Medicinska beslutstödssystem med Arden syntax

Transkript

1 Fördjupningsuppgift Artificiell Intelligens HKGBB0 Kognitionsvetenskapliga programmet, HT 2002 Institutionen för Datavetenskap Linköpings universitet Medicinska beslutstödssystem med Arden syntax KogVet2, fack 16

2

3 Innehållsförteckning 1. Inledning 4 2. Bakgrund Medicinska beslutstödsystem Definition Varför behövs MBSS Historik MBSS Olika typer av MBSS 6 3. Arden Syntax Arden vs. QMR Arden Syntax Medicinska logikmoduler Arden Syntax i två BSS MBSS i ett klinisktkemiskt laboratorie Expertext modellen Diskussion Referenser 14

4 ,QOHGQLQJ Syftet med denna fördjupning är o att på ett ingående sätt beskriva Arden Syntaxen, dess syften, struktur och användningsområden, o att ge en kort översikt i ämnet medicinska beslutstödssystem. Beslutstödsystem inom vården intresserar mig eftersom jag tror att de har stort potential i att stödja vårdpersonal att effektivt hjälpa patienter. Det som intresserar mig mest är det som man på 60-talet inte förstod vikten av, nämligen att integrera systemet i den arbetsmiljö för vilken det är ämnat, att skapa acceptans för systemet samt att kunna sprida den medicinska kunskapen vidare. Med anledning av detta sista fångade Arden Syntaxen mitt intresse. Arden Syntaxen har ett tydligt och mycket viktigt syfte, att möjliggöra en spridning av medicinsk kunskap mellan olika medicinska beslutstöds- och andra datasystem, och därmed också tillåta en spridning geografisk. Mitt arbete täcker inte många av de andra problem som finns att ta hänsyn till i en generell diskussion kring beslutstödssystem (ex; att kontrollera kunskapsinhämtningen, att fastställa vems ansvaret är, skydda patient-id).

5 %DNJUXQG±0HGLFLQVNDEHVOXWVW GVV\VWHP 'HILQLWLRQ Ett medicinskt beslutstödsystem är: 6. ett dataprogram som är utformat för att hjälpa yrkesverksamma inom vården att ta medicinska beslut 7. och detta program o är ett aktivt kunskapssystem vilket minst två delar av patientinformation. Beslutstöden som genereras är fallspecifika. 1 o upprätthåller en hög nivå av problemlösningsförmåga, som i normala fall kräver en mänsklig expert, dvs. en person med mångårig erfarenhet och utbildning inom området. Jag väljer att tolka termen beslutstödssystem som i princip synonym med termen expertsystem. Jag kommer i arbetet att använda mig av termen beslutstödssystem, med förkortningen BSS, samt MBSS för medicinskt beslutstödssystem. 9DUI UEHK YV0%66" En stor del av aktiviteten i sjukvården handlar om att ta beslut; att bestämma vilka undersökningar och tester som bör göras på en patient, givet deras symptom och eventuella tidigare undersökningar. Specialister inom ett visst område kan givetvis inte närvara vid alla de tillfällen de behövs för konsultation och därmed kan viktiga beslut komma att skjutas upp. Omfånget av medicinsk kunskap är stort och ökar ständigt. Därför är behovet för kontinuerlig uppdatering av kunskapen stort. Det kan vara ett problem för en läkare, även en läkare med specialistkompetens inom en domän, att hinna med att uppdatera sig och filtrera bort information samtidigt som denna har sina dagliga åtaganden inom den medicinska verksamheten. Detta är två anledningar som visar att det finns ett behov för stöd i vårdverksamhet och detta stöd kan i viss utsträckning ske med hjälp av datorer och informationsteknik. +LVWRULN0%66 Medicinska beslutstödssystem började diskuteras redan i slutet av 50-talet då datorer introducerades i sjukvården och då artificiell intelligens formades som forskningsområde. Medicin ansågs av AI-forskarna som en utmärkt domän att testa sina teorier på eftersom där krävs en hög nivå av resonerande i komplexa miljöer. Optimismen var stor och på 50- och 60- talet utvecklades en rad ambitiösa system, främst för diagnostik. (Karlsson, 2001). De första generationerna av beslutstödssystem gav sällan möjlighet för användaren att kontrollera validiteten i de förslag som systemet gav; man fick ingen insikt i hur systemet resonerade. Ofta försökta man också täcka en alltför stor domän istället för att koncentrera sig på ett kliniskt problemområde. Först på 70-talet kom BSS som hanterade en mer begränsad domän, t ex ett beslutstödssystem vid akut magsmärta (de Dombal). Vid det här laget hade också optimismen lagt sig delvis och man förstod att systemen endast skulle stödja läkarna, inte ersätta dem (därav formuleringsnyansen expertsystem vs beslutsstödsystem). 1 Citat av Shortcliffe resp. Wyatt & Spiegelhalter, som refererat i Bemmel & Musen, 1997

