Docs 'n Drugs - Gegenwart und Zukunft
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Docs 'n Drugs – Gegenwart und Zukunft
Alexander Seitz und Matthias Dannenberg
Abteilung Künstliche Intelligenz, Universität Ulm, 89069 Ulm
E-Mail: {seitz,dannenberg}@informatik.uni-ulm.de
Zusammenfassung
Der vorliegende Text liefert einen kurzen Abriss über den aktuellen Stand des Projektes
"Docs 'n Drugs – Die Virtuelle Poliklinik". Es werden die wichtigsten Programm-
komponenten des Lehrsystems vorgestellt, sowie die Position, die das System im aktuellen
Lehrbetrieb mittlerweile innehat. Außerdem erfolgt ein Ausblick auf die noch verbleibende
Projektphase sowie weitere Zukunftsperspektiven.
Einführung
Das Projekt "Docs 'n Drugs – Die Virtuelle Poliklinik" [2], welches im Rahmen der virtuellen
Hochschule Baden-Württemberg in den letzten dreieinhalb Jahren entstand, ist mittlerweile zu
einem System herangewachsen, das in unterschiedlichen Bereichen der medizinischen Lehre
eingesetzt wird. Anhand von virtuellen Patienten, die in diesem Lehrsystem im Rahmen eines
Lehrfalles untersucht, diagnostiziert und therapiert werden können, üben die Studenten den
praktischen Einsatz des von ihnen erworbenen theoretischen medizinischen Wissens. Vor
allem die im medizinischen Alltag notwendige Entscheidungsfähigkeit kann hierbei sehr gut
trainiert werden.
Um den hohen Ansprüchen des praktischen Einsatzes zu genügen, wurden eine ganze Reihe
von Programmkomponenten entwickelt. Sie unterstützen den Weg vom Erstellen einzelner
Lehrfälle durch einen medizinischen Autor über die Speicherung in dafür geeigneten
Datenbanken bis hin zum Einsatz in konkreten Lehrkontexten wie Seminaren, Kursen und
autodidaktischer Bearbeitung durch den Lernenden. Durch die Konzeption als webbasiertes
System und die Anbindung an das Webportal CasePort [1] wurden auch die Voraussetzungen
für eine über die Universität hinaus reichende Verbreitung und Nutzung des Systems
geschaffen. Die verschiedenen realisierten Komponenten und Konzepte sowie ihre Integration
zu einem Gesamtsystem werden in den folgenden Abschnitten näher besprochen.
Gesamtstruktur des Systems
Der Weg, auf dem virtuelle Fälle für den Einsatz als Lehrmaterial entstehen und Anwendung
finden, umfasst im wesentlichen fünf Schritte:
1. Erhebung von Patientendaten durch medizinische Autoren und Konzeption eines
darauf basierenden virtuellen Lehrfalls, eines sogenannten Drehbuchs.
2. Aufbereitung von Patientendaten, damit verbundenen interessanten medizinischen
Zusammenhängen, sowie didaktischen Elementen mit Hilfe eines Autorensystems.
Dies wird insbesondere durch eine Fallwissenserfassung, eine medizinische
Wissenserfassung sowie einen Lehrprozesseditor realisiert.
3. Speicherung des erhobenen Wissens in Datenbanken und Dateisystemen. Wir
unterscheiden hier die Bereiche Medizinisches Wissen, Fallwissen, Didaktische
Lehrprozesse und Benutzerdaten.
4. Ausführung von Lehrfällen in einem Lernsystem, welches das eigentliche
Lernprogramm umfasst, aber auch unterstützende Komponenten wie einen
intelligenten Tutor, Telekooperationsdienste und ein Administrationssystem zur
Benutzerverwaltung.
5. Einsatz des Lernsystems in einem konkreten Lehrkontext.
In Abbildung 1 sind die gerade genannten Schritte und darin involvierten Programm-
Komponenten dargestellt [5].
