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In IT-Abteilungen von Krankenhäusern und Universitätskliniken nimmt Kommunikation und Informationsaustausch zwischen Arbeitsgruppen immer mehr an Bedeutung zu. Einheitliche Informationsprozesse innerhalb einer ITAbteilung sind also notwendig, damit vor allem im Bereich des Projektmanagements Klarheit und Stabilität vorhanden ist. Schon in der Projektinitiierungsphase soll damit Fehlerbehebung und -vermeidung stattfinden. Denn die Haupthebelstelle für Projektqualität liegt im Projektentstehungsprozess. Vor diesem Hintergrund befasst sich diese Abschlussarbeit mit der Untersuchung der IT-Projektmanagementprozesse in Bezug auf die Möglichkeit zur EDV-Unterstützung.
Medication reconciliation is defined by the American Society of Health- System Pharmacists (ASHP) and the American Pharmacists Association (AphA) as “the comprehensive evaluation of a patient’s medication regimen any time there is a change in therapy in an effort to avoid medication errors such as omissions, duplications, dosing errors or drug interactions, as well as to observe compliance and adherence patterns “. Medication reconciliation is very important to avoid medication errors but it is also a complex and time-consuming process. Medication histories, i.e. records of prescription, purchase, and refill sequences are considered to be a resource from which conclusions about medication reconciliation can be drawn. However, medication histories spread across diverse paper and electronic media may lack the required accuracy. By employing multiple electronic sources this thesis will evaluate if more accurate medication histories can be collected.
Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Kapitel 1 stellt die Problematik der Arbeit dar. Nach einer Darlegung der Gefälligkeit des Computer-Trainings werden die vorliegende Software “Gesichter“ und ihre Schwächen sowie mögliche Verbesserungen angesichts des aktuellen Stands der Technik vorgestellt. Die Vorgehensweise wird in der Zielsetzung beschrieben. Im Kapitel 2 werden wichtige medizinische und technische Konzepte vorgestellt, die für die Realisierung der neuen Applikation erforderlich sind. Außerdem wird das menschliche Gehirn vorgestellt. Es wird anschließend gezeigt, wie eine erworbene Hirnschädigung zu Stande kommt und welche Strukturen im Gehirn dabei betroffen sind. Kapitel 3 beschäftigt sich hauptsächlich mit der Untersuchung der vorliegenden Software sowie mit der konkreten Evaluierung der Vorgehensweise und der Auswahl der geeigneten Technologie zur Realisierung der neuen Anwendung. Kapitel 4 beschreibt, wie die Implementierung realisiert wurde. Dabei wird auf die Implementierung einzelner definierten Anforderungen eingegangen. In Kapitel 5 werden Testfälle, die mit dem neuen Programm durchgeführt werden können, vorgestellt. Das letzte Kapitel 6 fasst die Arbeit zusammen. Hierbei werden alle erreichten Ergebnisse entsprechend der Zielsetzung vorgestellt. Abschließend werden im Ausblick Erweiterungsmöglichkeiten für das neue Programm vorgeschlagen.
Der Zuwachs medizinischen Wissens ist gewaltig, man spricht von einer Verdopplung in unter 10 Jahren[01], dies macht die Analyse historischer Daten zwingend erforderlich. Um dieses Wissen zu beherrschen werden Datenbanken benötigt, in denen man Krankheits- und Therapieverläufe ablegen kann, um diese dann anschließend unter unterschiedlichsten Anforderungen zu analysieren. Im Falle der Krebstherapie gibt es hierfür sogenannte Krebsregister. Hier werden anonymisierte Daten der Patienten gespeichert, wie zum Beispiel der Verlauf der Krankheit und die Therapie. Ziel ist es, dass alle Krebsfälle in irgendeinem Krebsregister gehalten werden. Dies soll zu einer Verbesserung der medizinischen Leistung am Patienten, sowie der Sicherstellung, dass Patienten überall mit neuesten Therapietechniken und Leistungen versorgt werden, führen. Leider werden die Informationen in den Krebsregistern viel zu wenig genutzt, da viele Ärzte und Wissenschaftler oft nicht Ausreichend vertiefte Kenntnisse in Informationstechnologie und/oder Statistik haben. Diese Tatsache macht es für sie schwierig die riesigen Datenmengen, die vorhanden sind, richtig zu analysieren. Um dieses Problem zu beheben kann man nun in regelmäßigen Abständen einen Statistiker beauftragen, der solche Analysen durchführt. Oft haben Ärzte aber statistisch wenig anspruchsvolle Anfragen oder es fällt ihnen erst auf, nachdem der Statistiker wieder gegangen ist. Solange es also eine solche Schwierigkeit darstellt, die Daten richtig zu analysieren, sind die Krebsregister ein Datenfriedhof, deren riesiges Potential nicht ausgenutzt wird. Dieser Zustand ist sowohl für Patienten, als auch für die Ärzte, nicht zufriedenstellend und bedarf dringend einer Änderung. Die Ziele sind: 1. Eine Analyse einer Software zur statistischen Auswertung von Daten aus einem Krebsregister (OCDM-Software), sowohl im Bezug auf ihre Software-Architektur, als auch auf ihre Funktion. 2. Das Erstellen einer Anforderungsanalyse, welche die Erweiterungen beschreibt, die an der oben erwähnten OCDM-Software vorzunehmen sind. 3. Die Umsetzung dieser Anforderungsanalyse in die bestehende Anwendung. 4. Ein abschließender Systemtest der Anwendung, um einen reibungslosen Ablauf im Klinikalltag zu gewährleisten. Ziel der Erweiterung ist es, den Ärzten die Analyse der gesammelten Patientendaten zum Pankreaskarzinom zu vereinfachen und somit die medizinische Betreuung in der Klinik zu verbessern.
