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Mit der Entdeckung der Röntgenstrahlen im Jahre 1895 begründete Wilhelm Conrad Röntgen die medizinische Bildgebung. Diese ermöglichte erstmals, zu diagnostischen oder therapeutischen Zwecken einen Blick in das Innere des Menschen zu werfen, ohne dass sich dieser einer unter Umständen riskanten Operation unterziehen musste. Die Röntgentechnik gestattet allerdings nur die Projektion anatomischer Strukturen auf ein zweidimensionales Bild. Erst die Erweiterung der Bildgebung auf tomographische Verfahren, wie der Computer und Magnetresonanztomographie, erlaubte es, kontrastreiche, überlagerungsfreie 3D Schichtbilder zu erzeugen [13, S. 1]. Weitere Unterstützung hat die medizinische Bildgebung durch die Computertechnik erfahren, die eine digitale Nachbearbeitung der Bilder oder oft auch eine umfassende Bildanalyse ermöglicht. Im Zuge der technischen Weiterentwicklung kommen immer leistungsfähigere Computer zum Einsatz. Daher ist es nicht verwunderlich, dass medizinische Bilder heute hauptsächlich digital gespeichert, verschickt und bearbeitet werden. Auch entwickeln sich die bildgebenden Modalitäten weiter, was zu immer höher aufgelösten Bildern führt, in denen immer feinere Strukturen erkennbar sind. Simultan bedeutet das, dass für immer größere Datenmengen eine digitale Bearbeitung am Computer bewerkstelligt werden muss. Es ist deshalb ein zentrales Anliegen, effziente bildverarbeitende Algorithmen zu entwickeln.
Access, Handling and Visualization Tools for Multiple Data Types for Breast Cancer Decision Support
(2011)
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among U.S women, besides skin cancer. More than 1 in 4 cancers among women are breast cancer. And though death rates have been decreasing since 1990, about 40,170 women in the U.S. were expected to die in 2009 from breast cancer. The progress of molecular profiling, in the last decade has revolutionized the understanding of cancer, but also introduced more complexity with new data such as gene expression, copy number variation, mutations and DNA methylation. These new data open up the possibility of differential diagnosis, much more precise prognosis as well as prediction of therapy response than any of the diagnostic tools that are available in the current practice. Additionally, epidemiological databases store clinically relevant information on hundreds of thousands of patients. However, with the abundance of all this information, clinicians will need new tools to access and visualize such data and use the information gained to treat new patients. The general problem will be to access, filter and analyze the data and then visualize them in a clinical context. This data ranges from clinico-pathological information, to molecular profiles from highthroughput genomic measurements and imaging data. Furthermore, data from patient populations is aggregated on epidemiological level and can be found under numerous clinical studies.
Bevor eine neue Therapie zur Medikation zugelassen wird, muss sie in einer klinischen Studie ihren Nutzen beweisen. Da heutzutage die besten Ergebnisse bei solchen Fragestellungen aus randomisierten klinischen Studien kommen, ist eine gute Randomisationssoftware für den Ablauf der Studie von einer großen Bedeutung. In Abhängigkeit von dem Studienaufbau wird ein geeigneter Randomisationsalgorithmus für die Zuweisung der Studienteilnehmer zu den Therapien gewählt. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine schon bestehende Open Source Software RANDI2 zu analysieren und um ein weiteres Randomisationsverfahren zu erweitern. Dieses Verfahren soll zu der Familie der response-adaptiven Randomisationsverfahren gehören. Im Weiteren werden unterschiedliche Randomisationsalgorithmen mit jeweiligen Vorteilen, Nachteilen und Funktionsweisen vorgestellt. Nachdem ein passendes Verfahren gefunden wird, werden die Möglichkeiten untersucht, ihn in schon vorhandene Software zu implementieren. Anschließend wird die Implementierung gemacht und das Ergebnis getestet. Nach der Erweiterung von RANDI2 soll bei einer response-adaptiven Studie schon während des Ablaufs festgestellt werden können, welche Therapie bessere Ergebnisse erzielt. Mit dieser Kenntnis können mehr Patienten während der Studie eine bessere Behandlung bekommen und früher von dem Nutzen profitieren.
