Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Dokumentation, Medizinische Universität Graz

PROJEKTE - MEDIZINISCHE INFORMATIK

AURAWeb - Meta-Suchmaschine für medizinische Befunde

Im Rahmen der Einführung eines neuen KIS sowie eines neuen Abteilungssystems für das Institut für Pathologie wurden mehrere der zuvor eingesetzten medizinischen Dokumentationssysteme (AURA - entwickelt in den 1970er und 1980er Jahren) sukzessive abgelöst. Der Zugriff auf die darin gespeicherten Befunddaten muss jedoch weiterhin gewährleistet bleiben. Um eine aufwändige Datenübernahme von mehreren Millionen Altbefunden zu vermeiden, wurde von uns AURAWeb, eine web-basierte Meta-Suchmaschine für medizinische Befunde, entwickelt.

AURAWeb wird seit 2002 routinemäßig eingesetzt und ermöglicht inzwischen den Zugang zu mehr als 12 Millionen Befunden aus 33 verschiedenen medizinischen Informationssystemen in 24 Krankenhäusern (und - im Kontext radiologischer Befunde - zu Bilddaten aus 14 PACS). Auch ist der Anwendungsbereich längst nicht mehr auf Legacy-Daten beschränkt. In verschiedenen Bereichen - beispielsweise der Pathologie - werden die Datenbestände sämtlicher fachspezifischer Dokumentationssysteme durchsucht und damit eine umfassende Gesamtansicht des verfügbaren Befundmaterials zu einem Patienten präsentiert.

Die Suche nach Befunden erfolgt dabei direkt in den aktuellen Datenbeständen der teilnehmenden medizinischen Informationssysteme, die über verschiedene Schnittstellen - SOAP, REST, DICOM, JDBC™, etc. - eingebunden sind. Die Authentifizierung und Berechtigungsprüfung des anfragenden Benutzers, die Auswahl der zu kontaktierenden Informationssysteme, die Transformation und Koordination der Suchanfragen sowie das Sammeln, Aufbereiten und Präsentieren der Ergebnisse werden von AURAWeb durchgeführt. Die spezifischen Eigenschaften der einzelnen Informationssysteme spielen dabei für die Bedienung keine wesentliche Rolle. Neben der browser-basierten Benutzeroberfläche stellt AURAWeb auch einen direkten Zugang zur Suchmaschine über eine Webservice-Schnittstelle zur Verfügung.

Kontakt: Maximilian Errath
Team: Siegfried Ackerl, Maximilian Errath

Automatische Identifikation von diagnostisch signifikanten Regionen in CLSM-Bildern von Melanomen

Die Konfokale Laser-Scanning-Mikroskopie (CLSM) ermöglicht ein schnelles in vivo Screening von Veränderungen im Hautgewebe (3-5 Minuten pro Läsion). Da es sich dabei um ein neues Verfahren handelt und das daraus gewonnene Bildmaterial sich deutlich von Bildern der konventionellen Durchlichtmikroskopie unterscheidet, sind die diagnostischen Parameter noch weitgehend unerforscht. In dieser von uns in Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik für Innere Medizin, Klinische Abteilung für Onkologie und der Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie durchgeführten Studie werden mittels automatischer Bildanalyse diagnostisch hoch signifikante Regionen in CLSM-Bildern von Melanomen ermittelt und im Bild hervorgehoben.

Da bei zusammenhängendem Gewebe eine automatische Segmentierung in einzelne Zellen im allgemeinen Fall nicht möglich ist, werden die Bilder in einzelne Quadranten zerlegt und die aus einer Wavelet-Transformation in verschiedenen Auflösungen gewonnen Merkmale innerhalb der Quadranten berechnet. Mittels CART-Analyse erzeugte Klassifikationsregeln werden in weiterer Folge als diagnostisches Regelwerk angewendet und damit klassifizierte Quadranten im Bild entsprechend markiert.

Diagnostisch hoch signifikante Regionen in Melanom-Bildern können so automatisch hervorgehoben werden. Die Ergebnisse stimmen mit den Resultaten der rein visuellen Beurteilung sehr gut überein. Eine Beurteilung "gutartig versus bösartig" kann so - im Gegensatz zu einer subjektiven Einschätzung des Diagnostikers - einer objektiven Wertung zugänglich gemacht werden.