6 Ett stort antal beslutstödssystem har utvecklats och använts inom sjukvården. De flesta används i laboratorier eller röntgenavdelningar där de gör olika typer av tolkningar av testeller bild resultat. Endast ett fåtal beslutstödssystem används i den dagliga praktiken vid mötet med patienterna. Anledningar till detta är bl.a. att användare av ofta berättigade skäl varit avogt inställda till dessa system. Ett annat problem som forskarna har fått möta i beslutstödens utveckling är minneskapaciteten hos datorn, vilket man med dagens datorer bemästrat till stor del. 2OLNDW\SHUDY0%66 Ett MBSS består oftast, men inte alltid, av fyra komponenter: 1. Kunskapsbas. Domänspecifik kunskap som behövs för att dra slutsatserna. 2. Patientdatabas. Från vilken man drar slutsatser om det specifika fallet. 3. Inferensmotor. Definierar hur man ska använda kunskapen i kunskapsbasen för att nå rätt slutsats. 4. Användargränssnitt. Kommunikation med användaren. Det finns en rad olika typer av MBSS. En tydlig kategorisering kan man få genom att fokusera på vad det är för typ av stöd som användaren ska få och hur denna ska ges. Den vanligaste typen av beslutstödsystem är semi-självständiga MBSS (eng. unsolicited advice) i vilka interaktionen mestadels sker mellan systemet och någon form av elektroniskt hjälpmedel. Användaren/läkaren är inte aktiv i beslutsstödsprocessen. Det elektroniska hjälpmedlet förser MBSS med information om patienten. System som tolkar EKG-signaler (elektrokardiografi, som mäter hjärtats elektriska aktivitet) kan sägas vara en typ av självständigt MBSS. Ett MBSS med högre AI-faktor är den typen där användaren aktivt frågar systemet om hjälp genom exempelvis en dialoghanterare.(eng. solicited). En sista typ är ett autonomt MBSS som genom interaktion med ev. elektroniska hjälpmedel eller/och databaserad patientjournal hjälp tar beslut om behandling samt utför denna. Exempel på dessa är respiratorer och defibrilatorer. Det sistnämnda systemet ger patienten elektriska stötar vid hjärtstillestånd eller ojämn hjärtrytm. Beslutstödsystemen varierar också med de metoder som ligger bakom genererandet av beslutstödet. Kvantitativa beslutstödsmodeller baseras på statistiska metoder där systemet tränas på en träningsmängd med patientinformation. Dessa metoder bygger ofta på probabilistiska resonemang (Bayes teorem) där ett beslut föreslås i förhållande till tidigare sannolikheter för ett givet sjukdom/symptom förhållande, eller på neurala nätverk. Kvalitativa beslutstödsmodeller baseras på resonemang och fakta givna av medicinska experter utifrån deras kliniska erfarenheter. Man använder sig av ett logiskt resonemang t ex i form av Booleansk logik, i sanningsvärdestabeller eller i regelsystem. Eftersom Arden Syntaxen är till för ett regelbaserat beslutstödsystem ägnar vi en aning mer utrymme åt denna metod. Regelbaserade metoder är en vanlig kvalitativ metod. Som nämnt är det i inferensmotorn som själva resonerandet sker, här definieras hur man ska använda kunskapen i kunskapsbasen. I ett regelbaserat BSS använder man sig av regler, ex: Om symptom 1, symptom 2 och inte symptom 3 finns så kan vi konstatera sjukdom 1. I logiska termer: [(Symp.1 Sympt.2 Sympt.3) Sjukd.1]. Reglerna kan länkas samman så att man kan söka svaret framifrån eller bakifrån, beroende på om det var en sjukdom eller ett symptom man ville veta någonting om.

