uppgiften att utforma terapi för patienter som behandlas enligt kliniska protokoll, definierar ESPR en behandlingsplan enligt en strategi som är jämförbar med den föreslagna kritique-modifiera tillvägagångssätt som har tillämpats på ett antal design uppgifter. För det första undersöker metoden den grundläggande protokollalgoritmen för att bestämma vilken uppsättning kliniska ingrepp som normalt ska ges till en patient, med tanke på patientens tidigare behandling. Denna "standardplan" kan vara lämplig för en okomplicerad patient, men ofta finns det speciella situationer som ger order om ändring av planen (t.ex. en minskning av den vanliga dosen av AZT hos en AIDS-patient som utvecklar anemi). Således, identifiera-problem subtask avgör om det finns några fördefinierade förmildrande mönster i data som ska undvikas. Om det finns, gör deluppgiften om översyn av planen en lämplig justering av den grundläggande behandlingsplan som ursprungligen hade föreslagits. De tre deluppgifterna i ESPR-metoden löses genom ytterligare domänoberoende problemlösningsmetoder från PROTÉGÉ-II-biblioteket, som visas i figur 5. Vi har utvecklat en omedelbar-och-nedbrytningsmetod för att finslipa skelettplanen och för att generera standardplanen, och en situationsbaserad-revisionsmetod för att kartlägga problemmönster för en uppsättning plan-modifierings operatörer. Den kunskapsbaserade metoden, som beskrivs i avsnitt 4, löser problemets deluppgift. ESPR-metoden, och de tre metoder som i sin tur kallas ESPR-metoden, arbetar tillsammans för att tillhandahålla den beräkningsmaskineri som krävs för att automatisera uppgiften att protokollbaserad terapiplanering. 10 Vid användning av den generiska ESPR-metoden speciellt för uppgiften att planera protokollbaserad terapi, konstruerar vi instantiate-and-decompose-metoden för att bestämma lämplig behandling och tillhörande diagnostiska tester (t.ex., standardläkemedel att administrera, laboratorietest på beställning) som krävs enligt relevant protokoll. Instantiate-and-decompose metoden fungerar genom att bestämma värdena av attribut-såsom frekvensen och dosen av en drog-av de delar av skelettplanen som är relevanta vid den tidpunkten. Metoden använder protokolloberoende förfining kunskap-såsom formeln för att uppskatta en patients kroppsyta (BSA) från hennes längd och vikt-och protokoll-specifika kunskap-såsom standarddosen av ett läkemedel, ges i mg/m 2 av BSA-för att bestämma ett attributvärde, såsom dosen av läkemedlet för en viss patient. För sönderdelningen av metoden instantiate-and-decompose kräver som en av dess ingångar en domänspecifik algoritm för nedbrytning av varje planelement (t.ex. protokollspecifikation) i planeringselementets beståndsdelar (t.ex. läkemedelsregimer). En sådan algoritm för ett kliniskt prövningsprotokollet, till exempel, kan ange att en patient bör få alternativa kurser av två experimentella läkemedel under en period, och sedan få utvärdering efter behandlingen för ett ytterligare intervall ( Figur 6 ). Algoritmen representeras internt som en stat-övergång graf vars noder är delar av skelettet planen (t.ex. läkemedel regimer, recept), och vars övergångar specificerar villkoren för att flytta till nästa plan element (t.ex. att byta från en drog regim till en annan). Dessa övergångsvillkor är skrivna som predikat som kontrollera för särskilda temporal mönster i fallet data (t.ex., "om det har varit måttlig anemi som varar 2 veckor sedan AZT behandlingen senast avbröts"). Dessa statsövergångstabeller har ett format som liknar det som används i andra metoder för att automatisera protokollbaserad vård som GEODE-CM, 27 men skiljer sig åt genom att, i dessa tillvägagångssätt, göra