Kontakt: Marco Wiltgen

BRAINDEXweb - Schulungssystem für die Hirntoddiagnostik

Die Entwicklung des Hirntodes ist ein Folgestatus, der sich durch den Einsatz moderner Reanimationstechniken - Organ-Funktionsersatz und Funktionssupport auf apparativer und pharmakologischer Basis - etablieren kann. Seine Bestätigung liefert die Grundlage zur Diskussion für einen Behandlungsabbruch sowie auch die Voraussetzung, dass eine Organentnahme im Rahmen der Transplantationsmedizin durchgeführt werden kann. Die Diagnose "Hirntod" stellt dabei speziell außerhalb klinischer Zentren auf Grund der geringen Fallzahlen, der Komplexität der Diagnostik und der daraus resultierenden klinischen Konsequenzen eine besondere Herausforderung an die ärztliche Sorgfaltspflicht dar. Dazu ist eine entsprechende curriculare und postgraduale Aus- und Weiterbildung erforderlich.

In diesem Kontext wurde BRAINDEXweb, ein Lehr- und Lernsystem zur Hirntoddiagnostik nach den österreichischen Empfehlungen zur Durchführung der Hirntoddiagnostik bei einer geplanten Organentnahme (OSR Österreich; 2013), im Rahmen eines interdisziplinären Projekts zwischen der Klinischen Abteilung für Spezielle Anästhesiologie, Schmerz- und Intensivmedizin der Universitätsklinik für Anästhesiologie und Intensivmedizin und dem IMI entwickelt. Das Projekt wurde mit freundlicher Unterstützung der Novartis Pharma GmbH durchgeführt.

BRAINDEXweb wurde als eine Web-Anwendung realisiert, die Anwenderinnen und Anwender im Dialog durch alle für die Hirntodfeststellung relevanten diagnostischen Schritte leitet. Die Anwenderin/der Anwender beantwortet von BRAINDEXweb gestellte Fragen und gibt Messwerte und Wahrnehmungen ein. Die Auswahl und Reihenfolge der Fragen wird durch ein Regelwerk gesteuert, welches den Ablauf der Diagnostik nach den oben erwähnten Empfehlungen zur Durchführung der Hirntoddiagnostik widerspiegelt. Ergänzend sind auch Features zur Bewertungshilfe, insbesondere im Zusammenhang mit spinalen Reflexen, implementiert. Ein Lexikon, bestehend aus rund 200 Einträgen, sowie ein Gesamtliteraturverzeichnis mit mehr als 325 Publikationen runden das System ab. Als Ergebnis wird von BRAINDEXweb ein Protokoll erstellt, in dem sämtliche getätigten Angaben, eine Bewertung des Status der Patientin/des Patienten gemäß der Empfehlungen zur Hirntoddiagnostik (OSR Österreich; 2013) sowie Erläuterungen zu dieser Bewertung enthalten sind. Dieses Protokoll entspricht weitgehend jenem aus den OSR-Empfehlungen, geht in einigen Bereichen in seinem Detaillierungsgrad jedoch weit über dieses hinaus.

BRAINDEXweb wird von der Medizinischen Universität Graz betrieben und ist unter http://braindex.medunigraz.at/ verfügbar. Der Zugang ist personalisiert, die Authentifizierung der Anwenderinnen und Anwender erfolgt über Benutzername und Kennwort. Eine Registrierung ist für die Verwendung des Service erforderlich.

Kontakt: Maximilian Errath

COMET - Automatisches Tagging von Pathologie-Befunden

Eine Konsequenz der steigenden Vernetzung und Integration medizinischer Informationssysteme sind zum Teil überwältigend lange Dokumentlisten, die als Resultat einer Suche nach der medizinischen Dokumentation zu einem Patienten präsentiert werden. Ziel des Projektes COMET war es, Ärztinnen und Ärzten des Instituts für Pathologie zusätzliche, aus den Befundtexten extrahierte Informationen direkt in der Dokumentliste zur Verfügung zu stellen, und ihnen so die Auswahl der im Rahmen der Diagnoseerstellung näher zu betrachtenden Befunde (Vorbefunde) zu erleichtern. Zu diesem Zweck werden die Diagnosetexte pathologischer Befunde automatisch analysiert und bezüglich der Fragestellung "Text enthält Hinweise auf eine Entzündung oder Neoplasie" klassifiziert und mit den entsprechenden Markierungen (Tags) versehen.

Mit der von uns entwickelten Software konnte bei der Klassifizierung von Befunden bezüglich der Merkmale "Entzündung" und "Neoplasie" eine sehr gute Erkennungsrate (F1-Measure von 0,98) erreicht werden. COMET wurde in die Befundsuchmaschine AURAWeb integriert und befindet sich seit 2009 an der Medizinischen Universität Graz im routinemäßigen Einsatz. Histologische Befunde werden unmittelbar nach dem Retrieval klassifiziert, somit ist keine Änderung in den Datenbanken der Informationssysteme notwendig. Die generierten Tags werden zu jedem Befund direkt in der resultierenden Dokumentliste angezeigt und als zusätzliche Sortierkriterien angeboten.