7 $UGHQ6\QWD[ Arden Syntax är ett standard format för konstruerandet av ett medicinsk regelbaserad beslutstödsystem. Den har utvecklats med syfte att P MOLJJ UD YHUI UDQGHWRFKGHODQGHW av databaserad medicinsk kunskap över olika datasystem och därmed olika institutioner och nationer. Med delande av kunskap menas att två olika system som körs på samma plats kan använda samma kunskapsbas för olika syften. Med överförande av kunskap krävs att kunskapsbasen kan användas för samma system och syfte men på olika platser. Syntaxen utvecklades och utvecklas gemensamt av olika forskningsgrupper på exempelvis Institutionen för Medicinsk Teknik, IMT, vid Linköpings universitet och LDS Hospital i Salt Lake City, USA (Johansson, 1997). Syntaxen har sitt ursprung i HELP-systemet och i CAREsyntaxen (Bemmel & Musen, 1997). Syftet uppfylls genom att Arden syntaxen separerar och taggar kunskapen i olika moduler. Genom att ha kunskapen i form av diskreta moduler kan man skilja ut vilken kunskap som kan överföras från en klinik till en annan från den kunskap som bör betraktas som lokal, geografiskt eller institutionsmässig. Den kunskap som oftast är överförbar är den SURFHGXUHOOD kunskapen; alltså inte bara faktiska medicinska fakta utan också hur och när den ska användas. (Bemmel & Musen, 1997) Det vanligast användningsområdet för syntaxen är system som kan generera larm och varningar baserat på onormala värden som systemet upptäcker från någon typ av informationssystem där data om patienters värden lagras. Arden Syntaxen är inget programspråk utan måste översättas till en form som kan exekveras i ett datasystem (Se stycke 3.4) $UGHQYV405 Innan vi går in på syntaxens uppbyggnad och applikationerna vill jag försöka illustrera syftet med Arden Syntax ytterligare. Här beskrivs i korta drag beslutstödssystemet Quick Medical Reference, QMR, och framför allt några brister i det (i den version som beskrivs i Handbook of Medical Informatics, Bemmel&Musen, 1997). QMR är ett program som läkare inom intern medicin kan vända sig till för att få stöd i diagnosprocessen. Det innehåller information om mer än 600 sjukdomar och mer än 4500 kliniska fynd. För varje sjukdom har kunskapsbasen i QMR en lista med de kliniska fynd som krävs för att kunna ta ett beslut, dvs. sätta en diagnos eller bestämma behandling. Listan kan vara lång och värdena har olika stark koppling till sjukdomen. Förhållandet mellan upptäckterna och sjukdomen mäts genom två parametrar: IUDPNDOOQLQJVVW\UND, (0-5) och IUHNYHQV (0-5). Om ett fynd har en framkallning styrka på 5 betyder det att om fyndet observeras hos en patient är det nästan helt säkert att patienten har sjukdomen. I sannolikhetstermer: P(Sjukdom Fynd). Om ett fynd har en frekvensstyrka 5 så betyder det att nästan alla patienter med sjukdomen visar detta fynd. I sannolikhetstermer: P(Fynd Sjukdom). ([HPSHO Sjukdom: Malignt Melanom. Fynd: Röd eller blond hårfärg vid 5 års ålder. Framkallnings styrka: 0. Frekvens: 3. Tolkning:Vilken hårfärg patienten hade vid 5 års ålder är helt ointressant, även om dryga hälften av alla med sjukdomen har rött eller blont hår. Fyndet påvisar inget samband med sjukdomen.

