SNOMED CT SOVELTAMINEN, VAIHE 1. 1) Potilaan ongelmalista 2) Patologian luokitukset

Transkriptio

1 SNOMED CT SOVELTAMINEN, VAIHE 1 1) Potilaan ongelmalista 2) Patologian luokitukset Esa-Matti Tolppanen, Riitta Konttinen, Mikko Härkönen, Juha Mykkänen 1 VALMISTELUSSA OLEVAT SNOMED CT SOVELTAMISKOHTEET 1) Potilaan ongelmalista 2) Patologian laboratorioiden luokitukset 3) Muut käyttötavat - SNOMED CT määrityksiä voi vapaasti käyttää lähtökohtana omalle kehittämistyölle - IHTSDO säännöt mahdollistavat omat kehittelytyöt. Vain jos kehittämistyö halutaan SNOMED laajennukseksi, niin joukko sääntöjä ja menettelytapoja astuu voimaan Alla lyhyt esittely soveltamishankkeiden tavoitteista ja tilanteesta 2 1

2 Ennen nykyisen THL SNOMED CT valmisteluhankkeen käynnistämistä, ODA- ja Virtuaalisairaala projekteissa selviteltiin yhteistyössä Kustannus Oy Duodecimin kanssa sitä, miten potilaan oireisto ja hoidon kohteena potilaan ongelma tulisi luokitella Lisäksi Apotti / Epic käyttöönotossa esille oli tullut tarve käsitteen Patient Problem List vakiomäärittelylle Em. konsortio lähestyi THL:aa aloitteellaan SNOMED CT maalisenssistä koskapa lupaavimmalta vaikuttanut CORE Problem list (kts alla) määrittelyn käyttö edellytti käyttöoikeutta Lisäksi mainittakoon, että Suomessa on useassa SOTE-kuntayhtymässä ja sairaanhoitopiirissä käytössä erilaisia ongelma- / vaivaluokituksia (tai niitä lähellä olevia hoitoketjutuotteistuksia ), jotka pitkälti vastaavat potilaan ongelmalista käsitettä 3 Tarkemman selvittelyn kohteeksi otetun CORE Problem list etuja on mm. Kansainvälisyys. Se on vapaasti saatavissa (kunhan käyttäjällä on SNOMED CT). Sitä kehitetään jatkuvasti. CORE Problem list on arvion mukaan sopivan yksityiskohtainen (6 500 käsitettä), kattaa potilaan oireet sekä perus- sekä erikoissairaanhoidon ammattilaisten käsitteet Taustalla oleva SNOMED CT mahdollistaa monipuolisen toisiokäytön (poiminnat, tilastot) sivutuotteena Se on uskottava ammattilaisten silmissä: alkuperäinen kehitystyö on tehty mm Kaiser Permanentessa, Mayo klinikassa, Beth Israel Deaconess Medical Center/Harvard Medical Schoolissa, VA Health Care piirissä jne. Sopii hyvin Epic, Open EHR ja vastaavien tietojärjestelmien tarvitseman potilaan ongelmamäärityksen pohjaksi Suomessa on jo valmiiksi osaamista Kustannus Oy Duodecimin sanastojen kehittämisryhmässä 4 2

3 Tavoitteena on parantaa lyhyellä aikavälillä Erityisesti omahoidon ja sähköisten potilaan asiointisovellusten laatua Mahdollistaa tietojärjestelmien sisällöllinen (semanttinen) integrointi edellisessä hoitoketjun vaiheessa olevat tiedot on rakenteistettu saman (yhteisen) terveysongelman alle Pitkällä aikajänteellä potilasongelmien terminologian yhtenäistämisellä pyritään Potilaskertomusten rakenteen ja siten luettavuuden parantamiseen mahdollistaa mm. kertomusnäkymien filtteröinnin ongelmien perusteella (kts. Liite 1 POMR) Tietojen toisiokäytössä parantaa hoitoketjujen (yli yksikkörajojen tapahtuvaan) tilastollista laadunseurantaa, mahdollistaa käynnin syy -tilastotietojen laatua 5 VAIHE 1: NLM CORE Problem list arviointi ja suunnitelman laadinta Kustannus Oy Duodecim paikallistaa NLM CORE Problem list käsitteistön ja terminologian. Työpajatyyppinen työstö alustavaksi potilaan ongelmalista käsitteiden määrittelyksi Tavoitteena myös parempi ymmärrys Jatkoprojekti(e)n suunnittelu Aikataulu 10/2018 1/2019 VAIHE 2 / KANSALLISEN POTILAAN ONGELMALISTA KÄSITTEISTÖN LAATIMINEN (ALUSTAVASTI) Potilaan ongelmalistan kansallisen versio 1:n laadinta. Tässä vaiheessa otetaan huomioon muiden sairaanhoitopiirien ym. kokemukset. Alustavasti keskusteltu myös pilotoinnista HUS alueen palvelujärjestelmän etulinjassa (esim. ODA-, Virtuaalisairaala-, puhelinpalvelu- ( ) ja päivystystoiminnan integrointi) 6 3