en övergång till ett nytt tillstånd vanligtvis återspeglar en förändring i systemets kunskap om patienten, snarare än början av en ny protokoll specificerad åtgärd. En traditionell planeringsalgoritm väljer bland alternativa planeringsåtgärder genom att förutse konsekvenserna av att genomföra dessa åtgärder och genom att utvärdera vilket alternativ som sannolikt kommer att leda till att planerarens mål uppfylls. I ESPR-metoden används dock fördefinierade tidsmönster i falldata för att fastställa de aktuella åtgärderna, med tanke på en skelettplan. ESPR-planeraren "fint toner" alltså standard, skelettplan utan uttryckligt behov av att förutsäga effekterna av konkurrerande åtgärder Detta beroende av fördefinierade mönster för att välja lämpliga åtgärder kräver att ESPR-metoden har vissa medel för att identifiera externa händelser som refereras i tidsmönstren (t.ex. förändringar i patientens tillstånd) som kan diktera ändringar av standardplanen (t.ex. ändring av dosen av ett läkemedel). ESPR använder den kunskapsbaserade metoden för tidsavstängning för denna problemidentifieringsuppgift. Den kunskapsbaserade metoden tar som indata tidsstämplad och intervallbaserad data (t.ex. hemoglobinvärden) och olika klasser av kunskap som krävs för att utföra temporal abstraktion (t.ex. kunskap om definitionen av anemi i termer av hemoglobinvärden), och genererar som utgångsepisoder av patientproblem som kan orsaka ESPR-behandlingsplaneraren att justera standardbehandlingsplanen (se avsnitt 4). ESPR använder metoden för situationsbaserad översyn av problemlösning för att ändra den standardplan som genereras av metoden för omedelbar och avveckling. Den situationsbaserade revisionsmetoden utför dessa förändringar när den kunskapsbaserade metoden för temporal abstraktion identifierar vissa förspecificerade tidsmönster i patientdata. Översynerna av den nuvarande planen definieras med verksamhetsutövare som 1) lägger till nya planåtgärder, 2) ändrar attribut för föreslagna planåtgärder eller 3) drar tillbaka föreslagna planåtgärder. Således kan ett temporalt mönster som kräver en minskning av dosen av ett läkemedel kräva situationsbaserad-revision metod för att fråga efter "andra episoden av måttlig anemi", och sedan att ändra DRUG_DOSE 11 Figur 6: Denna algoritm för en AIDS kliniska-trial protokoll visar en del av den sekvens av åtgärder som måste tillämpas på patienter över tid. Algoritmen skrivs in i ett kunskapsförvärvsverktyg som genereras av PROTÉGÉ-II-systemet från den domän ontologi som visas i figur 2. Protokollet i figuren kräver att patienter som är hiv-positiva och anses vara berättigade till protokollet efter ett första besök slumpmässigt tilldelas en av två grupper som får alternativa behandlingar. Attributet för det föreslagna receptet på läkemedel. När ESPR identifiera-problem subtask utför, den kunskapsbaserade temporal-abstraktion metoden upptäcker alla förekomster av måttlig anemi. Identifiering av tidsmönstret själv-en uppgift som innebär ordinalt urval (dvs. identifiering av den andra episoden av måttlig anemi)-kräver situationsbaserad-revision metod kallas av ESPR för att fråga Chronus databassystem (se avsnitt 5). 