8 QMR är flexibelt och kan svara på många relevanta frågor i en diagnosprocess. Den kan också användas som ett interaktivt medicinskt uppslagsverk, för t ex fördjupning i en viss profil av sjukdomar. QMR har dock vissa brister. Kunskapen inte är lätt att uppdatera och kan därför bli inaktuell, vilket med lite otur kan leda till direkt felaktiga handlingar. Detta medför också att man inte kan anpassa kunskapen efter olika geografiska förhållanden eller olika medicinska kulturer. De data (frekvenser och framkallnings-styrkor) som lagras i kunskapsbasen vid en viss )UDJPHQWXUHQVMXNGRPVSURILOI U$,'6L405 Den första siffran står för framkallnings styrkan, den andra står för frekvensstyrkan. Past Medical History Sex Male 2 4 Homosexuality Male 0 4 Age 26 to Weight Loss Gtr Than 10 Percent 1 2 Pharyngitis Recent Hx 2 2 Drug Abuse Hx 0 2 Age 16 To Herpes Zoster Hx 0 2 Age Gtr Than Drug Hypersensitivity Hx 0 2 Sex Female 0 2 Residence or Travel Tropical or Semitropical Hx 1 2 Hepatitis Acute Hx 0 2 Sexual Partner(s) Number Gtr Than Five Hx 1 1 Transfusion(s) Blood Multiple Hx 1 1 Blood Product(s) Administration Multiple Hx Symptoms of Current Illness... Findings on Physical Examination... Simple, Inexpensive Laboratory Tests... Moderately Expensive and/or Invasive Laboratory Tests... Very Expensive and/or Invasive Laboratory Tests... Tabell 1. Fragment ur sjukdomsprofil för AIDS, Bemmel&Musen, 1997 tidpunkt och är av hög relevans för beslutstöd inom ett visst geografiskt område (förmodligen där fynden iakttogs) kanske inte alltid är överförbara till andra geografiska områden. QMR har inget sätt att lösa detta problem I Tabell 1 visas data för fynd hos patienter med AIDS (Acquired Immune Deficiency Syndrome). Enligt frekvensvärdena är AIDS en sjukdom som förekommer bland homosexuella män. I många delar av världen stämmer inte dessa värden och man kan alltså där inte använda sig av systemet. T ex i vissa delar av Afrika är det kvinnor som mest riskerar att få AIDS. QMR har förmodligen inte använts i Afrika. Risken är att man där det används (främst USA), om än bara i utbildningssyfte, sprider en falsk uppfattning om sjukdomsförhållanden när man inte kan eller inte vill poängterar de geografiska och kulturella skillnaderna. QMR är en avkomma till beslutstödsystemet INTERNIST som utvecklades runt Om man bortser från dessa brister så har jag inte så stor uppfattning om huruvida QMR fungerar bra som beslutstödsystem. Det är förmodligen mycket svårt att använda sig av just Arden Syntax i QMR eftersom Arden Syntax är formulerad för ett system som drar sina slutsatser genom produktionsregler. Däremot kan man poängtera vikten av att skapa internationella standardmått för även denna typ av system. Hur som helst tycker jag det är dags att lyfta blicken och tänka globalt! Hur kan största möjliga mängd människor få nytta av kunskapen i ett medicinskt beslutstödsystem?

