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Medizinische Informatik
Univ. Doz. DI Dr. techn. Günter Schreier, MSc
AIT Austrian Institute of Technology
Information Management & eHealth
Univ.-Prof. DI Dr.techn Zlatko Trajanoski
Technische Universität Graz, Institut für Genomik und Bioinformatik
Wintersemester 2009/2010
Quellen
Handbook of Medical Informatics
Jan H. van Bemmel, Mark A. Musen (Eds.)
Springer Verlag 1997
Chapter 1, 4
2
3
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
4
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
526. Januar 2010
Die Zukunft von IT in der Medizin
Computers in Medicine
“The future for the application of computers in medicine is bright. With
health care now considered a right rather than a privilege, the demands on
physicians offer a unique opportunity to use the computer as a „physician
assistant.‟ Large computer files on patients will be kept, and decisions made
from these files will assist the physician and health care provider. Physician
„peer‟ review and quality standards for care are already demanding more
careful record-keeping and auditing. A computerized health care system is
the answer to these new demands.”
COMPUTER, January 1975, p. 26
626. Januar 2010
Die Zukunft von IT in der Medizin
AMBULATORY HEALTH CARE
“… A physician is perhaps the only professional who uses the majority of his
working time in creating thousands of inter-related data bases (the records
for each patient), using the data to make decisions, recording his decisions,
and recording the patient‟s progress so the data can be used in subsequent
decisions. He carries out his business in his office, in various examining
rooms, in a hospital or rest home while making rounds, and in the hospital
emergency room nights and week-ends. The doctor plainly needs data
processing assistance, but the problem of entering and retrieving data
accurately and efficiently from a variety of locations and sources has not
been solved.”
COMPUTER, January 1975, p. 31
7
Inhalt
Administratives
Vorstellung des Vortragenden
Medizinische Informatik - Einführung
Aktuelles praktisches Beispiel: Mobilfunkbasierte Telekardiologie
Folien Prof. Trajanoski
Ergänzungen Schreier
8
Administratives
Uhrzeit der Vorlesung ok?
Prüfung
schriftlich 6 fixe Termine im Jahr (beginnend Ende Jänner 2010)
Unterlagen werden jeweils im Nachhinein als PDF zum Download
bereitgestellt (wo wird zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben)
Fragen?
9
CV - Günter Schreier
Ab 1983 Studium der Elektrotechnik / Biomedizinische Technik in Graz
1992-1996 Joanneum Research, Graz
1996 Dissertation „Intrakardiale Elektrogramme …“ (TU-Graz)
1996-2000 Cortronik Meß- und Therapiegeräte GmbH, Graz
2000 AIT Austrian Institute of Technology GmbH
2003 MSc in Kommunikation und Management (Donau-Universität)
2008 Habilitation im Fach Biomedizinische Informatik (TU-Graz)
2008 Aktuell: ca. 30 MA in Graz, Hall in Tirol und Wien
10
AIT Austrian Institute of Technology
www.ait.ac.at
Unsere Mission
Wir vermitteln neue
Verbindungen zwischen
den Akteuren in der Biomedizinischen
Forschung und bringen die Kommunikation
zwischen den Partnern im
Gesundheitswesen
auf den Punkt.
Patienten
Biomedizinische
Forschung
Ärzte
Gesundheits-
versorgung
11
12
Unser Tätigkeitsfeld
Die Forschungsgruppe eHealth betreibt angewandte Forschung für
integrierte eHealth-Lösungen der Biomedizinischen Forschung und
Patienten-zentrierter Gesundheitsversorgung an den Standorten Graz, Hall
in Tirol und Wien.
Technologien: KeepInTouch / eHealth Platform
Anwendungsfelder
Telemonitoring and Therapymanagment
Biomedical and Translational Research
Biosignal Processing and Knowledge-Based Systems
Ambient Assisted Living
Vorlesung eHealth, Dr. Günter Schreier
13
Lust auf mehr? - www.eHealth2010.at
Wissenschaftliche Tagung
Health Informatics meets eHealth
Wien, 6. – 7. Mai 2010
14
Arbeitskreis Medizinische Informatik und eHealth
Österreichische Gesellschaft für Biomedizinische Technik
www.oegbmt.at
und der
Österreichische Computergesellschaft
www.ocg.at
Mailing-Liste: http://listman.umit.at/mailman/listinfo/akmi
Lust auf mehr?
Mitarbeit im Team
Diplomarbeit, Dissertation
30 Köpfe (davon viele TU-Graz
– Absolvent[inn]en)
www.ait.ac.at/eHealth
15
16
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
17
Anzahl der Telemedizin-Publikationen pro Jahr
(Pubmed)
Schreier G, Auer T, Hutten H, Schaldach M, Allmayer T, Grasser B, Iberer F, Tscheliessnigg KH. A non-invasive
rejection monitoring system based on remote analysis of intramyocardial electrograms from heart
transplants. IEEE-EMBS Proceedings of the 17th Annual International Conference 1995. p. 35-36
Kastner P, Marko W, Messmer J, Scherr D, Fruhwald FM, Zweiker R, Klein W, Schreier G. Mobilfunkgestütztes
Herz-Kreislauf-Tagebuch. In: Duftschmid G, Prinz M, Steinhoff N, editors. a-telmed 2002 Telemedizin - Von der
Vision zur Wissenschaft. Wien: Österreichische Computer Gesellschaft; 2002. p. 30-36
18
Telekardiologie - das Grundkonzept
Zusammenfassung - von der Idee zur Innovation
19
Phase Aspekt Zentrale Fragen Regulatorien
1 Technologisch Ist die Idee technisch umsetzbar? Keine
2 Medizinisch Hat die Lösung den erwarteten Nutzen
für die Gesundheit unter Bedachtnahme
auf Sicherheit?