12 Den kunskap som krävs enligt ESPR-metoden (en hierarki av skelettplanelement; algoritmer som anger hur varje planelement ska brytas ned över tid; och tidsmönster som åberopar planmodifieringsoperatörer) är inte specifikt kliniskt till sin natur. För att tillämpa ESPR på applikationsuppgiften att planera protokollbaserad terapi måste utvecklaren definiera en domän ontologi för protokollbaserad vård som kan kartläggas till de termer som används i ESPR-metoden. * Vid ett minimum, domän ontologin måste ha (1) en modell av kliniska protokoll, inklusive en beskrivning av hur kliniska algoritmer representeras; (2) ett schema för att representera patientdata; (3) en kategorisering av läkemedel, laboratorietester och kliniska ingrepp som kan användas i protokollen; (4) en patientbeskrivning vokabulär, inklusive de termer som betecknar patientproblem; och (5) ett predikat språk för att ange kliniska tillstånd. Kartläggningarna från domän ontologin till datakraven för ESPR-problemlösningsmetoden bestämmer hur ESPR-metoden ska tillämpa sin algoritm på domänkunskapen. 9, 20 Kartläggningarna anger till exempel hur domänspecifika flödesdiagram som beskriver kliniska algoritmer (t.ex. i figur 6 ) kan ses av ESPR-metoden som generiska state-transition tabeller som har skelettplan element i samband med varje tillstånd, och temporal predikat i samband med varje övergång. Den ESPR-baserade terapiplaneraren är ett exempel på en av de problemlösningskomponenter som vi har införlivat i EON-arkitekturen; den ansvarar för att förfina protokollspecifikationerna i specifika behandlingsrekommendationer för leverantörer att följa. Själva ESPR-metoden är dock utformad för att vara domänoberoende. Problemlösningsmetoden är en generisk top-down skelettplanerare som uppfyller beräkningskraven för protokollbaserad behandlingsplanering. På samma sätt är de tre problemlösningsmetoder som automatiserar de deluppgifter som ESPR åberopar också helt domänoberoende, och kan användas som modulära byggstenar. Det kan finnas tillfällen då utvecklare kommer att vilja ersätta en modifierad version av en av dessa finer-grained problemlösningsmetoder till ESPR, för att uppfylla ovanliga problemlösningskrav som ställs av en viss klass av applikationsuppgifter. Den kompositionella karaktären hos problemlösningsmetoderna i PROTÉGÉ-II-biblioteket underlättar denna typ av anpassning till "plug and play". 28 Vår analys av ett stort antal kliniska protokoll visar att protokollförfattare ofta anger komplexa mönster av kliniska händelser som dikterar särskilda kliniska åtgärder som leverantörer bör följa. 10 Även om mänskliga kliniker är bra på att känna igen komplicerade mönster i patientdata, är det mycket svårare för maskiner att utföra nödvändiga temporal resonemang. 29 Automation av protokollbaserad behandlingsplanering kräver att datorn får tillgång till tidsstämplade data lagrade i en klinisk databas. Medan databasen innehåller råa datavärden, beskrivs de kliniska tillstånd som kan bestämma en patients behandling vanligtvis på en högre grad av abstraktion, ofta med intervall av tid, utöver tidpunkter. Således, protokollet för AIDS terapi som vi har använt i våra tidigare exempel kräver förändringar i zidovudin dosering baserad på episoder av anemi, snarare än på värdet av en patients serumhemoglobin på en viss dag. Uppgiften att abstraktera data till högre nivå, intervallbaserade begrepp kallas timlig abstraktion. Figur 7 visar exempel på abstraktioner av trombocyt- och granulocytvärden under administrering av ett kliniskt protokoll som kallas PAZ för behandling av patienter med kronisk transplantat-mot-värdsjukdom (CGVHD). Tidslinjen i figuren börjar med en benmärgstransplantation (BMT). Primitiva dataelement (t.ex. trombocyt- och granulocytantal * I PROTÉGÉ-II kallas en sådan domän ontologi för applikation ontologi. 