Die Medizin als analytisches und diagnoselastiges Fach eignet sich besonders für die Verwendung fallbasierter, diagnostischer Trainingssysteme (FDTS). Theoretische Komponenten wie Anamnese, Beobachtungsinterpretation, Untersuchungshierarchie und Hypothesenbildung lassen sich im Gegensatz zu manuellen und mechanisch-motorischen Untersuchungen einfacher in Software umsetzen und am Monitor zu Trainingszwecken darstellen. Die FDTS sollen die bisherige Ausbildung um das Trainieren von Lösungsalgorhythmen an virtuellen Patienten ergänzen. Diese bieten nicht zu unterschätzende Vorteile, denn nicht immer ist ein den aktuellen Themen der Vorlesung entsprechendes Patientengut vorhanden. Zudem können Studierende den Patienten so vom Erstkontakt bis zur Entlassung betreuen, was im Stationsunterricht selten möglich wäre. Diese ganzheitliche Herangehensweise kann sich positiv auf die Motivation, die differentialdiagnostischen Fähigkeiten und damit insgesamt auf den Lernerfolg auswirken. Lernmethodisch liegt diesen Trainingsprogrammen die Darstellung und Bearbeitung realitätsnaher Kasuistiken zugrunde, die von den Autoren aus Arztbriefen, Akten und umfangreichem Bild- und Videomaterial generiert wurden. Um einzelne Themenbereiche der Medizin qualitativ hochwertig und attraktiv anbieten zu können, ist eine große Menge an guten Fällen erforderlich, um das große Spektrum der verschiedenen Erkrankungen in ihren jeweiligen Ausprägungen und den dazugehörigen Differentialdiagnosen darstellen zu können.

Textprobe: Kapitel 2.1.1, d3web.Train allgemein: Das Expertensystem - die Entwicklungs- und Ablaufumgebung D3 und die Trainingskomponente D3Trainer - basieren auf der in der Künstlichen Intelligenz häufig zur Anwendung kommenden Programmiersprache LISP (LISP, 2008). Die weitere Entwicklung von D3 und D3Trainer war im Jahre 2001 eingestellt worden. Auf den Erfahrungen mit D3/D3Trainer aufbauend wurde damals die Neu-Implementierung von d3web (Hörnlein A., 2002) begonnen, welche durch ein komponenten-basiertes Model wesentlich leichter zu warten und anzupassen ist. Als Programmiersprache wurde Java (Java (Programmiersprache), 2008) gewählt, da Java eine weitgehende Plattformunabhängigkeit bietet und zahlreiche Bibliotheken zur Datenbankanbindung, XML-Processing, Servlet-Technologie, Sprachverarbeitung, etc. zur Verfügung stellt (Java (Technik), 2008). Darüber hinaus wird die Erstellung von Java-basierten Anwendungen durch ausgereifte Open-Source Werkzeuge zur Team-Entwicklung deutlich besser unterstützt (Merz A.-K., 2002). D3web.Train ist als Trainingssystem in der studentischen Ausbildung seit 2004 an der Universität Würzburg und seit 2005 an der Virtuellen Hochschule Bayern im Rahmen des CASEPORT-Projekts im Einsatz (Fischer M. R., 2004). Außerdem kommt das Programm in Workshops und im Internet zur zertifizierten medizinischen Fortbildung für Ärzte zur Anwendung (Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik der Universität Würzburg). 2.1.2, Fallerstellung: 2.1.2.1, Generierung Diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen: Zur Erstellung diagnostischer Trainingsfälle für den Einsatz in oben genannten Trainingssystemen kommen sogenannte Autorensysteme zum Einsatz, die über eine Eingabemaske die Eintragung verschiedener Informationen zu einem kompletten Fall zusammenfügen. Doch selbst mit guten Autorensystemen (CASUS - INSTRUCT AG) (d3web.Train, 2008) (CAMPUS - Medizinische Fakultät Heidelberg, 2008) ist dies eine aufwändige und zeitintensive Aufgabe. Um diesen Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen wurde am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik ein Tool geschaffen, welches ein Einlesen der Fälle aus Arztbriefen erlaubt. Diese Vorgehensweise hat verschiedene Vorteile (Betz C. B. H.-P., 2004): - Das vorhandene Fallangebot kann binnen kurzer Zeit für den Benutzer erweitert werden. - Je nach Bedarf können mit wenig Zusatzaufwand neue Fälle erstellt werden (Voraussetzung sind gute Arztbriefe). - Es können jederzeit Veränderungen oder Erweiterungen in der Ursprungsdatei eingefügt und der Fall neu eingelesen werden. - Für die Dozenten wird damit die Möglichkeit geschaffen in Lehrveranstaltungen aktuelle Patienten auf der Station im Trainingsprogramm zu präsentieren ohne sich dabei mit Autorensystemen auskennen zu müssen. Weiter kann der Verlauf zeitnah eingepflegt und im Kurs verfolgt werden. Außerdem können Patienten im Gegensatz zu ‘fremden’ virtuellen Patienten live im Anschauungsunterricht auftreten. In den folgenden Unterkapiteln werden die einzelnen Schritte einer typischen Fallaufbereitung gezeigt und näher erläutert werden.

• d3web.Train

• eLearning

• Computer Based Training

• Lernprogramm

• Web based Training

Stephan Matthias Oberück, geboren 1979 in Baden-Württemberg, absolvierte sein Studium der Humanmedizin an der Julius-Maximilians-Universität in Würzburg im Jahre 2008. Seit Anfang 2009 arbeitet der Autor in den Disziplinen Orthopädie, Unfallchirurgie, Wirbelsäulenchirurgie, Sport- und Rheumaorthopädie sowohl im Ausland als auch in Deutschland.