Ethik
Medizinprodukte-
Richtlinie/Gesetz
3 Organisatorisch Passt das Konzept in das
Gesundheitssystem?
Ist es interoperabel mit be/entstehenden
Systemen?
Datenschutzgesetz,
Gesundheits-
telematikgesetz
Normen und
Standards
4 Ökonomisch Ist die Lösung tauglich für den
Routineeinsatz in einem ökonomischen
Rahmen?
Welches Geschäftsmodell wäre sinnvoll?
Aufnahme in den
Leistungskatalog
Different levels of computer applications in healthcare
Zunehmende
Komplexität
Zunehmende
Spezialisierung
Zunehmende
Beteiligung von
Menschen
20
Praktisches Beispiel
MOBITEL – http://www.jmir.org/2009/3/e34/
1Department of Cardiology, Medical University Graz, Austria2Information Management & eHealth, AIT Austrian Institute of Technology GmbH, Graz, Austria3Department of Internal Medicine, Hospital Tulln, Austria4Department of Cardiology, Hospital Wels, Austria5Department of Cardiology, Hospital Villach, Austria6Department of Cardiology, Hospital Graz West, Graz, Austria7Department of Internal Medicine, Hospital Deutschlandsberg, Austria8Department of Internal Medicine, Hospital Hall/Tirol, Austria9Department of Cardiology, Wilhelminenspital Vienna, Austria
Scherr D1, Kastner P2, Kollmann A,2 Hallas A3, Auer J4, Krappinger H5, Schuchlenz H6, Stark G7, Grander W8, Jakl
G9, Schreier G2, Fruhwald FM1; MOBITEL Investigators. Effect of home-based telemonitoring using mobile
phone technology on the outcome of heart failure patients after an episode of acute decompensation:
randomized controlled trial. J Med Internet Res. 2009 Aug 17;11(3):e34.
Beispiele für die 6 Stufen
Level 1: Communication
and Telematics
Mobilfunkbasierte Datenerfassung
webbasierter Zugriff für Ärzte
Level 2: Storage and Retrieval
Ablage in der Datenbank von Anamnese, Werten und Reaktionen
Level 3: Processing and Automation
Automatische Berechnung von Trends, Schwellwertüberprüfung
Level 4: Diagnosis and Decision Making
Alarmbewertung, Detektion einer kardialen Dekompensation
Level 5: Treatment and Control
Interventionsentscheidung (Medikamente)
Level 6: Research and Development
Klinische Studie zur Prüfung einer Hypothese22
23
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
Folien Prof. Zlatko Trajanoski
Siehe Präsentation
012008Introduction.ppt
24
2526. Januar 2010
Was ist Medizinische Informatik?
Die Medizinische Informatik befasst sich mit der systematischen
Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen in der Medizin und im
Gesundheitswesen. (http://de.wikipedia.org/wiki/Medizinische_Informatik,
2008-01-21)
What is biomedical and health informatics?
Medical informatics has to do with all aspects of understanding and
promoting the effective organization, analysis, management, and use of
information in health care.
http://www.amia.org/inside/faq/ (2008-01-21)
Was ist Medizinische Informatik? - Zusammenfassung
Beides, eine Kunst/Handwerk und eine Wissenschaft
Wissenschaft: Methoden werden entwickelt und experimentell validiert
Handwerk: IKT-basierte Systeme werden konzipiert, entwickelt und
erprobt
Die Forschung in der MI ist multidisziplinär und folgt wissenschaftlichen
Grundlagen:
Hypothese
Experiment (Datenerfassung)
Ergebnisse (Datenanalyse)
Schlussfolgerung (Handlungsparadigma)
Forschung und Anwendung von MI Methoden und Systemen finden in
einem ethischen und regulatorischen Kontext statt.
26
27
Inhalt
Der Diagnostisch-Therapeutische Kreislauf
Daten, Informationen, Wissen
Kommunikation
Verschiedene Varianten von Kommunikation
Folien Prof. Trajanoski
Ergänzungen Schreier
Verschiedene Ebenen des Einsatzes von Computern in der Medizin
Aktuelles praktisches Beispiel: Mobilfunkbasierte Telekardiologie
28
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
Stages of human activity in different areas
29
Areas of human activity
Stage General Scientific
research
Health care Computer
processing
1 Observation Measurement Patient data
collection
Data entry
2 Reasoning Theory Diagnosis Data processing
3 Action Experiment Therapy Output generation
Der Diagnostisch Therapeutische Kreislauf
Beobachtung
Diagnose
Therapie
Wiederholter
Durchlauf
30
Daten, Information, Wissen
Daten entstehen
durch Beobachtung
Information entsteht
durch Interpretation
Wissen entsteht
durch Induktion
31
Was ist Information?
Claude E. Shannon (1916-2001):
Information is the negative value of
the logarithm of the probability of
occurrence.
Louis-Marcel Brillouin (1854-
1948):
Information is a function of the relation
between possible answers before and
after reception.