20 Utvecklare skapar ofta en applikation ontologi genom att förfina en domän ontologi som de har skapat tidigare, så att elementen i applikationen ontologin enkelt kan kartläggas till den problemlösningsmetod som utvecklarna har valt för applikationen. • 0 400 200 100 50 BMT Förväntade CGVHD-värden) sedan abstrakteras på ett sammanhangsspecifikt sätt i mer meningsfulla sammanfattningar (t.ex. grad av benmärgstoxicitet). När så är lämpligt förenas punktbaserade data eller abstraktioner för att skapa nya intervaller under vilka vissa karakteriseringar håller. Ytterligare temporal abstraktion kan göra det möjligt att förena intervaller i längre intervaller som ger ännu högre konceptuella sammanfattningar av patientens kurs över tid. I ESPR problemlösningsmetod, subtask namngivna identifiera problem (se figur 5 ) kräver timlig abstraktion för att översätta elementära data till meningsfulla mönster. Underuppgiften om identifierande problem kan lösas med hjälp av den metod för problemlösning som kallas kunskapsbaserad timlig abstraktion. 6, 30 Denna metod, liksom de andra metoderna i PROTÉGÉ-II-biblioteket, är domänoberoende. I enlighet med EON-systemet utvärderar och sammanfattar den kunskapsbaserade metoden för tidsabstraktion tillståndet för en patient över ett bestämt tidsintervall (eventuellt över hela patientregistret). Metoden tar som sin ingång tidsstämplade data (t.ex. individuella hemoglobinvärden och terapihändelser), och återvänder som dess output abstraktioner av de data som tolkas över specifika tidpunkter eller intervall (t.ex. perioder av anemi eller normala hemoglobinnivåer). Tidigare, 22 vi har identifierat fem beräkningskrav för en metod som abstrakterar tidsorienterade kliniska data: 1. Metoden måste tillåta inmatningsdata och resultatslutsatser som är på flera nivåer av abstraktion (t.ex., rå hemoglobin kan vara abstrakt i "måttlig anemi", ges ytterligare information, "måttlig anemi" kan då vara abstrakt i "pancytopeni"). 2. Utgångspunkten är följande: Metoden måste acceptera och tolka data som kommer in i någon tidsordning som tillåter tillbakadragande av abstraktioner som inte längre är giltiga, och för att skapa nya tolkningar av det förflutna och nuvarande tillstånd, såsom när laboratorierapporter som gäller för en föregående dag plötsligt anländer. 3. Vad är det som händer? Metodens tolkning av tidsorienterade data bör vara känslig för det sammanhang i vilket uppgifterna erhölls. Till exempel kan vissa blodsockervärden hos en patient som behandlas enligt ett diabetesprotokoll anses vara "normala" om de mäts efter måltider, men kan vara "onormala" om de registreras när patienten fastar. 14 4. Vad är det för fel på dig? Metoden bör göra det möjligt att bibehålla flera samtidiga tolkningar av samma data. Således kan den problemlösare som åberopar metoden informeras om att ett mönster i en patients serumhemoglobin mätningar överensstämmer både med anemi på grund av sjukdomsprogression och med myelotoxicitet på grund av aktuell behandling. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Den domänkunskap på vilken problemlösningsmetoden fungerar måste ha tydliga semantik, vilket underlättar förvärv, underhåll, återanvändning och sharability av denna kunskap. Dessa krav är målen för den kunskapsbaserade metoden för tidsavstängning och för genomförandet av denna metod i den problemlösningskomponent som kallas RÉSUMÉ. 22 Den kunskapsbaserade metoden för tidsavstängning, liksom andra metoder i PROTÉGÉ-II-biblioteket, är en återanvändbar byggsten. Själva metoden identifierar ett antal deluppgifter, som var och en löses genom andra återanvändbara metoder eller mekanismer i biblioteket. Den kunskapsbaserade metoden för avvänjning i tid (figur 8 ) innebär fem deluppgifter: 1) begränsning i tidssammanhang – skapande av relevanta tolkningssammanhang som är avgörande för att fokusera och begränsa omfattningen av inferensen (t.ex. identifiering av "postprandiella" och "fastande" sammanhang för tolkning av värden för blod-socker); 2) vertikala temporära slutsatser från