Diese Arbeit entwirft und implementiert ein neues Modul, das den Arzt bei der Arztbriefschreibung am Ende des Behandlungsprozesses unterstützt. Das Modul Arztbriefgenerierung in ENTstatistics erlaubt es dem Arzt als Anwender, per Mausklick aus den strukturierten Daten Text zu generieren und diese in einem Arztbrief darzustellen. Dazu kann er Vorlagen mit flexiblem Inhalt definieren und in diese je nach Empfänger andere Informationen einfließen lassen. Sowohl Vorlage als auch Brief können in einem WYSIWYG-Editor bearbeitet werden. Der Arztbrief wird intern als HL7-CDA-Dokument hinterlegt, einem standardisierten XML-Format für Arztbriefe. Außerdem kann er in die Formate PDF und RTF transformiert werden, falls andere Programme den CDA-Standard noch nicht unterstützen.
Mobile-Anwendungen nehmen eine zentrale Rolle in der IT-Branche ein und gewinnen zunehmend an Bedeutung. Unzählige Softwarelösungen, wie beispielsweise in den Bereichen Schulung, Banking, Navigation oder Logistik, stehen den privaten und kommerziellen Nutzern als Mobile-Anwendung zur Verfügung. An der Hochschule Heilbronn steht derzeit das Stundenplan-System „SPlan“ zur Verfügung, welches den Studierenden, Mitarbeitern und Dozenten einer Suchanfrage nach Stundenpläne und dem Raumbelegungspläne des jeweiligen Semesters ermöglicht. Für eine benutzerfreundlichere und effektivere Nutzung dieses Stundenplan-Systems entstand die Idee, dieses System im Rahmen meiner Diplomarbeit als Mobile-Anwendung bereit zu stellen. Das für diese Diplomarbeit konkretisierte Ziel ist nun, das Stundenplan-System „SPlan“ in eine Mobile-Anwendung, basierend auf dem Android-Betriebssystem, umzusetzen. Mithilfe der mobilen-Anwendung kann der Anwender die Stundepläne des betreffenden Semesters mit den entsprechenden Studiengängen und die jeweils zugehörigen Studentengruppen anzeigen lassen. Genauso können für den Raumbelegungspläne des betreffenden Semesters, die Standorte und die jeweils zugehörigen Räume definiert werden. Optional bietet sich die Möglichkeit, Einzelbuchungen und Blockveranstaltungen der beiden Suchanfragen anzeigen zu lassen. Außerdem werden die Suchanfragen automatisch anhand der gewählten benutzer-spezifischen Eingaben als Profil in der Anwendung gespeichert. Somit lässt sich die Anwendung personalisieren.
Heutzutage ist es für Unternehmen immer wichtiger, dass man in kürzester Zeit die richtigen Informationen erhalten kann, um Entscheidungsprozesse optimal bilden zu können. Die Informationstechnologie lässt sich zurzeit in der Welt weit und breit nutzen. Sie kann nicht nur den Daten sammeln und austauschen, sondern auch kann die Informationen systematisch und rapid verarbeiten, verwalten, analysieren und interpretieren. Die wachsende Datenmenge und Komplexitat erfordert immer stärker Analyseinstrumente gewinnen an Bedeutung. In großen Unternehmen Umgebungen stoßen einfache Abfrage Werkzeuge für den Datenzugriff schnell an die Grenzen ihre Leistungsfähigkeit und der Performance-Gewinn wird auch zum zentralen Thema. Aus diesen Gründen wird das Unternehmen T-Mobile den Analysewerkzeuge, den sogenannten OLAP (Online Analytical Processing)-Tools, einsetzen, um die Daten in sogenannten mehrdimensionalen Tabellenstrukturen flexibel und schnell analysieren bzw. auswerten zu können. Ein weiterer Punkt warum das Analysieren der Call Daten interessant sein könnte ist das Überwachen von Fehlern. Durch diese Technologie kann die Lösungsqualität hinsichtlich der zu verarbeitenden Komplexität erhöht werden. Als Grundlage für die OLAP Anfragen wurde zunächst ein Data Warehouse aufgebaut, in dem die Daten aus dem Quellsystem integriert und strukturiert bereitgestellt werden. Des weiteren ist zu erstellen, in wie weit der Einsatz von Reporting-Tools und zusätzlicher OLAP-Werkzeuge, um die gewünschten Berichtsfunktionalitäten zu ermöglichen. Diese Funktionalitäten sollen Schließlich in geeigneter Weise umgesetzt und bereitgestellt werden. Dabei sind die Anforderungen der Mitarbeiter und damit der Benutzer des Systems und die Rahmenbedingungen der Firma T-Mobile, z.B. bezüglich Auswahl der Software, zu berücksichtigen.
