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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.
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.