Norbert Wiener (1894-1964):
Information is a name for the content
of what is exchanged with the outer
world as we adjust to it and make our
adjustments felt upon it.
32
Aspekte von Information
In Bezug auf den
Diagnostischen-
Therapeutischen
Kreislauf
Syntax
Semantik
Pragmatik
33
Informationsmenge, Informationsinhalt
… ist messbar.
I = Informationsinhalt in
bit = binary digit
p = Wahrscheinlichkeit
eines Zustands
Beispiel:1 aus 1024 = 210
I = - log2 2-10 = 10 bit
Nach Shannon
I = - log2 p
34
Beispiel: Informationsgehalt der menschlichen DNA
Desoxyribonukleinsäuren
Adenin (A)
Cytosin (C)
Guanin (G)
Thymin (T)
T A C C G T A G G T C A .
| | | | | | | | | | | | .
A T G G C A T C C A G T .
4x4x4x4x… Länge n
22xN Kombinationen
I = -log2(2-2xn)= 2n
1 Chromosom
n = 5x109 Basenpaare
23 Chromosomenpaare
5 x 1011 bit
60 GB
In jedem Zellkern Ihres
Körpers!
35
Beispiel Biosignal
N Abtastwerte/Sekunde
fs = Abtastrate
n verschiedene Amplituden
n=2M M = Bit
K Kanäle
I= N*K*-log22-M = N*K*M
bit/s
EKG: 12 Kanäle, fs = 254
Hz, M = 16 Bit
I = 12*212 Bit/s ~
48kBit/s
36
Beispiel Bildgebende Verfahren
CT
1024 Schnittbilder
1024 x 1024 Pixel
16 Bit Graustufentiefe
= 2 GB
37
38
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
Folien Prof. Zlatko Trajanoski
Siehe Präsentation
Communication.ppt
39
Kommunikation
Zwischenmenschliche
Kommunikation
Analog
• Gestik
Digital
• Sprache/Text
Telekommunikation
Telemedizin
40
Kommunikationstheorie (Paul Watzlawick)
Fünf pragmatische Axiome (Psychologie)
„Man kann nicht nicht
kommunizieren!“
Inhalt und Beziehung
Interpunktion
Symmetrisch oder
komplementär
Digital und analog
„Sobald zwei Personen sich gegenseitig
wahrnehmen können, kommunizieren sie
miteinander“
„Jede Kommunikation hat einen Inhalts- und
einen Beziehungsaspekt, wobei Letzterer
den Ersteren bestimmt“
„Die Natur einer Beziehung ist durch die
Interpunktionen der Kommunikationsabläufe
seitens der Partner bedingt.“
„Zwischenmenschliche
Kommunikationsabläufe sind entweder
symmetrisch oder komplementär“
„Menschliche Kommunikation bedient sich
digitaler und analoger Modalitäten“
41
Das Grundmodell der Kommunikation
Sender (S)
Signal (s)
Channel (T)
Noise(n)
Message (m)
Receiver (R)
m = s + n
Feedback
42
4326. Januar 2010
Datenübertragungsrate
B = Bandbreite (f2 – f1) Hz
C = Datenübertragungskapazität bit/s, bps
Shannon-Hartley-Gesetz
C = effektive Datenübertragungsrate in Bit/s
S = effektive Signalleistung
N = effektive Rauschleistung
R =Datenübertragungsrate bit/s, bps
Mittlere R sollte 2/3 der C nicht überschreiten
Bottleneck = Flaschenhals = Stelle mit der geringsten C auf dem Weg zwischen den beiden Kommunikationspunkten
Kanal kann
symmetrisch sein = gleiche C in beide Richtungen (XDSL)
Asymmetrisch sein = verschiedene C in / out (ADSL)
• Konsument / Produzent
Analoge Kommunikationssituationen in der Medizin (1)
SR
S = Herz (Heart)
T = Gewebe (Tissue)
R = Elektroden
s = intrakardiale EKG
r = Artefakte
m = EKG
44
Analoge Kommunikationssituationen in der Medizin (2)
SR
S=R
S?
?R
45
Gespräch zwischen
Patient und Arzt
Ultraschall-
Untersuchung
Symptome werden
nicht wahrgenommen
Symptome werden
wahrgenommen,
deren Ursprung
(Ursache) nicht klar
Physiologische Kommunikation (Sinneswahrnehmung)
Senses Sight Hearing Sense of
Touch
Sense of Heat Sense of Smell Sense of Taste
Stimulus Electro-
magnetic (3,80
0-7,600 Å)
Mechanic Mechanic
deformation of
the skin
Temperature
differences in place
and time
Chemical substances Chemical substances
Location Retina Basilar
membrane
Epidermis Epidermis Nasal cavity Tongue, palate
Number of receptors 1x107 pyramids
(day, color)
1x108 rods
(twilight)
4x105 picture
points
discernible
Hair cells:
1-3x104
Pressure:
5x105pain:
3x105
heat: 1x104cold:
3x105
1x107 1x107
Number of nerve
bundles to central
nervous system
(1 to 2)x106 (1 to 2)x104 1x104 1x104 2x103 2x103
Information capacity
(bits)
3x106 2-5x104 2x105 2x103 10 to 100 10
46
Klassifikation von Kommunikationssystemen
Vertikal – ISO OSI 7-Schichten-Modell
Horizontal – nach der Reichweite (BAN, PAN, …)
47
ISO – OSI Schichtenmodell
http://upload.wikimedia.org/wikipedia/de/4/41/OSI7Layer_model.png
48
Networks
BAN (Body Area Networks) - NFC In direct contact with or implanted into the body
E.G. Telemonitoring of Blood Pressure
PAN (Personal Area Networks) - Bluetooth Perimeter of a view meters
E.g. communication between wireless devices
LAN (Local Area Network) - WLAN Typical company network
E.g. network within a hospital
MAN (Metropolitan Area Network) UMTS Connection of several LANs
E.g. Connection of several hospitals in a city
WAN (Wide Area Network) – Internet Connection of several LANs
E.g. networking of all medical practices in a country
GAN (Global Area Network) – Satellite Network World wide networking of WANs
E.g. world wide networking of hospitals
UAN (Universe Area Network) - ?