4 Työkohteet Perehtyminen NLM CORE Problem list määrityksiin (tehty SNOMED CT valmistelun yhteydessä talven kuluessa CORE Problem List paikallistaminen: itsestään selvien poistojen, muutosten ja lisäysten teko, kieliversio Ensimmäisen version kommentointikierrokset, työpajat palautteen keruuseen Arvion laatiminen jatkokehittämisestä, ehdotus jatkokehittämisen projektoinnista Jakeluversio THL:n sivuille kommentointia ja jatkokehittämistä varten Organisointi Johtoryhmä: THL TIPO johtoryhmä, raportointi SOTE tietoarkkituurin ohjausryhmälle Käyttäjien projektivastaava: Juha Muinonen HUS Tietohallinto, THL projektivastaava: Esa-Matti Tolppanen Työryhmä: Ilkka Kunnamo Duodecim, Peter Nyberg Duodecim, Viljami Hätönen, STM, Jari Numminen DigiSote, Aki Puustjärvi HUS-Terveyskylä, Antti Iivanainen Apotti, Jyrki Soikkeli Apotti ja projektivastaavat (kts yllä) Työpajoihin osallistujat kutsutaan laajasti UNA-taustaorganisaatioista ja muiden sellaisten organisaatioiden piiristä, joille asia ajankohtainen ja tarjolla on lopputulosta parantavaa asiantuntemusta 7 Resurssit Asiantuntijatyöpanos noin 40 htpv THL osuus yhteensä noin 20 htpv, johon varauduttu SNOMED CT selvityksessä Käyttäjien osuus ODA ja Virtuaalisairaala hankerahoilla, taustaorganisaatioiden lukuun Yhteensä noin htpv, josta Kustannus Oy Duodecim laskutus osana rakenteinen kirjaus hanketta noin e Kehittämisen tilanne 9/2018 Esiselvityksen projektisuunnittelu on tehty ja käynnistystoimet ovat käynnissä Varsinainen startti 10/

5 2 PATOLOGIAN LUOKITUKSET Kliinisen patologian tuottama PAD (Patologis-anatominen diagnoosi) on keskeinen / tärkein tieto useissa suurissa potilasryhmissä PAD tieto on erityisen tärkeä myös biopankeissa, yhdistettynä genomitietoon ja kliinisiin tietoihin Sairaanhoitopiirien noin 80 potilasryhmää käsittelevissä laaturekistereissä suurin osa koskee syöpäpotilaita. Syöpäpotilaan hoidon valinnassa, ennusteessa ja eri sairaaloiden toiminnan laadun vertailussa PAD on tärkein yksittäinen tieto PAD tieto koostuu paikka ( topografia ) ja löydös ( morfologia ) tietojen lisäksi muista löydöksen ominaisuuksia kuvaavista rakenteista tiedoista ( taulukkotiedoista ) Suomessa topografia ja morfologia tiedot on luokiteltu SNOMED v 2 avulla jo 80-luvulta saakka. Tältä osin kyse olisi SNOMED käyttöoikeuden saattamisesta ajan tasalle. Valtakunnallisen koordinaation puuttuessa SNOMED koodien käyttö on hajaantunut omiksi murteikseen Lisäksi taulukkotiedot ovat pääosin epäyhtenäiset 9 2 PATOLOGIAN LUOKITUKSET TAVOITTEET Yhtenäistää patologian laboratorioiden tuottamia rakenteisia tietoja ja sitä kautta helpottaa tietojen käytettävyyttä valtakunnallisesti ja kansainvälisesti biopankkitoiminnassa, potilas- ja tautikohtaisissa laaturekistereissä sekä tutkimustoiminnassa. Yksittäisen laboratorion näkökulmasta tavoitteena on lisäksi yksinkertaistaa ja virtaviivaistaa SNOMED luokituksen ylläpitoa tietojärjestelmissä. Aikataulutavoitteena on esiselvitysprojektin käynnistys 8/2018 ja esiselvityksen valmistuminen 1/2019. Tämän jälkeen varsinainen kehittämisprojekti ja sen valmistuminen 12/2019. Tämän jälkeen vaiheittainen käyttöönotto patologian laboratorioissa. 10 5