9 $UGHQ6\QWD[±0HGLFLQVNDORJLNPRGXOHU Arden syntax kan användas som ett gemensamt språk för kunskapsrepresentation även då systemen ex databaserat arkiv för patientjournaler eller ett MBSS vilar på olika typer av plattformar, som DOS, UNIX (Johansson, B, 97). Språket är menat att var lättläst och lättskrivet så att man inte behöver kunskap i data eller programmering. Kunskapen i ett system som har denna syntax är nedbruten i logikmoduler, s k. MLM (Medical Logic Modules). Dessa moduler behandlar ett avgränsat medicinskt område och är självständiga på så vis att det finns inferensregler inom varje modul som kan generera ett svar (i form av en utskrift, meddelande eller beslutstöd). Svarets natur är beroende av om de villkor som finns i modulen är uppfyllda eller ej. Syntaxen tillåter dock att en MLM anropar en annan MLM. En MLM är en textfil som består av ett antal slussar som kan grupperas i tre kategorier: maintenance, library och knowledge. Den faktiska medicinska kunskapen finns i kategorin knowledge i dess data-, logik- och aktionsslussar. Maintenance: Library: Knowledge: Title: Prescription without PT test;; Filename pt_601;; Version: 1.01;; Institution: Linköping University Hospital, Sweden;; Author: Bo Johansson;; Specialist: Läkaren ;; Date: Validation: Testing;; Purpose: Explanation: Keywords: Type: Data: Evoke: Logic: Action: Give alert if there is a prescription without a test;; No dose should be given if there is no new PT percentage;; anticoagulant;; Data-driven;; Prothrombin_percentage:=read last ({PT]where it occurred within the past 12 hours); new_weekly_dose:=read last ([WDOS]where it occurred within the past 12 hours); signature:=event[storage of signature];; signature;; if not (Prothrombin_percentage is present) and (newly_weekly_dose is present) then conclude true; else conclude false; endif;; write No new dose must be given without a new PT percentage! ;; End: Fig. 1: Exempel på en MLM för övervakning av receptutskrivning. (Johansson97) Huvudfunktionen i modulen finns alltså i knowledgeslussarna. Data-slussen definierar de parametrar som behövs, logic-slussen innehåller den/de regler som ska testas och actionslussen definierar den aktion som ska vidtas om testningen ger TRUE. Evoke-slussen definierar när MLM ska triggas, t ex när en uppdatering av ett visst värde i en patientdatabas skett. I exemplet i Fig. 1 utförs beräkningen om huruvida ett alarmmeddelande är nödvändigt eller inte när en signatur (en läkares får vi anta) har upptäckts. Parenteser används för att