5026. Januar 2010
BAN - Near Field Communication (NFC)
kontaktlos über elektromagnetische Kopplung 13,56 MHz Trägerfrequenz
geringer Energiebedarf
bis zu 424 kBit/s Datenrate
wenige cm Reichweite
„keep in touch“ – Paradigma automatisches Pairing
automatischer Datenaustausch
automatischer Programmstart
kompatibel zu mehreren RFID Standards
verfügbar in Mobilfunkgeräten
„AIT inside“
PAN - Bluetooth
Industrial-, Scientific-, Medical-Band
2.4 GHz
Datenraten (theoretisch)
bis V1.2 732kBit/s
ab V2.0 + EDR 2,1MBit/s
Leistung, Reichweite
Klasse 1: 100mW, ~100m
Klasse 2: 2,5mW, ~20m
Klasse 3: 1mW, ~10 m
Netzwerk Topologie
1 Master / 7 Slave (Piconet)
Eindeutige Identifikation
48 bit lange Seriennummer
Built-in security (schwach)
LAN - WLAN
A wireless LAN or WLAN is a wireless local area network that uses ultra high frequency waves as its carrier
Areas may range from a single room to an entire campus.
The backbone network usually uses cables, with one or more wireless access points connecting the wireless users to the wired network.
Fast and easy implementation (no permission required)
Max. 100 mW transmitting power in Europe
At the end of the 1990s standards established, primarily the various versions of IEEE 802.11 (Wi-Fi)
Today fast 54 Mbit/s standards: IEEE 802.11a (5 GHz) and IEEE 802.11g (2.4 GHz)
53
MAN - Mobilfunk – Charakteristika der Generationen
Features 1G 2G 2.5G 3G
Air interfaces FDMA TDMA
CDMA
TDMA W-CDMA
TD-CDMA
CDMA 2000
Bandwidth ~10 kbps ~100 kbps ~2 to 4 Mbps
Data traffic No data Circuit switched Packet switched Packet switched
Examples of
servicesAMPS
GSM
HSCSD
GPRS
EDGE
UMTS
HSDPA
Modulation Analog Digital Digital Digital
Voice traffic Circuit switched Circuit switched Circuit switched Packet switched (VoIP)
WAN – The Internet
The Internet protocol suite is the set of communications
protocols that implement the protocol stack on which the
Internet runs.
It is sometimes called the TCP/IP protocol suite, after the
two most important protocols in it, which were also the
first two defined:
the Transmission Control Protocol (TCP) and
the Internet Protocol (IP)
Where no other network can be accessed
GEO (Geostationary Orbit)approx. 36.000 kmfixed antennahigh transmission powertherefore large devices large signal propagation(approx. 270 ms)
MEO (Medium Earth Orbit)6000 – 20000 km
LEO (Low Earth Orbit)700 – 2000 kmmany satellites requiredrequires handoversatellites move over sky small devices (low power)economical problems
HEO (Highly Elliptical Orbit)700 – 2000 km
GAN - Satellite Communication
km
35768
10000
1000
LEO
(Globalstar,
Iridium)
HEO
Inner and outer
Van-Allen-Belt
MEO (ICO)
GEO (Inmarsat)
Authentication, Authorization, and Security
Important aspects in the communication software are authentication, authorization and security.
By authentication we mean reliably verifying the identity of the sender and that the address of the sender contained in the message, is really the address of the computer that composed the message
Username – password
Certificate
Key card
Fingerprint, retina scan
Authorization is the process of establishing what someone is allowed to do
Access control such as read, write, delete are assigned to resources
Access controls of users or groups are stored in Access Control Lists (ACL)
A related issue is security, that is, the information contained in a message should only be understood by the sender and the intended receiver of the message.
There are several approaches to encrypt the data of a message with and encryption key that is known only to the sender and the receiver.
Live - Demo
Der Zugang für den Patienten
Der Zugang für den Arzt
57
58
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung und -verarbeitung
Computerized_Physician_Order_Entry (CPOE)
Beim Computerized Physician Order Entry (CPOE) werden
therapeutische Anweisungen eines Arztes mit Computern erfasst,
verarbeitet und ggf. mittels Warnmeldungen an den Arzt zurückgegeben.
Eine Steigerung der Effizienz, Reduktion der Kosten und vor allem
Erhöhung der Qualität der ärztlichen Leistungen werden angestrebt.