Kontakt: Maximilian Errath
Team: Maximilian Errath, Erich Schmiedberger

Datenschutz in Forschung und Lehre

Mit der Einführung des Datenschutzgesetzes 2000 traten eine Reihe von Änderungen bzw. Neuerungen bei der Verwendung von Daten in Kraft. So wurden

  • die Zulässigkeitsvoraussetzungen für die Verwendung von Daten neu geregelt,
  • der Gültigkeitsbereich auch auf Daten in manueller, strukturierter Form (z.B. Listen, Karteien etc.) ausgedehnt,
  • bei Verwendung von personenbezogenen Daten die Kriterien für die Meldepflicht an das Datenverarbeitungsregister verschärft und
  • die Richtlinien für den Datenverkehr mit dem Ausland modifiziert.

Zur Unterstützung bei der praktischen Umsetzung dieser Rechtsnorm in Forschung und Lehre, insbesondere im Bereich der Humanwissenschaften, wurde von uns im Auftrag des Bundesministeriums für Wissenschaft und Forschung und der Gemeinde Wien eine Datenschutz-Policy [PDF, 322 kB] erarbeitet. Dabei sind als wesentliches Ergebnis eine Reihe von Regeln zu nennen, die dem Grundrecht auf Datenschutz genügen, ohne für die wissenschaftliche Tätigkeit einen allzu hohen bürokratischen Aufwand zu verursachen.

Kontakt: Klaus-Martin Simonic

EPA-Navi

Nach wie vor sind Textdokumente wesentliche Bestandteile der elektronischen Patientenakte. Gegenwärtige Klinikinformationssysteme sind im Allgemeinen nicht auf schnelle und stichwortzentrierte Suche und Navigation in klinischen Textbeständen angelegt. Hinzu kommt die Vielfalt der Medizinsprache mit ihren zahlreichen Synonymen, Schreibvarianten, Ober- und Unterbegriffen.

EPA-Navi hat das Ziel, eine inhaltsbezogene (semantische) Navigation in klinischen Textbeständen gemeinsam mit einem Industriepartner (Averbis GmbH) zu entwickeln und im klinischen Kontext zu testen.

Kontakt: Stefan Schulz
Team: Stefan Schulz, Markus Kreuzthaler

Interface Contact Matrix - Analyse und Visualisierung von Protein-Interaktionen

Die Kenntnis der makromolekularen Interfaces von Proteinstrukturen spielt eine wesentliche Rolle für das Verständnis ihrer Wechselwirkungen und biologischen Funktionen. Beispiele dafür sind Immunkomplexe (Antikörper - Antigen) und Rezeptor-Faktor-Verbindungen in der klinischen Medizin.

Ein von uns in Zusammenarbeit mit dem Jean-Dausset-Laboratorium - GE für Klinische Immunologie (Univ.-Prof. Dr. G. P. Tilz) entwickeltes Software-Tool verwendet Proteinkomplexe aus der PDB-Datenbank, um die Interface Contact Matrix zwischen 2 Proteinen zu bestimmen. Diese ist definiert als Plot von paarweisen Interaktionen zwischen einzelnen Aminosäuren der beiden Polypeptid-Ketten. Die Aminosäureketten werden auf zwei Achsen (horizontal und vertikal) aufgetragen und ein Eintrag in der ICM wird an jenen Stellen vorgenommen, an denen sich mindestens zwei der Atome beider Aminosäuren innerhalb einer gewissen Distanz befinden. Die Einträge werden überdies mit physikochemischen Eigenschaften (wie etwa Wasserstoffbrückenbindungen, hydrophoben/hydrophilen Eigenschaften usw.) annotiert. Die so generierte ICM ist mit der 3D-Visualisierung des makromolekularen Interface gekoppelt, so dass mittels eines Mausklicks an der entsprechenden Stelle in der Matrix die dazugehörende 3D-Struktur hervorgehoben wird.

Über diese Technik können Hot Spots an der Kontaktfläche zwischen interagierenden Proteinen oder gemeinsame Kontaktmuster bei verschiedenen Komplexen identifiziert werden. Zudem erlaubt die 3D-Visualisierung realistische Einblicke in die makromolekularen Interfacestrukturen, und durch Berechnung der molekularen Oberflächen der beteiligten Aminosäuren können komplementäre Oberflächen sichtbar gemacht werden.

Kontakt: Marco Wiltgen

*Med-Report Portal

Im Rahmen von Forschungsprojekten durchgeführte retrospektive Auswertungen aus dem zentralen Krankenhausinformationssystem openMEDOCS sowie aus den Datenbeständen verschiedener Abteilungssysteme sind ein gerne und häufig nachgefragtes Service des IMI.