Medizinische Autorin
Erstellung des Lehrfalles
Drehbuch
Medizinische Fallwissens- Lehrprozess- Autorensystem
Wissenserfassung erfassung editor
Wissens- und
Medizinisches Fallwissen Didaktische Benutzer-
Wissen Lehrprozesse verzeichnis Datenbasen
Intelligenter Lernprogramm Telekooperations- Administrations- Lern-
Tutor dienste system
system
Studierende Ausführung des Lehrfalles
Abbildung 1: Struktur von Docs 'n Drugs
Autorensystem
Das Autorensystem besteht aus den drei Komponenten Medizinische Wissenserfassung,
Fallwissenserfassung und Lehrprozesseditor. Mit dem Java-Applet Medizinische
Wissenserfassung ist der Autor in der Lage, medizinische Begrifflichkeiten zu definieren, die
in konkreten Lehrfällen benutzt werden können. Diagnosen wurden hierbei aus dem ICD-10
übernommen, während für Untersuchungsmethoden und anatomische Strukturen der MeSH-
Standard angepasst wurde. Außerdem werden Untersuchungen als Untersuchungsmethoden
an konkreten Anatomien beschrieben. Schließlich definieren wir mit REMS alle Arten von
Fakten, die in einem medizinischen Fall für die Diagnosefindung eine Rolle spielen könnten.
REMS ist die Abkürzung für die Bereiche Risikofaktoren, Ergebnisse von Untersuchungen,
Medikamente der Patientengeschichte und Symptome. In Abbildung 2 ist zum Beispiel die
Verwaltung von Diagnosebegriffen durch einen Hierarchie-Editor dargestellt. Mit der
Medizinischen Wissenserfassung besteht aber auch die Möglichkeit zum Beschreiben von
allgemeinen medizinischen Zusammenhängen. So kann festgelegt werden, welche
Untersuchungsmethoden an welchen anatomischen Strukturen überhaupt durchführbar sind,
welche REMS durch bestimmte Untersuchungen erhoben werden können, und für welche
Diagnosen bestimmte Therapien geeignet sind.
Abbildung 2: Medizinische WissenserfassungSchließlich können Multimediaelemente mit den genannten Begrifflichkeiten in Bezug
gesetzt werden, um zu beschreiben, was diese Elemente konkret illustrieren.
Mit dem Java-Applet Fallwissenserfassung gibt der Autor konkrete Patientendaten ein. Die
Begrifflichkeiten, die er dabei verwendet, sind ein Ausschnitt aus den Daten, die mit der
medizinischen Wissenserfassung eingegeben worden sind, angereichert um konkrete Werte
für medizinische Fakten [3], also zum Beispiel die genaue Menge des Alkoholkonsums, wie
es in Abbildung 3 dargestellt wird.
Abbildung 3: Fallwissenserfassung
Schließlich werden im Lehrprozesseditor Patientendaten in Texte für eine realitätsnahe
Präsentation im Lernprogramm eingebettet. Diese Texte werden durch Fragen ergänzt, um
den Lernenden zu einer Auseinandersetzung mit dem Wissen anzuregen, das durch den
Lehrfall vermittelt werden soll. Es wird aber auch beschrieben, mit welchem Freiheitsgrad der
Lernende Entscheidungen in einem Lehrfall treffen kann [4]. Verschiedene Freiheitsgrade
werden dadurch realisiert, dass der Lernende unterschiedlich viele Aktionen wie zum Beispiel
Untersuchungen oder Therapiemaßnahmen ausführen kann, oder aber sequentiell durch den
Fall geführt wird. Der Lehrprozesseditor arbeitet mit HTML-Formularen, welche wie die