Wikipedia -
http://de.wikipedia.org/wiki/Computerized_Physician_Order_Entry (2009-11-
17)
59
60
Stufe 2: Storage and retrieval - Übersicht
Medizinische Dokumentationssysteme
Folien Prof. Trajanoski (042008MedInfoCSS.ppt)
Medizinische Ordnungssysteme
Folien Prof. Trajanoski (032008MedizinischeKlassifikation.ppt)
Datenbanksysteme
Folien Mag. Kreiner (2009-12-01_MedInfo_M08_Einführung_V1.0.ppt)
Ergänzungs- bzw. Wiederholungsfolien (nachfolgend)
Folie 61F. Leiner, Med. Dokumentation, UMIT BSc MBI 2009
Medizinische Ordnungssysteme:
Beispiele
Klassifikationen
ICD
TNM
SAPS II
NYHA
Evidenz- und Empfehlungsgrad in Leitlinien
Nomenklaturen
MeSH
SNOMED
Medizinische Ordnungssysteme
Folie 62F. Leiner, Med. Dokumentation, UMIT BMI BSc 2009
Med. Ordnungssysteme: wozu?
Medizinische Ordnungssysteme
Synonyme Hepatitis / Leberentzündung
KHK / Verengung der Herzkranzgefäße
sprachliche Formen Hepatitis / Hepatitiden
Arzt / Ärztin
Infarkt / eines Infarktes
Homonyme HWI = Hinterwandinfarkt / Harnwegsinfekt
Bruch = Eingeweidebruch / Fraktur
komplexe Aussagen „für eine KHK gibt es keine Anzeichen“
„eine KHK erscheint wenig wahrscheinlich“
Spezialisierungen Aspirin / ASS, Beinbruch / Tibiafraktur
Häufigkeit „gleicher“
Sachverhalte
Wie viele Frakturen?
Wie viele offene Frakturen der unteren Extremitäten?
Kommunikation z.B. über medizinische Leistungen
Probleme beim Wiederfinden, Zählen und Kommunizieren
Med. Ordnungssysteme: Prinzip
Ausdrucksfreiheit beschränken
durch eine reduzierte „Dokumentationssprache“
nur noch erlaubte Bezeichnungen = Deskriptoren
im allgemeinen zusätzlich zum Freitext!
Deskriptoren ordnen (begrifflich, oft hierarchisch)
Ordnungssystem
Folie 63
Folie 64
Klassifikation vs. Nomenklatur
Klassifikation für Mengenvergleich, Pauschalierung
Nomenklatur / Begriffskombination zum
Beschreiben, Wiederfinden
Weiterverarbeiten
Klassifikation
„Klassieren“ aufgrund „klassenbildender Merkmale“
vollständige Abdeckung des Bereichs
eindeutige Zuordnung (paarweise Disjunktiviät)
Klassenname (Deskriptor), Codes
Code = „Schlüssel“, oft hierarchisch aufgebaut
(Beispiel ICD-10, Leberkrankheiten)nach
Rothwell 1996
Antike chinesische Klassifikation
des Königreichs der Tiere
Medizinische Ordnungssysteme
1. Tiere, die dem Kaiser gehören
2. Zahme Tiere
3. Vierbeinige Tiere
4. Fliegenähnliche Tiere
5. Ausgestopfte Tiere
6. Mythologische Tiere
7. Tiere, die zu keiner der
genannten Klassen gehören
nach
Rothwell 1996
Kriterien von Ordnungssystemen
Vollständigkeit?
Disjunktivität?
Systematik des Ordnungssystems?
Polyhierarchie
Sinusitis
Entzündungen
Einachsige Deskriptorenliste (Präkombination)
mit mehreren Zugangswegen
Beispiel: Medical Subject Headings (MeSH) der Nat„l Library of Medicine
(HON: online, GoPubMed.com)
Aortenatresie
Fehlbildungen
Karditis
Herzerkrankungen
Klappenfehler
+ Ordnungssystem einfach (keine Verdopplung)...
– ... aber schwer wartbar ...
– ... und auf präkombinierte Begriffe beschränkt
+ Codierung vereinfacht (mehrere Wege)
+ Auswertung einfach (präkombinierte Begriffe) ...
+ ... und flexibel (verschiedene Aspekte) ...
– ... aber mit Überschneidungen
69
Wichtige Ordnungssysteme
In der Medizin
ICD International Classification of Diseases(ab Januar 1998 Version 10)
ICPM International Classification of Procedures (als OPS- 301 = Operationenschlüssel Grundlage der Abrechnung nach DRG (Diagnose Related Groups))
TNM
SNOMED
Weitere Klassifikationen, Nomenklaturen und Thesauri
Siehe DIMDI (Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information)
http://www.dimdi.de/dynamic/de/
Medizinprodukte - UMDNS Universal Medical Device Nomenclature System
Laboruntersuchungen und Befunde - LOINC Logical Observation Idntifiers Names and Codes
Arzneimittel -ATT/DDD Anatomisch-Therapeutisch-Chemische Klassifikation/Definierte
Tagesdosis
ICD
International Classification of Diseases (ICD)
Wichtigste, weltweit anerkannte Diagnosenklassifikation in der Medizin (viele Sprachen).
Wartung durch die WHO (World Health Organisation), derzeit: 10th Revision (ICD-10)
Zur Diagnosen- und Prozedurenverschlüsselung medizinischer Leistungen eingesetzt
Einachsiges Klassifikationssystem mit bis zu fünf Hierarchiestufen und alphanumerischer Notation.