10 identifiera den information i MLM som är specifik för en viss institution (t ex som att anropa en patient databas).(johansson, 1997) $UGHQ6\QWD[LWYn%66 Här redogörs för två ganska olika sätt att använda sig av Arden syntaxen, varav det första exemplet är ett av de slag som syntaxen sägs var bäst lämpad för och den andra ett något annorlunda alternativ. Arden Syntax ges i Handbook of Medical Informatics (Bemmel&Musen) som exempel på semi-självständiga BSS (eng. unsolicited advice). Med andra ord de system som syntaxen stöder är såna att de inte kräver initiativ från en läkare/användare för att ge råd. I stycke ser vi att Arden syntaxen även kan användas i system som ger råd vid tillfrågan (eng. solicited advice). 0%66LHWWNOLQLVNWNHPLVNWODERUDWRULH Många klinisktkemiska laboratorier har använt sig av någon typ av BSS. Arbetet är väl lämpat för ett beslutstödssystem eftersom man oftast behandlar numeriska data. Denna applikation av Arden Syntax är genomförd av Bo Johansson och redogörs för i hans avhandling (Johansson, 97). En betydande del av avhandlingen behandlar implementationen av syntaxen i programspråket C++. Eftersom mina kunskaper i C++ är obefintliga så kan jag inte gå in på det, men hoppas kunna ge förståelse för problematiken i att syntaxen måste integreras i de datasystem som redan finns. Beslutstödsystemet i detta projekt började användas på Falu Lasaretts klinisk-kemiska laboratorie 1996 och arbetsgången studerades i fyra månader. På Falu Lasarett görs det kemiska laboratoriet varje år mer än tester. Under de fyra månaderna gjordes ca 7200 tester där systemet var involverat. På laboratoriet har man har sedan 1989 använt sig av ett databaserat LI-systemet (laboratorie informationsystem) som lagrar patientdata. LI-systemet körs på ett lokalt nätverk (LAN). BSS körs på en PC (med en C++ kompilerare) och är integrerat med LI-systemet så att båda systemen samtidigt kan ha tillgång till patientdatabasen (i LIS). Stadier i skapandet av ett MBSS med Arden Syntax: 1) En eller flera specialister inom den aktuella medicinska domänen skriver en MLM tillsammans med en kunskapsredigerare som kan Arden Syntax. 2) MLM lagras i textform i kunskapsbas 1. Kunskapsbas 1 används när MLM delas av olika institutioner. 3) Varje MLM översätts till en funktion i programspråket C++. 4) Den nygenererade koden kompileras (med en standard C++-kompilerare). 5) Nu är medical-logic-modulen översatt till en C++-objekt-modul. Denna modul lagras i kunskapsbas 2, som i sin tur kopplas till beslutstödskontrolleraren. 6). UEDUWVWDGLH. Moduler från kunskapsbas 2 exekveras av beslutstödskontrolleraren. De parametrar som definieras i data-slussen hämtas från LI-systemet. Beslutstödsystemet har som syfte att stödja laborationstekniker- och assistenter som inte har special kompetens om s.k. thyroidtestning att tolka resultaten av dessa eftersom thyroidspecialister inte finns tillgängliga dygnet runt. Thyroidtestning görs för att: uppskatta metabolisk status (metabolism= ämnesomsättning),

11 skilja mellan olika typer av thyroidsjukdomar, övervaka behandling. De vanligaste testen för att mäta thyroid är thyrotropin, TSH, och thyroxine (fri), ft4. Vissa kombinationer av resultat från dessa två test kräver att en uppföljning görs på patienten. Det är här som beslutstödet kommer in. Så fort ett nytt testresultat upptäcks i LI-systemet så skickas ett event -meddelande till en evoke -administratör i BSS som kollar om det är någon MLM som ska sättas igång på grund av denna händelse. I ett fall där ett TSH eller ft4-resultat upptäcks triggas en MLM i BSS som utför sin beräkning om de parametrar som behövs finns att hämta i LIS. En nödvändig parameter kan t ex vara ett äldre testresultat av TSH eller ft4. Om beräkningen av reglerna resulterar i ett larmmeddelande så skrivs detta ut på en skrivare. Personalen kollar skrivaren kontinuerligt och kan själva besluta hur de ska agera när ett meddelande kommit. I de flesta fall kan laborationsteknikern eller assistenten själva ta beslut om hur man ska gå vidare medan man i vissa fall inväntar godkännande från en thyroidexpert. Alla beräkningar som görs av BSS sparas på en loggfil, vilket medför att man alltid har möjlighet att spåra orsakerna till att ett larm som utfärdats. Beslutstödsystemet för thyroidtestning visade sig fungera bra och fortsatte användas efter experimentet avslutats. Man har också kunnat göra thyroidtestning under nattetid, vilket var ett av målen med projektet. En av de största lättnaderna enligt personalen var att systemet själv letar upp äldre testresultat för att jämföra, vilket är en tidskrävande uppgift att utföra manuellt. (Johansson, 1997) ([SHUWH[WPRGHOOHQ Ett beslutstödssystem i form av en så kallad expertext utformades och utvärderades som en del av avhandlingen Aspects of the use of medical decision support systems the role of context i decision support av Daniel Karsson (vid IMT, LiU). Utvärderingen skedde i form av en kvalitativ studie av användandet av systemet. Systemet utvecklades för att erbjuda möjlighet till utökad konsultation inom intern medicin, exempelvis stöd för diagnostik, tolkning av laboratoriesvar och förslag på behandling. För att underlätta geografiskt spridning av expertkunskap valde man att placera BSS på nätet. Databas Användarsidan Serversidan MLM Web-browser WWWserver MLM - kontroll Hypertext Fig. 2: Expertextens arkitektur En expertext (alt. intelligent hypertext) är ett system som kombinerar egenskaperna med en hypertext med egenskaper hos ett expertsystem. I en hypertext eller HTML-text, som vi som bekant ofta möter på webben, är informationen representerad i en semantisk struktur istället för i en linjär struktur som i en vanlig bok. Hypertexten kännetecknas av att vissa ord el uttryck är länkade till en annan sida/ställe i hypertexten som har en semantisk koppling till ordet el uttrycket. I detta BSS är inferensmotorn en samling av MLM. Användaren navigerar i