Nach der Operation ist die Strahlentherapie die erfolgreichste und meist genutzte Krebstherapie. Sie wird bei mehr als 50% der Patienten angewandt, die an Krebs erkrankt sind. Das Ziel der Strahlentherapie ist es, eine Strahlendosis zu applizieren, die hoch genug ist, um die Tumorzellen zu töten. Dies ist sowohl aus physikalischer als auch aus technischer Sicht häufig eine schwere Aufgabe, da besonders maligne Tumore oft sehr nahe an Organen lokalisiert werden, die eine hohe Sensitivität gegenüber Strahlen aufweisen. Hierzu zählen Organe wie die Augen, Sehnerven, der Hirnstamm oder die Lunge[Sch06]. Aus diesem Grunde muss die Strahlentherapie sorgfältig geplant werden. Dies ermöglicht es dem Benutzer, bestimmte Szenarien zu simulieren und die beste Konfiguration zu finden, um eine Strahlentherapie auszuführen. Das optimalste Ergebnis ist dabei, dass der Tumor 100% der benötigten Strahlendosis erfährt und das umliegende Gewebe sowie die umliegenden Organe vollständig geschont werden. Eine Methode der Strahlentherapieplanung ist die Virtuelle Strahlentherapiesimulation die auch Gegenstand dieser Arbeit ist.
Mit zunehmender Anzahl von Smartphones1 und Tablets2 steigt heutzutage auch die Bedeutung mobiler Anwendungen ständig. Die „kleinen“ Anwendungen können immer mehr Aufgaben übernehmen und können durch den Einsatz auf mobilen Geräten sehr flexibel eingesetzt werden. Aus diesem Grund entstand das vom US-Militär geförderte internationale Projekt MoLE3 (Mobile Learning Environment). Die Hochschule Heilbronn ist durch ihr Forschungslabor „e-Learning in Medicine“ des CeLTech4 (Centre for e-Learning Technology) an diesem Projekt beteiligt. Das Ziel des MoLE Projekts ist es, die Telekommunikationsinfrastruktur und die mobilen Geräte wirksam einzusetzen, um Wissen und Ressourcen einfacher miteinander zu teilen. Dazu wurde die „Global MedAid App“ entwickelt, die sowohl auf iOS5 als auch auf Android6 Geräten läuft. Die plattformübergreifende Open-Source7 App ist erweiterbar und beinhaltet eine Schnittstelle zu Lernplattformen.
In dem transregionalen Sonderforschungsbereich SFB/TRR 77 untersuchen Heidelberger und Hannoveraner Wissenschaftler Entstehungsmechanismen und neue Therapieansätze des Leberzellkarzinoms, einer der tödlichsten Tumorerkrankungen unserer Zeit. Die IT-Plattform Pelican, die ein Teil des Gebiets Z2 ist, soll dem Forschungsverbund die softwaregestütze Analyse und die nachhaltige Bereitstellung von Leberkrebs-Forschungsdaten ermöglichen [Ganzinger et al. 2011]. Ein Teil von Pelican soll eine gemeinsame Informationsplattform anbieten, die die biomedizinischen Daten der verschiedenen medizinischen und biologischen Projekte integriert und den beteiligten Projektgruppen biostatistische Programme und projektübergreifende Auswertungen zur Verfügung stellt. Die Integration von Gewebe-, Molekül-, Genetik- und Klinikdaten in eine gemeinsame Plattform ermöglicht Datenerhaltung und umfassende Analysen. Die integrierte Analyse begegnet durch die Verknüpfung verschiedener Forschungsprojekte des SFB/TRR 77 den Herausforderungen der Multidisziplinarität klinischer Forschung und Genforschung. Mit dem Next-Generation DNA Sequencing ist durch Kostenreduzierung und immenser Zeiteinsparung die DNA Sequenzierung einem breiten Spektrum an Wissenschaftlern zugänglich geworden und hat Kompetenzen zur Sequenzierung von zentralen Stellen in die Hände vieler individueller Forscher gelegt [Shendure and Ji 2008, Ding et al. 2010, Wetterstrand 2011]. Die Kombination dieser hochentwickelten Technologien aus der Gentechnik und rechnerbasierten Werkzeugen erlaubt die Beantwortung biologischer Fragestellungen in erheblich umfangreicherer Art und Weise als dies bisher möglich gewesen ist [Shaer et al. 2013]. Die rasche Entwicklung des Next-Generation Sequencing beinhaltet auch das Konstruieren neuer Ansätze zur bioinformatischen Datenanalyse, ohne die kein Informationsgewinn, wie beispielsweise die Entdeckung von Genvariationen, möglich wäre. Das dabei neu gewonnene Wissen kann zu erheblichen Fortschritten in der Krebsforschung führen, beispielsweise wenn es um das