3-stellige Kernklassifikation (DAS = dreistellige allgemeine Systematik), verpflichtende 4. Stelle (VAS = vierstellige ausführliche Semantik), optional 5. Stelle
Durch Klassierungsregeln wird die Eindeutigkeit der Zuordnung unterstützt.
Das alphabetische ICD-Verzeichnis enthält zusätzlich zu den systematischen ICD-Begriffen auch Synonyme und erleichtert dadurch das Finden der richtigen Codes.
ICD
Entstehung
1893: „Verzeichnis der Todesursachen“
1948: Herausgeberschaft durch WHO, „Internationale Klassifikation der Krankheiten und Todesursachen“
1975: 9. Revision (ICD-9)
1990: 10. Revision (ICD-10)
ICD
Weltweit in Verwendung in zahlreichen Sprachen
In Österreich: verpflichtende Kodierung von Haupt- und Zusatzdiagnosen für alle stationären Patienten
Für die Leistungsorientierte Krankenanstaltenfinanzierung
Grundlage für Planung und Steuerung
Für die Abrechnung wird derzeit in Österreich der ICD-10 verwendet (bis 2000 war es ICD-9)
Verwendet auch für die Mortalitätsstatistik
ICD
Dreibändiges Buch oder als elektronische Version veröffentlicht
Deutsche Fassung über das DIMDI (Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information) erhältlich
http://www.dimdi.de/dynamic/de/
Für besondere Einsatzgebiete wurden Spezialausgaben der ICD entwickelt, z.B. ICD-O für Onkologie, bei der Tumorlokalisation und Histologie erfaßt werden.
Für Patienten, die nach der älteren ICD-9 codiert wurden, gibt es sog. Überleitungstabellen (erfordert leider häufig eine aufwendige Nachbearbeitung, da die Zuordnung der Codes nicht immer eindeutig ist).
ICD-10
Umfang:
21 Kapitel: z.B. H00-H59 Krankeiten des Auges
261 Gruppen: z.B. H25-H28 Affektionen der Linse
2025 3-stellige Kategorien: z.B. H25.-Cataracta senilis
12.160 4-stellige Subkategorien: z.B. H25.0 Cataracta senilis incipiens
Ca. 90.000 ausformulierte Einträge im alphabetischen Verzeichnis
Reproduzierbarkeit ICD10 Codierung
77
Folie 77
ICD-10-Codierung von Arztbrief-Diagnosen
– Datenqualität (Stausberg et al. 2005)
Cohen‘s
kappa
Medizin-
controller
Dokumentare
Klasse 0,27 0,42
Dreisteller 0,56 0,63
Gruppe 0,64 0,71
Kapitel 0,71 0,72
TNM
Zur klinischen Einteilung bösartiger Tumore
http://www.uicc.org/index.php?id=508
Die T(Topografie)-Achse kennzeichnet Größe und Ausbreitung des Primärtumors und wird angegeben als T0 bis T4
Die N(Noduli)-Achse gibt den Befall der regionalen Lymphkoten and mit den Ausprägungen N0 bis N3
Die M(Metastasen)-Achse beschreibt das Auftreten von Tumormetastasen mit den Kategorien M0 (keine Metastasen) und M1 (Metastasen vorhanden)
Die genaue Bedeutung der T- und N-Stadien ist für jede Tumorart definiert
Allgemein gilt: je größer die Zahl hinter T und N, desto größer die Tumorausbildung
TNM
Häufig wird zusätzlich das histopathologische Grading G angegeben
G1 bedeutet gut differenziert, G4 bedeutet undifferenziert (besonders bösartiger Tumor)
Zusätzlich gibt es Präfixe wie z.B. pT2B0M0
„p“ bedeutet: pathologisch gesicherter Befund
Nach Tumoroperationen wird der Residualtumor (im Patient verbliebener Tumor) klassifiziert
R0: Tumor vollständig entfernt
R1: mikroskopisch nachweisbarer Residualtumor
R2: sichtbarer Residualtumor
Mehrachsig
80
Fernmetastasen
T1a T1b
Primärtumor
T0 T1 T2 T3 T4
Lymphknotenbefall
N0 N1 N2 N3 M0 M1
N2a N2b
Beispiel
81
ICD-0 C32.0, TNM pT1aG2 pN2b M0C2 R0C4
- Histopathologisch gesichertes Karzinom (pT)
- der Glottis (C32.0),
- histologisch mäßig differenziert (G2),
- ist auf nur ein Stimmband begrenzt und lässt dieses normal
beweglich (T1a);
- Histopathologisch gesicherter Befall (pN)
- multipler ipsilateraler Lymphknoten, in größter Ausdehnung
nicht mehr als 6cm (N2b);
- Mit bildgebender Diagnostik (C2) wurden keine Fern-
metastasen entdeckt (M0).
- Nach Resektionsoperation (C4) kein Residualtumor (R0).