Im Rahmen der interdisziplinären Leberkrebsforschung des ‚SFB/TRR 77’ ‚Leberkrebs von der molekularen Pathogenese zur zielgerichteten Therapie’ fallen Genomdaten an, welche in unterschiedlichen Formaten gespeichert werden. Der ‚SFB/TRR 77’ wird technisch durch die integrierte Informationsplattform ‚pelican’ (platform enhancing livercancer networked research) unterstützt. ‚pelican’ erlaubt Forschern ihre (Genom-)Daten zentral zu speichern und Daten von anderen Projekten einzusehen. Die Informationsplattform ist nach dem Prinzip der modernen service-orientierten Architektur (SOA) aufgebaut, nach welcher Dienste über einheitliche Schnittstellen an unterschiedlichen Orten spezifische (Teil-)Aufgaben erfüllen, um so größere Prozesse zu realisieren. Damit die Genomdaten für umfassende Analysen einheitlich zur Verfügung stehen, bedarf es eines Genkonvertierungs-Dienstes zur Abbildung von Genbezeichnungen aufeinander, der in die SOA von ‚pelican’ integriert werden kann. Verschiedene Gendatenbanken und biomedizinische Standards wurden auf ihre Eignung untersucht, Gene eindeutig zu identifizieren. Auch die Tools des ‚cancer Biomedical Informatics Grid’ (caBIG) werden auf Methoden und Werkzeuge zur Unterstützung einer eindeutigen Genidentifikation analysiert. Aus den verschiedenen Genidentifikationsmöglichkeiten wird eine optimale Methode ausgewählt, mit der im Genkonvertierungs-Dienst gearbeitet werden kann. Diese ist das ‚Gensymbol’, da es Gendatenbank übergreifend ist und von dem Human Genome Organisation (HUGO) Gene No-menclature Committee (HGNC) standardisiert wird. Die Daten aus der HGNC-Datenbank werden in eine eigene MySQL-Datenbank transferiert. Auf Basis dieser Datenbank wird ein Webservice entwickelt, der dann in die SOA der Informationsplattform eingebunden werden kann. Der erstellte Webservice steht zur Abfrage von Genomdaten bereit. Mittels entsprechenden Tests wird die Funktionalität des neuen Services validiert.
Das Registrieren medizinischer Bilddatensätze ist ein komplexer und zeitintensiver Prozess. Ohne die Entwicklung effizienter und schneller Registrierungsverfahren müssten erhebliche personelle Ressourcen in das manuelle Registrieren investiert oder teilweise ganz auf deren Resultate und den einhergehenden Erkenntnissen verzichtet werden. Daher ist es besonders wichtig Neuentwicklungen in diesem Gebiet voranzutreiben und Programmstrukturen zu entwickeln, die diese neuen Verfahren einbinden, evaluieren und anschließend optimieren können. Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines Softwaretools, das Registrierungsprozesse von der Vorverarbeitung über die eigentliche Registrierung bis hin zur visuellen Evaluierung unterstützt. Dabei sollte die Applikation so entwickelt werden, dass sowohl Funktionalitäten als auch Benutzeroberfläche einfach erweitert oder modifiziert werden können. Zu Beginn der Entwicklung musste ein geeignetes Framework (bzw. Entwicklungsumgebung) gefunden werden. Dieses sollte sowohl eine stabile Umgebung als auch einen möglichst großen Funktionsumfang im Bereich des Prä- und Postprocessing der Registrierung bieten können. Zudem sollte diese Entwicklungsumgebung auch Strukturen bieten, die es ermöglichen neue Funktionalitäten einfach hinzuzufügen. Auf Grund der Ergebnisse der durchgeführten Analyse kam im Rahmen dieser Diplomarbeit MeVisLab zum Einsatz.