Identifizieren der Genomveränderungen einer Tumorzelle geht [Ding et al. 2010]. Anstatt Sequenzierungen in kleinem Maßstab durchzuführen, können Forscher inzwischen Sequenzierungen in weit umfangreicherem Ausmaß realisieren, in denen Informationen von multiplen Genen und Genomen vermessen, dokumentiert und in Datenbanken gespeichert werden können. Die DNA Sequenzen werden nach der Sequenzierung in einer Kette aus vielen Prozessschritten – eine bioinformatische Pipeline – analysiert und verarbeitet. Zu den Einzelschritte, wie zum Beispiel Alignment oder die Entfernung von Duplikaten, gibt es oftmals viele Alternativen.
Implementierung des "Bresenhams-Algorithmus" für die Benutzung in einem Rekonstruktionsalgorithmus
(2011)
In der Medizin nimmt die medizinische Bildgebung eine wichtige Rolle ein. Die Reaktionszeit chemischer Reaktionen im menschlichen Körper kann sehr kurz sein, so dass man diese Reaktionen nur schwer beobachten kann. Somit kann die Geschwindigkeit der bildgebender Verfahren in der Diagnostik eine ausschlaggebende Funktion haben. Des Weiteren sind bei der Bildgebung eingesetzte Strahlen potentiell gefährlich. Je länger die Aufnahme dauert, desto mehr Schaden kann angerichtet werden. Im Hinblick auf die Geschwindigkeit der bildgebenden Verfahren haben die unterschiedlichen Bildrekonstruktionsmethoden eine zentrale Bedeutung. Für die Benutzung in einem tomographischen Rekonstruktionsalgorithmus und somit für die Verbesserung der Geschwindigkeit und die Verringerung der eingesetzte Strahlen der Bildgebung, soll in dieser Arbeit der Bresenham-‐Algorithmus in Matlab implementiert werden. Mit Hilfe des Algorithmus werden alle Voxel eines Objektes ermittelt, die innerhalb des bestrahlten Bereichs liegen. Das Ergebnis des Algorithmus, sprich die Menge und die Koordinaten der bestrahlten Voxel, kann dann als Input für die Berechnung des relativen Volumenanteils oder für die Berechnung der Strahllänge im Voxel verwendet werden.
Cytoscape is an open source platform for complex network analysis and visualisation. The Pathway Interaction Database (PID) is a highly structured, curated collection of information about known biomolecular interactions and key cellular processes assembled into signalling pathways. Despite the obvious potential and advantageous usage of both tool (Cytoscape) and information source (PID), there has been no conclusive effort to merge and synergise them. This project aims to make use of the open source characteristics of Cytoscape and optimally visualise the biomolecular interactions found in the PID. This is made possible by the development of a plugin which imports a user-selected pathway file, converts it into a Cytoscape-readable file, and then visualises it. Finally, the user has options to further optimise the pathway by the use of a filter (Barcode – Affymetrix) that removes nodes from the network which are lowly expressed in the Affymetrix microarray data. The user then obtains visual results in a matter of seconds. Additionally, the process of subgraphing nodes through the shortest path method could be applied to the network. This can further assist the user in identifying the molecular pathways of the nodes of interest, a useful feature in network analysis.
In dieser Arbeit wurde am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg eine Anwendung für das Trainieren von Klassifikatoren, das Klassifizieren und für die Durchführung eines Leave-One-Out-Tests entwickelt. Auf der Grundlage von Methoden aus einem bereits existierenden Programm, das zum automatischen Erkennen von osteolytischen und osteoblastischen Läsionen bei Patienten mit einem multiplen Myelom genutzt wird, wurde eine Benutzeroberfläche implementiert, die das aufwendige und manuelle Anpassen an neue Fragestellungen erleichtern soll. Zusätzlich soll eine Visualisierung von Merkmalen dem Benutzer beim Trainieren eines Klassifikators die Auswahl verdeutlichen und vereinfachen. Damit die Anwendung auch für andere Klassifikationsaufgaben genutzt werden kann, wurde eine Erweiterungsmöglichkeit der grafischen Benutzeroberfläche auf Basis von XML integriert.