6 2 PATOLOGIAN LUOKITUKSET Esiselvitysprojekti - Tuotokset ja aikataulu Ehdotus vakioitavista patologian tietojoukoista (diagnoositiedot + mahdolliset taulukkotiedot ) Ehdotus kansallisen vakiointityön lähtökohdaksi otettavasta SNOMED CT subsetista (referenssijoukosta) Hankesuunnitelma vaihe 1:sta: tarvittavat resurssit, organisointi, koulutus- ja konsultointitoiminnan järjestäminen sekä kokonaisuuden kustannus-/hyötyanalyysi Alustava suunnitelma käyttöönotosta ja jatkuvasta ylläpitotoiminnasta (vaiheet 2-3) Aikataulu: aloitus 8/2018, valmis 1/ PATOLOGIAN LUOKITUKSET ORGANISOINTI, RESURSOINTI Projektipäällikkö: Esa-Matti Tolppanen, Asiantuntijapatologi: Paula Kujala Koordinaatioryhmä: IAP Suomen alaosaston edustaja, Minna Blomster Biopankkiosuuskunta, Nea Malila Suomen syöpärekisteri, Pia-Maria Jonsson THL, Päivi Elo Mylab Oy, Mauri Kaatrasalo Tietoseppä Oy, Software Point edustaja + työryhmä (kts alla) Ryhmän kokoukset palvelevat tiedotusta, palautteen saamista Työryhmä: Mika Tirkkonen (PSHP), Pekka Laurila (HUS), Paula Kujala (THL), Heikki Aho/Harry Kujari (VSSHP), Saila Kauppila (PPSHP), Jonna Salonen (THL), Esa-Matti Tolppanen (THL) Työryhmän vastaa työn sisällöstä, valmistelu asiantuntijapatologi ja projektipäällikkö Työmäärät yhteensä: projektipäällikkö 24,5 htpv, patologi yht 26 htpv 12 6

7 2 PATOLOGIAN LUOKITUKSET PROJEKTIN TILANNE 9/2018 Projektisuunnittelu on valmistunut, projekti käynnistetty Nykyisten SNOMED-2 koodistojen T, M, D osien ja SNOMED CT koodiston vertailu on käynnissä Yhteydenotot NHS, Australian patologikollegioon odottavat IHTSDO jäseneksi liittymisen hallintoprosessia. Ruotsin patologien SNOMED CT hankkeeseen yhteys. Työryhmän 2. kokous on Koordinaatioryhmän kokousta suunniteltu 11/2018 alkuun 13 KIITOKSET! 14 7

8 LIITTEET Liite 1: Potilaan ongelmalista käsitteen käyttö sairauskertomusjärjestelmissä Liite 2: SNOMED CT Patologia vaihe 2 alustavaa rajausta 15 Liite 1 Potilaan ongelmalista ja potilaskertomus Nykyisten kertomuskäytäntöjen pohjana on pitkälti Lawrence Weed nimisen kliinikon ja tutkijan kehittämistyö Problem Oriented Medical Record (POMR) mallin kanssa (kts. oheinen kuva, valaiseva muistokirjoitus New York Times lehdessä) POMR on laajassa käytössä oleva malli siitä miten potilastietoja kirjataan. Tarkoitus on selkeyttää erityisesti perusterveydenhuollossa moniongelmaisten potilaiden kertomusten luettavuutta Ongelmien (kts. kuva) sisältöä ei ole yhteisesti sovittu / vakioitu Suomessa Ongelmien määrittelyyn ei sovi ICD-10 eikä ICPC-2, jotka on tehty toiminnan raportointiin/analysointiin Ongelmalistan pitää olla yhteinen potilaalle, lääkärille ja hoitajalle Hoitajan ja lääkärin täytyy voida merkitä ja käsitellä kertomukseen samoja ongelmia (= tieto siitä mihin ongelmaan liittyy mikäkin kontakti/toimenpide/ ym.) Sekaannusta aiheuttaa käsite diagnoosi, joka on eri asia kuin potilaan ongelmalistan käsite Diagnoosi on käsitteistö lääketieteellisistä perussyistä, jotka aiheuttavat tai uhkaavat aiheuttaa potilaalle (terveys)ongelman Potilasprosessin tavoitteena on löytää potilaan ongelmaan mahdollisimman nopeasti diagnoosi, joka ohjaa hoitolinjan valintaa Diagnoosi voi määritellä tarkemmin potilaan ongelmalistan kohdan, esim: sydämen vajaatoiminta (= ongelmalistan kohta) sydämen oikean puolen vajaatoiminta, iskeemisen sydäntaudin aiheuttama (= diagnoosi) 16 8