ICPM
International Classification of Procedures in Medicine
1978 von der WHO für Forschungszwecke publiziert
2001 substantiell Erweitert, vor allem im konservativen Bereich
Bietet relativ grobe Einteilung medizinischer Prozeduren
Wird in Deutschland zur Abrechnung verwendet Operationenschlüssel nach § 301 (OPS-301) SGB V (Fünftes Buch des
Sozialgesetzbuchs) durch das DIMDI
Kapitel für diagnostische, präventive, chirurgische und therapeutische Leistungen, sowie Laboruntersuchungen und Hilfsprozeduren
Wissenschaftlich besser verwertbar Hierarchische Struktur
SAPS II (New Simplified Acute Physiology Score)
83
Folie 84F. Leiner, Med. Dokumentation, UMIT BSc MBI 2009
SNOMED:
Systematized Nomenclature of Medicine Zweck: Wiederfinden, komplexe Querverbindungen,
Entscheidungsunterstützung und Übersetzungen
Historisch:
1965: SNOP – Pathologie (US CAP)
1974: SNOMED
1979: SNOMED II
1984: SNOMED II dt. Version: F. Wingert
1993: SNOMED international (v3.0)
2000: SNOMED Reference Terminology (RT)
2002: SNOMED Clinical Terminology (CT)
2007: IHTSDO, Dänemark (SNOMED CT)
Medizinische Ordnungssysteme
Folie 85F. Leiner, Med. Dokumentation, UMIT BSc MBI 2009
SNOMED, dt. Version (SNOMED II)(Friedrich Wingert, 1984) monohierarchische, mehrachsige Nomenklatur
81.000 Einträge
7 Achsen
Verbindungsdeskriptoren und QualifikatorenT26000 M34000 DT T28000 M80103
| Topografie „Bronchus“
| Morphologie „Obstruktion“
| Verbindung „Due to“
| Topographie „Lunge“
| Morphologie „Karzinom“
obstruierter Bronchus infolge Lungenkarzinom
T Topographie
M Morphologie
E Ätiologie
F Funktion
D Krankheit
P Prozedur
J Job
Beispiel SNOMED II
Ein Schiffskoch wird mit den Symptomen Fieber, Schüttelfrost, und
Diarrhöe als Notfall in ein Krankenhaus aufgenommen. Dort wird eine
akute Entzündung der Schleimhaut des Magens und des Dünndarms,
hervorgerufen durch Salmonella cholerae-suis, festgestellt und als
Gastroenteritis paratyphosa diagnostiziert.
Beispiel SNOMED II
Ein Schiffskoch (J53150) wird mit den Symptomen Fieber (F03003),
Schüttelfrost (F03260), und Diarrhöe (F62400) als Notfall in ein
Krankenhaus aufgenommen (P00300). Dort wird eine akute
Entzündung (M41000) der Schleimhaut des Magens (T63010) und
des Dünndarms (T64000), hervorgerufen durch Salmonella cholerae-
suis (E16010), festgestellt und als Gastroenteritis paratyphosa
(D01550) diagnostiziert.
88
P00300: Notaufnahme
F03260: Schüttelfrost
F62400: Diarrhoe
T64600: Duodenum T63000: Magen
E16010: Salmonella
cholerae-suisM
41
00
0: a
ku
te
En
tzü
nd
un
g
D01550: Gastroenteritis
paratyphosa
New York Heart Association Classification
Stadium Definition
NYHA I
•Herzerkrankung ohne körperliche Limitation.
Alltägliche körperliche Belastung verursacht keine inadäquate
Erschöpfung,
•keine Rhythmusstörungen,
•keine Luftnot oder Angina pectoris.
NYHA II
Herzerkrankung mit leichter Einschränkung der körperlichen
Leistungsfähigkeit.
Keine Beschwerden in Ruhe.
Alltägliche körperliche Belastung verursacht Erschöpfung,
Rhythmusstörungen, Luftnot oder Angina pectoris.
NYHA III
Herzerkrankung mit höhergradiger Einschränkung der
körperlichen Leistungsfähigkeit bei gewohnter Tätigkeit.
Keine Beschwerden in Ruhe.
Geringe körperliche Belastung verursacht Erschöpfung,
Rhythmusstörungen, Luftnot oder Angina pectoris.
NYHA IV
Herzerkrankung mit Beschwerden bei allen körperlichen
Aktivitäten und in Ruhe.
Bettlägerigkeit.
89
Ergänzungen
http://de.wikipedia.org/wik
i/Cohens_Kappa Kappa nach Cohen
k = Mass für die
Übereinstimmung
zwischen zwei
Klassifikatoren
p0 = gemessene
Übereinstimmungswert
der beiden Schätzer
pc = die zufällig erwartete
Übereinstimmung
90
Pathologie/Histologie
Fehlerquellen
Kontext (Ort der Probenentnahme)
Optische Effekte/Täuschung
Zufallsfehler (Tageszeit, Müdigkeit, vorangegangene Tätigkeit)
Systematische Fehler (mit dem Wissen des Pathologen verbunden)
Morphometrie, Zytometrie
Computer-Optische Systeme zur Objektivierung von geometrischen
Messungen, Zählungen
Steigert die Reproduzierbarkeit durch Vermeidung von Zufallsfehler
Korrektheit
91
Classification and Coding
Classification / Klassifikation
Betrifft das Ordnen von Konzepten in einer logisch nachvollziehbaren,
eleganten und für die potenziellen Benutzer nachvollziehbaren Art und
Weise
Coding / Kodieren
Betrifft den technischen Vorgang der Zuordnung eines einzelnen Falls
zu einer Klasse in einer effizienten und vertrauenswürdigen Art und
Weise
Aus Handbook of Medical Informatics
92
Wissenschaftliche Zeitschriften
Journal of Medical Internet Research - www.jmir.org
Britisch Medical Journal - www.bmj.org
93
Vorlesung Medizinische Informatik Modul 01
Precision and Recall
not found found
not relevant TN FP
relevant FN TP
Precision = relevant found citations
all found citationsRecall =
relevant found citations
all relevant citations in db
Recall = Sensitivity
Precision = Positive Predictive Value
Specificity = not found not relevant cit.