oben genannten Applets über das Internet benutzt werden können.Datenbanken Das Lehrsystem Docs 'n Drugs arbeitet mit sehr großen Datenmengen. Allein der ICD-10- Schlüssel für Diagnosen, welcher in das medizinische Wissen integriert ist, beinhaltet mehrere tausend Einträge. Um einen effizienten Zugriff zu ermöglichen, wurden daher die drei oben genannten Formen von Wissen in relationalen Datenbanktabellen gespeichert. Das zugehörige Datenmodell umfasst im Moment etwa fünfzig Tabellen und ist in drei Datenbankbereiche eingeteilt, das Medizinische Wissen, das Fallwissen und die didaktischen Lehrprozesse. Aufgrund der mittlerweile großen Anzahl an Benutzern (unter anderem mehrere hundert StudentInnen pro Semester) und dem Einsatz des Systems auf verschiedenen Nutzerebenen mit unterschiedlichen Zugriffsrechten ist eine umfassende Benutzerverwaltung notwendig. Auch hier werden entsprechende Daten in der Datenbank gespeichert. Die Zugriffswege zu den einzelnen Datenbankbereichen sind in Abbildung 1 dargestellt. Lernsystem Der eigentliche Kontakt des Lernenden mit dem Lehrsystem erfolgt über das Lernprogramm, mit dem dieser in der Lage ist, virtuelle Patienten zu untersuchen, Differentialdiagnosen zu stellen und Therapien zur Behandlung der diagnostizierten Krankheit anzuordnen. Auch hier kommt ein Java-Applet zum Einsatz, das ein Experimentieren mit dem Lehrfall erlaubt und dem Lernenden durch eine Button-Leiste eine Auswahl an Untersuchungen zur Verfügung stellt. Im Hauptfenster werden Untersuchungsergebnisse, Informationen über den Patienten und zugehörige Fragen gestellt. Hier erfolgt auch die Präsentation unterschiedlichster vom System unterstützter Multimediadaten wie Grafiken, Sounds und Animationen. Abbildung 4 zeigt das Startfenster für einen Lehrfall aus dem Bereich Kardiologie. Während das System Docs 'n Drugs im Moment hauptsächlich im inneruniversitären Bereich im Rahmen von Veranstaltungen zum Einsatz kommt, ist längerfristig auch eine direkte Nutzung durch Studenten und Ärzte in der Weiterbildung geplant. Hier entfällt natürlich die Betreuung durch einen Tutor, so dass nach Möglichkeiten gesucht wurde, einen Lernenden auch in solchen Situationen unterstützen zu können. Eine solcher Weg ist der intelligente Tutor, welcher den Lernenden während seiner gesamten Fallbearbeitung begleitet, ihn beobachtet und entsprechend dem, was er schon über den Patienten weiß, Hilfestellungen gibt. Er korrigiert aber auch automatisch Differentialdiagnosen, die vom Lernenden gestellt wurden [6]. Hierzu wird in den Datenbanken gespeichertes Wissen verwendet, welches gewichtete Zusammenhänge zwischen Symptomen und Diagnosen beschreibt. Für situationsabhängige Tipps greift der
intelligente Tutor anderseits auf Wissen zurück, das beschreibt, welche Untersuchungen die
dem Lernenden noch nicht bekannten Symptome erheben können.
Abbildung 4: Lernprogramm
Der intelligente Tutor wird außerdem durch ein Modul ergänzt, das mit
Telekollaborationsdiensten den Kontakt zu realen medizinischen Tutoren ermöglicht. So
können Bereitschaftsdienste von Betreuern der Lehre eingerichtet werden, welche den
Lernenden online Hilfe leisten können. Das Telekollaborationstool ermöglicht unter anderem
einen Online-Chat mit Live-Video-Übertragung. Für die Nutzung dieses Dienstes ist auf Seite
des Lernenden nur ein gängiger Browser notwendig.
