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Institute
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.
Das deutsche Gesundheitswesen ist ein dichtes Netzwerk bestehend aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Akteuren im komplexen Zusammenspiel. Ständige Gesundheitsreformen aufgrund steigender Ausgaben im Gesundheitswesen sowie Fortschritte in der Medizin nehmen Einfluss auf die Informationsverarbeitung in diesem Netzwerk. Das hat zur Folge, dass immer mehr Anwendungssysteme zum Einsatz kommen, die hinsichtlich ihrer Zusammenarbeit besondere Herausforderungen stellen. Häufig können die komplexen Abläufe bei der Zusammenarbeit der Anwendungssysteme erst durch ein Modell, welches die Realität abstrahiert, verstanden werden. In diesem Zusammenhang wird das deutsche Gesundheitswesen durch ein virtuelles Gesundheitssystem modelliert, welches die Akteure des deutschen Gesundheitswesens nachbildet. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird die Population durch einen Generator abgebildet. Der Generator generiert anhand der Patientendaten der Population ereignisbasierte Nachrichtenprofile, die dem virtuellen Gesundheitssystem zur Weiterverarbeitung zur Verfügung gestellt werden.
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.
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.
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.
In einem überregionalen Forschungsprojekt untersuchen Heidelberger und Hannoveraner Wissenschaftler Entstehungsmechanismen und neue Therapieansätze des Leberzellkarzinoms, einer der tödlichsten Tumorerkrankungen unserer Zeit. Die IT-Plattform pelican soll dem Forschungsverbund die softwaregestütze Analyse und den Austausch von Leberkrebs-Forschungsdaten ermöglichen. Bisher fehlte dazu ein geeignetes Oberflächenkonzept. Deswegen wurde eine Benutzerschnittstelle entworfen, die in der Lage ist, heterogene Daten und Funktionen darzustellen und dabei flexibel an die Nutzerbedürfnisse angepasst werden kann. Es konnte anhand einer prototypischen Benutzungsoberfläche gezeigt werden, dass sich das Konzept praktisch umsetzen lässt. Mit Hilfe der in einem Evaluierungsprozess ausgewählten Portalsoftware GridSphere wurden mehrere Datendienste als Module in die pelican-Applikation integriert. Als besondere Herausforderungen haben sich die Navigation innerhalb der Oberflächenmodule sowie der Informationsaustausch zwischen den Komponenten herausgestellt. Die erarbeiteten Lösungsansätze wurden dokumentiert und dienen als Basis für die Integration beliebiger neuer Dienste in die Plattform. Zukünftige Entwicklungen können der Krebsforschung weltweit in Form von standardkonformen Diensten im caGrid Umfeld zur Verfügung gestellt werden.
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.
Der Einsatz von virtuellen Szenen in der Medizin gewinnt zunehmend an Bedeutung, weil Navigations- und Planungshilfen für den Arzt geschaffen werden. Die Verwendung von komplexen Computersimulationen soll den Behandlungsprozess verkürzen und gleichzeitig die Behandlungsqualität durch eine gezielte Vorgehensweise verbessern. Wegen der hohen Komplexität von Bildverarbeitungsalgorithmen ist es jedoch schwierig, eine einfache Interaktion mit den medizinischen Daten zu ermöglichen. Zudem werden Benutzereingaben durch die Eingabegeräte wie Maus und Tastatur eingeschränkt, da diese in vielen Fällen keine einfache Steuerung zulassen. Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Umsetzung intuitiver Interaktionskonzepte für den alltäglichen klinischen Gebrauch durch Verwendung von intuitiven Eingabegeräten (3D Maus, Wii Controller). Die Entwicklungen basieren auf dem Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK) des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ). Dabei wurden von einer einfachen Kamerafahrt in einer Volumenvisualisierung über die Realisierung eines Headtracking in einer virtuellen Realität bis hin zu der Interaktion mit 3D Objekten konkrete Anwendungsbeispiele erarbeitet, analysiert und bewertet.
Die großen Datenmengen der klinischen Routine stellen für die medizinische Forschung ein großes Potenzial dar. So lassen sich zum Beispiel doppelte Erhebungen vermeiden oder Studienteilnehmer schneller finden. Sollen diese Daten genutzt werden, bedarf es geeigneter Werkzeuge und Prozesse. Im Rahmen des RWH Projektes der Medizinischen Uniklinik Heidelberg und dem GECKO Institut der Hochschule Heilbronn soll in dieser Arbeit ein Abfragewerkzeug für multidimensionale Datenbanken erstellt und verifiziert werden. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet die Wahl einer geeigneten Softwarearchitektur. Im Anschluss an eine Anforderungsanalyse wird das Abfragewerkzeug mit Hilfe von Java Technologien, wie dem Google Web Toolkit und dem Open Java API for OLAP, erstellt. Die Anforderungen werden mit zwei Anwendungsszenarien verifiziert. Der RWH Report-Browser konnte mit der festgelegten Architektur implementiert werden. Zum Erstellen von MDX Anfragen an das DataWarehouse wurde ein Anfragegenerator implementiert. Die Verifikation zeigt, dass der Report-Browser als Plattform für den Zugriff auf klinische Routinedaten geeignet ist. Eine gute Testbarkeit der Architektur konnte nachgewiesen werden.
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.