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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.
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.
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.
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.
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.
Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse der Secondary Use Systeme der Vanderbilt Universität, Nashville Tennessee (USA), und einem anknüpfenden Vergleich mit deutschen Konzepten und unter Berücksichtigung der deutschen Gesetzeslage. Dabei wurden, auf Basis einer vor Ort durchgeführten Analyse, wichtige Prozesse modelliert und im Anschluss mit den Datenschutzkonzepten der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF) verglichen. Weiterhin wurde darauf eingegangen, inwiefern eine Übertragung der Prozesse und Methoden mit dem deutschen Datenschutz vereinbar wäre. Die Bewertung der Ergebnisse zeigt, dass ein Großteil der zugrundeliegenden Prozesse in Vanderbilt auf Deutschland übertragen werden können, jedoch bei gewissen Methoden andere Ansätze gewählt werden müssen. Es wird ebenfalls hervorgehoben, dass es trotz Schutzmaßnahmen und -mechanismen Risiken für die Privatsphäre gibt.
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.
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 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 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.