Wie oben schon im Abschnitt über die Datenbasis angedeutet, existieren bei Docs 'n Drugs
ganz unterschiedliche Zugriffsrechte. Während externe Lernende nur Zugriff auf freigegebene
Fälle des Lernsystems besitzen, haben Autoren Zugriff auf die verschiedenen Komponenten
des Autorensystems. Schließlich dürfen medizinische Experten Begriffshierarchien erstellen
und ergänzen. Um dieses Konzept zu unterstützen, ist in Docs 'n Drugs ein
Administrationssystem zur Verwaltung von Benutzern und Zugriffsrechten integriert. Auch
diese Komponente ist als Java-Applet implementiert, welches von festgelegten
Administratoren webbasiert aufgerufen werden kann.Praktischer Einsatz An der Universität Ulm wird das System "Docs 'n Drugs" seit dem Sommersemester 2000 in verschiedenen Lehrveranstaltungen eingesetzt. Im vergangenen Wintersemester 2001/2002 hatten die Studierenden des ersten Semesters in der Lehrveranstaltung "Einführung in die klinische Medizin" Gelegenheit, erste Erfahrungen mit dem Lernsystem zu sammeln. Der Kurs hat im Rahmen von 2 x 6 Kurseinheiten mit jeweils 15 StudentInnen stattgefunden. In der Pflichtveranstaltung "Praktikum der klinischen Medizin" wurden alle Studierende der mittleren Semester in einem Intensivkurs in "Docs 'n Drugs" eingeführt. Zusätzlich wurde ein Seminar "Docs 'n Drugs" mit 8 Kurseinheiten für je 15 StudentInnen zur umfangreicheren Beschäftigung mit dem System in den höheren Semestern angeboten. Die Auswahl der Fälle wird von den Dozenten und Tutoren zielgruppengerecht vorgenommen. Die StudentInnen haben in speziellen Computerübungsräumen die Möglichkeit, allein oder in selbstorganisierten Kleingruppen weitere Übungseinheiten zu absolvieren. Die Fallbearbeitung von zuhause aus über das Internet ist mit extern freigeschalteten Fällen möglich. Die Ladezeiten über Modem sind jedoch aufgrund der verwendeten datenintensiven Multimediaelemente sehr lange. Um die Arbeitsmöglichkeiten innerhalb der Universität zu erweitern, wird derzeit im Campusbereich ein "Wireless LAN" installiert. Dadurch wird es möglich, in verschiedensten Kommunikationsbereichen, der Cafeteria oder Seminarräumen mit "Docs 'n Drugs" zu arbeiten. Die direkte tutorielle Begleitung wird in diesen Fällen durch den Einsatz des "Intelligenten Tutors" und der Telekooperationsdienste ersetzt. Dafür stehen alle Lehrfälle, die für den internen Gebrauch innerhalb der Universität Ulm freigegeben wurden, zu Verfügung. Für die Arbeit mit Docs 'n konnte eine ganze Reihe von Partnern aus dem medizinischen Bereich gewonnen werden. So pflegen mittlerweile Autoren aus den Fachgebieten Infektiologie/Medizinische Mikrobiologie, Kardiologie/Pulmonologie, Nephrologie, Gynäkologie und der Neurologie Fälle in das System ein. Weitere Bereiche wie zum Beispiel die Pharmakotherapie und Sportmedizin haben ihr Interesse an einer Zusammenarbeit bekundet. Die Gewinnung und Schulung geeigneter Fallautoren wird zur Zeit verstärkt vorangetrieben, um den Umfang der Fallbibliothek signifikant zu vergrößern. Dies ist auch Voraussetzung für die angestrebte Ausweitung der Zielgruppe von MedizinstudentInnen auf ÄrztInnen in der Aus- und Weiterbildung. Eine Lerner-Evaluation mittels Online-Fragebogen, Beobachtung und direkter Befragung wird derzeit durchgeführt, daher können hierzu in diesem Papier noch keine abschließenden