9 Liite 1 Problem list ja tietojärjestelmät Potilasongelma on erityisesti kansainvälistä tarjontaa olevissa tietojärjestelmissä syvälle sisään rakennettuna Esimerkki vieressä on Veterans Administration VistA järjestelmän lääkärin kojelauta ( dashboard ). Esim. muistilistalla kuhunkin ongelman liittyvät suunnitelmat! Myös Epic järjestelmässä potilasongelma on läpikäyvä tietoelementti Jos hoitoketjut halutaan hallintaan ja kehittää niitä, niin yhteinen potilasongelmien käsitteistö on tarpeen kaikissa potilastietojärjestelmissä (potilaan ensi kontaktin asiointisovelluksista aina erikoissairaanhoidon osastojärjestelmiin saakka.) Vaikeuksia aiheuttaa käsite diagnoosi, joka on eri asia kuin terveysongelma Diagnoosi on luokitus lääketieteellisistä perussyistä, jotka aiheuttavat tai uhkaavat aiheuttaa potilaalle terveysongelman Tavoitteena on löytää potilaan ongelmaan mahdollisimman nopeasti sen aiheuttava syy - siis diagnoosin 17 Liite 1 - Problem list ja tekoälyyn perustuvat sovellukset Tekoälysovelluksissakin tarvitaan yhteistä käsitteistöä, johon louhittava tieto rakenteistetaan Esimerkki tekstinlouhinnan avulla potilaskertomuksen rakenteistamisesta. IBM Watson Health periaatekuva. Myös HL7 standardeissa ja suosituksissa korostetaan yhteistä problem list käyttöä käytettäessä tai siirrettäessä potilastietoja yli hoitoyksikkörajojen. Esitelmästä Generating Problem-Oriented Summary from Medical Records, IBM Watson Health, Ching-Huei Tsou, 2016, Slideshare palvelu) 18 9

10 Liite 2. SNOMED CT Patologia vaihe 2, alustavaa rajausta Patologian diagnoosit (löydöspaikka ja löydös) SNOMED CT mukaisesti Valikoidut taulukkotiedot esim. Näytetyyppi (specimens) - osana näytetarkennetta Näytteenottotapa (surgical procedures) osana näytetarkennetta Tutkimusnimike (service portfolio) vrt Kuntaliiton laboratoriotutkimusnimikkeistön patologian osuus Löydöstä koskevat havainnot ( observations ) - esim tuumoritaulukot (esimerkki kolorektaalisyöpien taulukkotiedot), gastriitti taulukko : krooninen gastriitti, helikobakeeri, jne.) (Valikoidut tautiryhmät, prioriteettilista taulukkotietojen vakiointityölle jatkossa) Mappaustaulut SNOMED CT ICD-O-3 (jatkuu seuraavalle sivulle) 19 Liite 2. SNOMED CT Patologia vaihe 2, alustavaa rajausta (Jatkoa edelliseltä sivulta) SNOMED CT soveltamisohje tulkintaa tekevälle patologille ja tietopaketti tietojärjestelmien kehittäjille Yleiskuvaus vanhojen PAD tietojen hyödyntämisen periaatteista SNOMED CT järjestelmässä (tämä työ pääasiassa Suomen biopankkiosuuskunnan vastuulla) Suunnitelma jatkuvasta patologian laboratorioiden käyttämän SNOMED CT ylläpitoprosessista painottaen erityisesti sitä, millä varmistetaan ylläpitoon riittävät patologi- ja muu henkilöresurssi