Um den Wissenschafterinnen und Wissenschaftern Berichte und Auswertungen zur Verfügung zu stellen, haben wir das *Med-Report Portal entwickelt. Zusammen mit dem von uns konzipierten Export-Assistenten, mit dessen Hilfe Stammdaten und medizinische Dokumente selektiert und zur weiteren Auswertung und Analyse aus openMEDOCS exportiert werden können, bildet dies eine komfortable Lösung, um den durch die Dokumentationsarbeit entstandenen Mehrwert für wissenschaftliche Arbeiten nutzbar zu machen. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Qualität und Auswertbarkeit des Datenmaterials sowie auf die Wahrung des Datenschutzes gelegt.

Kontakt: Andreas Kainz
Team: Andreas Kainz, Brigitte Magerl, Gerit Wünsch

PACSview und Cardiac@view

PACSview und Cardiac@view sind von uns entwickelte Anwendungen zur Darstellung medizinischer Bilder.

PACSview ist die aktuelle Standardanwendung der Steiermärkischen Krankenanstalten für die Anzeige DICOM-konformer radiologischer Bilder, die in die Bildverteilungs-Infrastruktur (PACS) eingebunden und damit in 23 steirischen Krankenhäusern verfügbar ist.

Cardiac@view wurde im Rahmen einer Usability-Studie in Zusammenarbeit mit der Klinischen Abteilung für Kardiologie der Universitätsklinik für Innere Medizin und dem Department für Kardiologie und Intensivmedizin des LKH Graz West entwickelt und zeichnet sich durch eine größere Vielfalt an darstellbaren Bildformaten, die Möglichkeit zur Erzeugung und Darstellung von Videosequenzen und die Verfügbarkeit auf verschiedenen gängigen Systemplattformen aus. Überdies kann Cardiac@view durch Einbindung von mittels IDL entwickelten Modulen sehr einfach um Funktionalitäten zur Bildverarbeitung erweitert werden.

Kontakt: Maximilian Errath (PACSview) und Siegfried Ackerl (Cardiac@view)
Team: Siegfried Ackerl, Maximilian Errath, Andreas Holzinger, Stefan Vogtberg

Randomizer - Randomisierung für klinische Studien

Randomizer ist eine von uns entwickelte Web-Applikation zur Randomisierung in klinischen Studien. Die Anwendung ist für multizentrische Studien geeignet und stellt - neben verschiedenen Funktionen des Studienmanagements - sechs verschiedene Randomisierungsverfahren sowie einen Simulator für den Test von Studiendesigns zur Verfügung. Die GCP-Compliance wurde von der Österreichischen Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit GmbH (AGES) überprüft und bestätigt. Die Software wird seit 2003 als ein Service des IMI angeboten, stetig weiterentwickelt und in mehr als 250 klinischen Studien aus Österreich, Deutschland, der Schweiz und den USA erfolgreich eingesetzt. Weitere Informationen zu diesem Service inklusive einer Demo sind unter https://www.randomizer.at/ verfügbar.

Kontakt: Maximilian Errath
Team: Andrea Berghold, Maximilian Errath, Manuela Haid, Gabriele Kröll, Petra Ofner-Kopeinig, Franz Quehenberger

SemanticHealthNet

Im Gegensatz zur Erstellung freitextlicher Befunde und anderer Dokumente ist die Erhebung strukturierter Daten in der klinischen Dokumentation mit großem Aufwand verbunden. Standardisierte Terminologien und Informationsmodelle sind seit langem ein wichtiges Thema der Medizinischen Informatik. Leider führt ihr Einsatz nicht automatisch zu einer verbesserten semantischen Interoperabilität, da sich ein und derselbe Sachverhalt mit unterschiedlichen Terminologien und Modellen auf vielfache Weise ausdrücken lässt.

SemanticHealthNet ist ein europäisches Network of Excellence (http://www.semantichealthnet.eu/). Ziel ist der Aufbau einer nachhaltigen Organisationsstruktur, um unter Einbindung von Standardisierungsorganisationen, Industrie, Behörden und Forschungsinstitute die semantische Interoperabilität patientenbezogener Daten über Institutions- und Ländergrenzen hinweg zu verbessern. Die Aufgabe des IMI - als Leiter eines Workpackage - besteht in der Entwicklung und prototypischen Implementierung eines konzeptuellen Rahmens, in welchem bedeutungsgleiche, aber unterschiedlich repräsentierte klinische Sachverhalte einander zugeordnet werden können.

Kontakt: Stefan Schulz
Team: Stefan Schulz, Catalina Martínez Costa
 
 English  :  Kontakt  :  Impressum  :  Suche   » MedUni Graz 
Betreuerin, 2017-01-17