Bewertungen präsentiert werden. Gleichwohl lassen sich erste Erkenntnisse über die Vorkenntnisse, Erfahrungen und Beurteilungen der Studierenden zusammenfassen. Einerseits bringen die StudentInnen äußerst unterschiedliche Vorkenntnisse im Umgang mit Computern mit. Andererseits bedeutet Computererfahrung noch nicht, dass ausreichende Motivation zur Verwendung computergestützter Lernsysteme vorliegt. Neben der Einarbeitung ist deshalb von den Dozenten und Tutoren zudem Motivationsarbeit zu leisten. Schwierigkeiten bei der Bedienung, Probleme mit der Navigation durch das System und mangelnde Intuitivität in der Benutzerführung beeinträchtigen die Akzeptanz, daher werden Rückmeldungen der Lernenden zu diesen Themen besonders ernst genommen und fließen direkt in die Weiterentwicklung und Optimierung des Systems ein. Allgemein stufen viele Studierende computergestützte und webbasierte Lehrsysteme als Bereicherung im universitären Lernumfeld ein. Anfängliche Berührungsängste und Bedienungsprobleme weichen oft rasch der Freude am Umgang mit dem neuen Medium. Viele schätzen die direkte Rückmeldung und Bewertungsmechanismen des Systems, die eine sofortige Einstufung des eigenen Kenntnisstandes ermöglichen. Auch die Möglichkeit, unnötige oder falsche Schritte durchzuführen und damit aus Fehlern zu lernen, erfährt ein positives Feedback. Weiterhin wird der Aufwand, der mit dem Einsatz und der Aufbereitung multimedialer Elemente verbunden ist, entsprechend gewürdigt; zeigt sich doch gerade hier eine deutliche Erweiterung der Darstellungsmöglichkeiten im Vergleich zum traditionellen Lehrbuch. Die positive Bewertung von Fällen, die von den Fallautoren strukturell und didaktisch gut aufgearbeitet wurden, rechtfertigt zudem den Beratungsaufwand, der in diesem Bereich in zunehmenden Maße betrieben wird. Ausblick Ende Juni 2003 endet die zweite Förderphase des Projektes. Docs 'n Drugs befindet sich also weiterhin in der Entwicklung. Die Arbeitsziele für den verbleibenden Zeitraum sind: Evaluation: Ziele der Evaluation zu diesem Zeitpunkt sind die Analyse der potenziellen Nutzer (Studenten, Autoren, Mediziner) und der Wechselwirkung zwischen System, Material und Lernenden. Während das erstgenannte sich mit Inanspruchnahme, Erwartungen, Bekanntheit und Motivation befasst, dient das zweite Ziel der Weiterentwicklung des Softwaresystems selbst, in dem die Interaktion zwischen Lernenden und dem System Docs 'n Drugs stattfindet. Erweiterung der Fallbasis und der Einsatzgebiete: Bei der aufwändigen und anspruchsvollen Modellierung der Lehrfälle soll die Unterstützung der Fallautoren in den Bereichen Didaktik
und Falleingabe (Autorentool) weiter verbessert werden. Eine breitgefächerte Fallbasis ist die Grundlage für einen flexiblen Einsatz des Systems in weiteren Lehrveranstaltungen (auch an anderen Universitäten). Implementierung didaktischer Konzepte: Authentische Lernsituationen, Praxisbezug, Interaktivität, Adaptivität (Lernsystem passt sich an Lernende an), Modularität von Lerneinheiten und Adaptierbarkeit (Lernende passen Lernsystem individuell an) sind wichtige Kriterien des webbasierten Lernens. Ihre Umsetzbarkeit muss durch die Werkzeuge des Systems gewährleistet werden. Fertigstellung des Autorenwerkzeugs: In direktem Zusammenhang mit den beiden letztgenannten Punkten steht die Realisierung eines leistungsfähigen Autorensystems, vor allem bezüglich der Fallstrukturierung und der Ablaufmodellierung. Die Unterstützung der Autoren wird in erster Linie durch graphisch orientierte Benutzerschnittstellen, komfortable Inhalts- und Regeleditoren und Assistenten zum Anlegen einer Grundstruktur auf Fallwissensbasis erreicht. Als weitere Ziele sind die Weiterentwicklung des Intelligenten Tutors und die Optimierung der Benutzeroberfläche unter Berücksichtigung der Erfahrungen mit dem bisherigen Einsatz des Systems zu nennen. Durch die Portierung der Datenbank auf ein leistungsfähigeres System und die Modifizierung einzelner Komponenten für die performantere Nutzung via Internet wird das System weiter optimiert. Für das Weiterbestehen nach Beendigung der Projektlaufzeit werden