Digitale Leitlinien des 21. Jahrhunderts: Anforderungen an die strukturierte Entwicklung, Anwendung und Evaluation medizinischen Wissens

• Published in: Die Anaesthesiologie 2023-08, Vol.72 (8), p.584-589
• Main Authors: Meybohm, Patrick, Ghanem, Alexander, von Dincklage, Falk, Kranke, Peter, Börm, Philipp
• Format: Article
• Language: ger
• ISSN: 2731-6858; 2731-6866
• DOI: 10.1007/s00101-023-01310-3

Bislang werden klinische Leitlinien als verallgemeinerte Darstellungen klinischen Wissens verstanden, die nach bester verfügbarer Evidenz die Anforderungen an die Versorgung von Patienten in spezifischen Patientensituationen aufzeigen. In diesem Expertenmeinungsartikel soll erörtert werden, wie digitale Leitlinien beschaffen sein müssten, und welche Anforderungen an die strukturierte Entwicklung, Anwendung und Evaluation solcher Leitlinien gestellt werden müssten. Eine Digitalisierung von Leitlinien muss die Transformation analoger, textbasierter Leitlinieninformationen in Formate berücksichtigen, die über Benutzeroberflächen (Interfaces) eine Mensch-Maschine-Interaktion ermöglichen, Ärzten die Anforderungen an eine leitlinienkonforme Patientenversorgung aufzeigen und die außerdem Maschinenspeicherung, Maschinenausführung und Maschinenverarbeitung von Patientendaten ermöglichen. Until now, clinical guidelines have been understood as generalized representations of clinical knowledge that, based on best available evidence, show the requirements for patient care in specific patient situations. This expert opinion article is intended to discuss how digital guidelines should be designed and which requirements must be met for the structured development, application and evaluation of such guidelines. The digitalization of guidelines must take into account the transformation of analogue text-based guideline information into formats that enable human-machine interaction via user interfaces, that show physicians the requirements for guideline-compliant patient care and that also enable machine storage, machine execution and machine processing of patient data.