samtidiga påståenden om råa eller abstrakta data i begrepp på högre nivå (t.ex. abstraktion av ett hemoglobinvärde på 8,0 g/dl till ett begrepp som "anemi" som förekommer vid samma tidpunkt); 3) horisontella tinningsinferenser från liknande typ av satser i samband med tidsintervaller som omfattar olika, men sammanhållande eller överlappande tidsperioder (t.ex. slutsatsen att två episoder av anemi som har på varandra följande datum kan ses som en enda episod); 3) tinningsinterpolation av icke-sammansatta punkter eller intervaller, associerade med förslag av liknande typ (t.ex. slutsatsen är att två episoder av anemi som inträffade inom en kort tid av sjukdomen, som svar på svars- och svarsfrekvensen, som inte kan ses som ett svar på ett svar på ett svar på ett svars-svar). Dessa fem deluppgifter i den kunskapsbaserade metoden för tidsfördröjning har beskrivits i detalj på annat håll. 6, 30 Var och en av de fem deluppgifterna löses med hjälp av en annan problemlösningsmekanism, som också lagras i PROTÉGÉ-II-biblioteket (se figur 8). Mekanismerna, som vi har beskrivit tidigare, 6, 22 inkluderar en mekanism för att skapa relevanta tidsmässiga sammanhang, tre grundläggande temporalabstraktionsmekanismer, och en mekanism för att matcha tidsmönster. Ingången till temporalabstraktionsmekanismerna är en uppsättning av punkt- eller intervallbaserade kliniska parametrar (t.ex. ett visst hemoglobinvärde; 3 veckors måttlig anemi) och händelser (t.ex. administrering av reguljärt insulin; behandling enligt ett visst kemoterapiprotokoll). En annan speciell typ av insats är ett eller flera abstraktionsmål (t.ex. övervakning av insulinberoende diabetes). Mekanismerna för tidsfördröjning producerar outputabsorbationer av flera abstraktionstyper: tillstånd (t.ex. LÅG), gradient (t.ex., UPPHÄVANDE), hastighet (t.ex. FAST) och mönster (t.ex., CRESCENDO). Den sammanhangsbildande mekanismen löser deluppgiften om begränsning av tid-kontext. Mekanismen skapar timliga referensramar som gör det möjligt för de temporal-abstraktionsmekanismerna att skapa kontextspecifika abstraktioner. Förekomst i ärendedatabasen av särskilda händelser (t.ex. terapeutiska ingrepp), parametrar (dvs. primära data eller tidigare avslutade tidsmässiga abstraktioner), eller 15 Temporal-abstraktion uppgift Temporal mönster matchar Temporal inference Sammanhangsbildning TASK SUBTASKS MECHANISMS METOD Samtida abstraktion Kunskap-baserade tidsmässiga abstraktion abstraktion mål kan utlösa dynamiskt skapandet av en motsvarande tolkning-kontext intervall. Således kan en händelse som "benmärgstransplantation" utlösa en tolkningskontext där efterföljande patientdata anses möjligen definiera förekomsten av transplantat-mot-värdsjukdom (se figur 7); förekomsten av en parameter (t.ex. "måttlig anemi") kan åberopa ett sammanhang där tolkningen av en annan parameter (t.ex. erytrocytsedimentationshastighet) påverkas. Den samtidiga abstraktionsmekanismen omvandlar en eller flera kliniska parametrar och deras värden, kopplade till samtidiga tidpunkter eller tidsintervall, till värdet av en ny abstrakt parameter (se figur 8). Mekanismen producerar därför utdataparametrar som är förknippade med exakt samma tidpunkter eller intervall som indataparametrarna. Samtidigt abstraktion, till exempel, kan dra slutsatsen att en hematokrit på 30% vid en viss tidpunkt motsvarar "måttlig anemi".
EON REF är en formalism där en riktlinjemodell representeras som en uppsättning scenarier, åtgärdssteg, beslut, grenar, synkroniseringsnoder som är kopplade till ett "följt av" förhållande.
EON: A Component-Based Approach to Automation of Protocol-Directed Therapy
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}