geeignete Strategien entwickelt. Einen besonderen Schwerpunkt in der letzten Projektphase stellt hierbei die Entwicklung eines Konzeptes zur Verstetigung der Projektergebnisse dar. Die Gewährleistung von Nachhaltigkeit bedeutet in diesem Zusammenhang auch Entwurf von Strategien zur Kommerzialisierung des entstandenen Produktes. Die Voraussetzungen dafür bieten gute Demonstrationsprojekte, wie der curriculare Einsatz des Systems an der Universität Ulm. Hohe Präsenz bei universitären und überregionalen Veranstaltungen garantieren einen hohen Bekanntheitsgrad bei Repräsentanten wichtiger Gremien und möglichen Kooperationspartnern. Veröffentlichungen in den Medien erschließen neue Interessentenkreise. Bei der praktischen Umsetzung der weiterführenden Struktur- und Entwicklungsplanung stellt sich eine Vielzahl von zu lösenden Problemen. Umfangreicher Klärungsbedarf ergibt sich vor allem bei der Bestimmung der in Frage kommenden Rechtsformen und möglicher Anschubfinanzierungen. Die Klärung der Urheber- und Nutzungsrechte an Software und Inhalten muss mit allen beteiligten Einrichtungen und Rechtspersonen im Vorfeld erörtert
werden. Die erfolgreiche Zusammenarbeit der Universität, der Fachhochschule und des Universitätsklinikums in Ulm soll auch nach Ende der Projektlaufzeit unter Berücksichtigung der sich ergebenden Veränderungen zum gegenseitigen Nutzen fortgeführt werden. In all diesen Fragen wird die Zusammenarbeit mit dem Technologie-Lizenz-Büro (TLB) der Baden-Württembergischen Hochschulen GmbH angestrebt. TLB berät Entwickler an Hochschulen in Rechts- und Verwertungsfragen, insbesondere aus Verbund-Projekten des Landesprogramms Virtuelle Hochschule. Weiterhin ist die Einbeziehung geeigneter Fachkräfte aus den Bereichen Betriebswirtschaft und Marketing vorgesehen. Die Entwicklungs- und Marktchancen im Aus- und Weiterbildungssektor werden derzeit noch positiv bewertet, es ist jedoch mit einer gewissen Konzentration des Marktes zu rechnen. Der Fortbestand und die Einsatzfähigkeit des Systems sollen in jedem Fall gewährleistet sein, denn die Einbindung als computergestütztes, fallbasiertes Lehrsystem in das Curriculum hat "Docs 'n Drugs" zu einem wertvollen Werkzeug moderner Universitätsausbildung gemacht. Literatur [1] CasePort – Portal für die fallbasierte Lehre in der Medizin. http://www.caseport.de. [2] Docs 'n Drugs – Die virtuelle Poliklinik. http://www.docs-n-drugs.de. [3] Illmannn, T. ; Martens, A. ; Seitz, A. ; Weber, M.: Structure of Training Cases in Web- Based Case-Oriented Training Systems. In: Okamoto, T. ; Hartley, R. ; Kinshuk ; Klus, J. (Hrsg.): Advanced Learning Technology: Issues, Achievements and Challenges. Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society, 2001. - ISBN 0-7695-1013-2, S. 90-93. [4] Martens, A. ; Bernauer, J. ; Illmann, T. ; Seitz, A.: Docs 'n Drugs - The Virtual Polyclinic. An Intelligent Tutoring System for Web-Based and Case-Oriented Training System in Medicine. In: Proc. of the American Medical Informatics Conference 2001. Washington : AMIA, 2001. [5] Pietzcker, T. ; Weber, M. ; Reuter, S. ; Marre, R.: Docs 'n Drugs - Die Virtuelle Poliklinik. Ein fallorientiertes, webbasiertes Ausbildungssystem für Mediziner. In: Bichler, K.-H. ; Mattauch, W. (Hrsg.): Multimediales Lernen in der medizinischen Ausbildung. Heidelberg : Springer, 2001. - ISBN: 3-540-14898-1, S. 99-108. [6] Seitz, A. ; Martens, A. ; Bernauer, J. ; Scheuerer C. ; Thomsen, J.: An Architecture for Intelligent Support of Authoring and Tutoring in Medical Multimedia Learning Environments. In: Collis, B ; Oliver R. (Hrsg.): Proceedings of ED-Media 99. Charlottesville, USA : AACE, 1999. S. 852-857.
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