12 webläsaren med utgångspunkt från hypertexten. För att få patientspecifika beslutstöd kan man förflytta sig till ett formulär där man fyller i patientdata. Aktuella moduler aktiveras och genererar ett beslutstöd. Hypertexten är tänkt att användas för att få underlag och giltiga förklaringar till de beslutstöd som inferensmotorn producerar. Från genererat beslutstöd ska det vara lätt att navigera tillbaka in i hypertexten. Man ska också kunna titta på den MLM som använts. Denna design implementerades i en prototyp. I prototypen var den medicinska domänen hanteringen av bacterial endocarditis; bakterieinfektion i hjärtklaffarna (klaffarna mellan de olika hjärtrummen), en mycket ovanlig men dödlig sjukdom. I västvärlden drabbas ca 2-4 av invånare/år. Diagnostisering av sjukdomen kan ibland fördröjas eftersom symptomen kan vara svaga och utvecklas under en lång tid. I Sverige behandlas patienter med hjärtklaffsinfektion på det lokala sjukhuset med konsultation av en inkallad expert på området. Användarstudien av Expertexten gjordes med sex internmedicinare från Motala Sjukhus. Syftet var att se hur de använde prototypen. Läkarna gavs ansvaret för behandlingen av fall som presenterades för dem på papper, varav ca hälften hade sjukdomen. De uppmanades att använda Expertexten som stöd. Genom videofilmning, transkriptioner, djupintervjuer och gemensam analys av resultaten med deltagarna kom man fram till resultaten. Deltagarna var skeptiska till att de skulle använda Expertexten om de misstänkte ett verkligt fall av hjärtklaffsinfektion, eftersom dessa är så ovanliga och prototypen endast var till för behandlingen av denna sjukdom. Man poängterade att systemet endast främst skulle användas som ett stöd för de som redan besitter kunskap om sjukdomen, som en slags bekräftan och påminnelse av kunskap. En användning av systemet som uppdagades var kunskapsinhämtande inför vidare konsultation. Flera läkare trodde att de hellre skulle vilja prata med en specialist på området även om de litar på systemets kunskapsbas. Den mänskliga kontakten menade de var extra viktigt när det rör ovanliga sjukdomar, dels för psykologiskt stöd, dels för att lättare förstå prioritetsordningen i vidtaganden när man kan bolla med någon. Här menade man att man kunde använda Expertexten som en förberedelse inför detta samtal med specialisten.