Die visuelle Analyse der kindlichen Spontanmotorik hat sich als aussagekräftiges Verfahren zur Prognose schwerer neurologischer Störungen erwiesen. Eine computergestützte Entscheidungsunterstützung könnte Ärzten eine wertvolle objektive Hilfe bei der Prognosestellung geben. Mit dem Ziel ein solches entscheidungsunterstützendes System zu entwickeln, wurde am Institut für Medizinische Biometrie und Informatik der Universität Heidelberg ein Forschungsprojekt durchgeführt. Darin wurde u.a. ein Softwarepaket für Forscher entwickelt. Die Ergebnisse der Forschung wurden bislang nicht für Ärzte zugänglich gemacht. Diese Arbeit ergänzt das Softwarepaket des Projekts um zwei Komponenten. Ein grafischer Editor erleichtert die Nutzung des bestehenden Softwarepakets, indem es den Forscher bei der Ablaufsteuerung des entscheidungsunterstützenden Prozesses unterstützt. Eine Präsentationskomponente macht die Ergebnisse des entscheidungsunterstützenden Prozesses für Ärzte nutzbar. Die beiden Komponenten werden mit ähnlichen Komponenten anderer Forschungsprojekte im selben Kontext verglichen und exemplarisch evaluiert.
Die vorliegende Arbeit wurde zusammen mit der Abteilung Radiologie am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) erarbeitet. Das Ziel war es, durch Evaluation der IT Strategie und durch Einsatz verschiedener Methoden zukünftige Handlungsfelder zu be-stimmen. Ein Handlungsfeld wurde exemplarisch an einem Beispiel bis hin zu konkreten Verbesserungsmaßnahmen operationalisiert. In der vorliegenden Arbeit, wird eine Eva-luation der IT Strategie in der Abteilung Radiologie des deutschen Krebsforschungszent-rum (DKFZ) vollzogen. Es wird im Grundlagen Kapitel die derzeitige Situation der Abtei-lung widergespiegelt. Darauf aufbauend werden zukünftige Handlungsfelder, mit Hilfe der Methode der SWOT Analyse identifiziert. Durch die SWOT Analyse wird der derzeiti-ge Ist- Zustand, mit Hilfe der Stärken und Schwächen abgebildet. Chancen und Risiken der Umwelt werden durch die SWOT Analyse abgebildet und ermöglichen es in Kombi-nation mit den Stärken und Schwächen der Abteilung Radiologie als Teil des DKFZ, zu-künftige Handlungsfelder zu bestimmen. Anschließend werden die Handlungsfelder prio-risiert. Bei dem Handlungsfeld mit der höchsten Priorität handelt es sich um das Hand-lungsfeld des abteilungsinternen Wissensmanagements. Das Handlungsfeld wird durch die strategischen Wege, welche die Umsetzung ermöglichen sollen, weiter ausgestaltet. Als Basis für die Entwicklung der strategischen Wege dienen die Mission, die Vision und das Leitbild, welche im DKFZ vorherrschen. Durch die anschließende Anwendung der Methode der Balanced Score Card erfolgt eine kritische Auseinandersetzung der einzel-nen strategischen Wege mit dem Ziel die Messung, Dokumentation und Steuerung der Maßnahmen des zu verfolgenden Handlungsfeldes zu analysieren. Mittels der Priorisie-rung der Maßnahmen, wird im Folgenden die höchst priorisierte Maßnahme konzeptio-nell weiterverfolgt, hierbei handelt es sich um das Zugriffskonzept des abteilungsinternen Wissensmanagementsystems. Die Diskussion setzt sich mit den verwendeten Methoden auseinander. Es wird aufgezeigt, warum es notwendig ist das Handlungsfeld, des abtei-lungsinternen Wissensmanagement, und die damit verbundenen Maßnahmen weiter zu verfolgen. Im abschließenden Fazit wird auf das Zweite zu verfolgende Handlungsfeld eingegangen und weitere zielführende Maßnahmen aufgezeigt, welche notwendig sind, um das abteilungsinterne Wissensmanagementsystem einzuführen.