13 6DPPDQIDWWDQGHGLVNXVVLRQ När jag börjat fokusera fördjupningen på just Arden Syntax ville jag få information om hur den geografiska spridningen av kunskapsbasar kunde gå till. I den litteratur jag har använt finns inte detta exemplifierat eller beskrivet mer än att det är syftet med syntaxen. Arden Syntax är dock en standardform som används internationellt (erkänts av ASTM). Att det är svårt att hitta information om detta beror förmodligen på att de beslutstödsystemen generellt sett inte slagit igenom i många medicinska domäner. De som är i bruk är oftast specifikt utformade för det stället. Det verkar dock som om den typ av BSS som visades i det första exemplet BSS i klinisktkemiskt laboratorie är ganska vanlig och förhållandevis smärtfritt att implementera. I och med att den bara utfärdar varning behöver man inte förhålla sig till många av de etiska och sociala problem som finns vid utvecklingen av BSS som vill erbjuda ett beslutstöd genom att efterlikna en mänsklig experts resonerande. Som resultaten visade i det andra exemplet Expertext modellen tycks det vara väldigt svårt att skapa acceptans för systemet. Jag tror dock inte att man kan dra några stora slutsatser från resultaten i den undersökningen. Problemet med den prototypen verkar snarare handla om att domänen, diagnosticering av hjärtklaffsinfektion, inte passar för ett beslutstödssystem. Det första MBSS exemplet har fortfarande inte varit i bruk särskilt länge, men det ska bli intressant att se om man får någon nytta av att ha använt Arden Syntax. Det får framtiden utvisa. Tekniska lösningar för hantering av databaserad, patient journaler håller på att utvecklas. Till exempel så kommer man vid Medicinska kliniken på Falu Lasarett att överföra all patientdata, hela journaler, till dataformat. Än så länge är endast en databas för epikriser (sammanfattning av ett vårdtillfälle) i bruk. När dessa relativt omvälvande förändringar i sjukvårdsorganisationerna sker så kommer man säkerligen att stöta på otaliga problem. Ett standardformat som Arden Syntax kanske måste omvärderas helt. Det skulle vara intressant att ta reda på hur olika standarformat inom medicinsk teknik utformas, och om man i västvärlden ser behovet att så småningom kunna dela med sig av förvärvad kunskap till andra delar av världen. Jag har svårt att i avhandlingen om bla. Expertext modellen komma fram till om man uppfattar att Arden Syntax och dess MLM var ett bra verktyg för den typen av MBSS. Användandet snarare än implementationen av systemet var fokuset i artiklarna, vilket till viss del förklarar avsaknaden av reflektion kring Arden Syntax. Till en början tyckte jag att Expertexten visade på att Arden Syntax hade ett stort användningspotential, men jag känner mig inte övertygad. Jag kan tänka mig att det kommer att finnas otaliga forskningsinriktningar vad gäller beslutstödsystem i sjukvården. Den medicinska tekniken träder in mer och mer. Förtroendet för tekniken kommer förmodligen att öka. Detta bland annat eftersom man kan se det som att många av de tekniska lösningar som finns i vården NRPSOHWWHUDU snarare än ersätter mänsklig kunskap. Vid hjärtkirurgi t ex kan man endast genom avancerad teknisk utrustning och beslutstödsystem utföra vissa typer av operationer. Där finns inte längre någon anledning för läkarkåren att känna sig hotat eftersom systemet sköter en bit som läkaren faktiskt inte kan. Om ett förtroende för tekniken breder ut sig kan man säkert också lättare införa andra typer av beslutstödsystem.

14 5HIHUHQVHU Bemmel, J.H. van; Musen, M.A. (editors) DQGERRNRI0HGLFDO,QIRUPDWLFV. Springer-Verlag, Tyskland. Johansson, B Methods, Design and Development of Clinical Decision Support Systems based on the Arden Syntax with applications in the Clinical Laboratory. /LQN SLQJ6WXGLHVLQ6FLHQFHVDQG7HFKQRORJ\'LVVHUWDWLRQVQRLinköping. Karlsson, D Aspects of the use of medical decision support systems the role of context in decision support. /LQN SLQJ6WXGLHVLQ6FLHQFHVDQG7HFKQRORJ\ 'LVVHUWDWLRQVQRLinköping. Karlsson, D Design and Evaluation of a Clinical Decision and Information Support System, /LQN SLQJ6WXGLHVLQ6FLHQFHVDQG7HFKQRORJ\7KHVLVQR Linköping.