all not relevant citations
CompletenessAccuracy
Examples of public databases
National Library of Medicine (NLM) http://www.nlm.nih.gov)
National Center for Biotechnology Information (NCBI)http://www.ncbi.nlm.nih.gov
European Bioinformatics Institute (EBI, http://www.ebi.ac.uk/) and Sanger Center (http://www.sanger.ac.uk/)
e.g. Ensembl (http://www.ensembl.org)
The Nucleic Acids Research Molecular Biology Database Collection (http://www3.oup.co.uk/nar/database)
All databases included in this Collection are freely available to the public
The 2005 update includes 719 databases
The National Library of Medicine (NLM)
On the campus of the National Institutes of Health (NIH) in Bethesda, Maryland, USA(NIH Budget 2005: $28,757,000,000, - NASA Budget 2005: $16,194,000,000)
Established 1836 as the Library of the Office of the Surgeon General of the Army
World's largest medical library (Budget 2005: $317,947,000)
The Library collects materials in all areas of biomedicine and health care, as well as works on biomedical aspects of technology, the humanities and the physical, life, and social sciences
The collections stand at more than 7 million items Books
Journals
technical reports
Manuscripts
Microfilms
photographs and images
Housed within the Library is one of the world's finest medical history collections of old and rare medical works.
National Center for Biotechnology Information (NCBI) of the NLM is one of the world largest provider of public databases for life sciences!
The National Library of Medicine (NLM)
Entrez
Entrez is a robust and flexible database search and retrieval system used at the NCBI for all major databases and provides accesses to DNA and protein sequence data from more than 130.000 organisms
Along with 3D protein structures, genome mapping data, population sets, phylogenetic sets, environmental sample sets, gene expression data, the NCBI taxonomy, protein domain information, protein structures from the Molecular Modeling Database MMDB, MEDLINE references via PubMed, and more.
Entrez is at once an indexing and retrieval system, a collection of data from many sources, and an organizing principle for biomedical information.
Two unique features of Entrez are:
Pre-computed similarity searches for each database record, identifying the related records ("neighbors") within that database. The algorithm used to identify related records depends upon the database.
Links from a record in one database to associated records in the other Entrez databases, providing integrated access across the various databases. For example, if a MEDLINE record cites a GenBank nucleotide sequence record, which in turn is linked to a protein translation, then there will be a link between those three records.
Entrez
Entrez is a Discovery System. A data-retrieval system succeeds when you can retrieve the same data you put in. A discovery system is intended to let you find more information than appears in the original data. By making links between selected nodes and making computed associations within the same node, Entrez is designed to infer relationships between different data that may suggest future experiments or assist in interpretation of the available information, although it may come from different sources.
The records retrieved by an Entrez search can be displayed in a wide variety of formats and downloaded singly or in large batches. Formatting options vary for records of different types. For example, display formats for GenBank records include the GenBank flatfile, FASTA, XML, ASN.1, and others. Graphical display formats are offered for some types of records, including genomic records.
Entrez
Entrez can be searched with a wide variety of text terms such as author name, journal name, gene or protein name, organism, unique identifier (e.g. accession number, sequence ID or PubMed ID), and other terms, depending on the database being searched.
The Entrez sequence databases are taken from a variety of sources -including GenBank, EMBL, DDBJ, RefSeq, PIR-International, PRF, Swiss-Prot, as well as PDB - and therefore include more sequence data than are available within the GenBank DNA sequence database alone.
External resources can be linked to Entrez records using the Linkout service. Entrez also allows users to store search strategies and select a customized subset of LinkOut links through the NCBI Cubby service.
PubMed: The Bibliographic Database
PubMed has more than 15 million MEDLINE journal article references and abstracts going back to the mid-1960's
Another 1.5 million references back to the early 1950's.
NLM plans to add more references back through time
Other databases provide information on monographs (books), audiovisual materials, and on such specialized subjects as toxicology, environmental health, and molecular biology.
NLMNational Library
of Medicine
Medline
.
.
.
NLM
Ovid
Silverplatter
DIMDI
.
Transinsight.
.
Producer of Databases accessible via Database Provider with Search platforms
PubMed
Different software,
search platforms, and
syntax of the different
provider for the retrieval
of information
SmartSearch
Classic Search
(GRIPS)
Medline - PubMed - Ovid ???
PubMed: The Bibliographic Database
PubMed is a database developed by the National Center for Biotechnology Information (NCBI) at the National Library of Medicine (NLM), one of the institutes of the National Institutes of Health (NIH).
Through the Web at http://www.nlm.nih.gov some 700 million searches of MEDLINE are done each year by health professionals, scientists, librarians, and the public.
The database was designed to provide access to citations (with abstracts) from biomedical journals.
Subsequently, a linking feature was added to provide access to full-text journal articles at Web sites of participating publishers, as well as to other related Web resources.
PubMed is the bibliographic component of the NCBI's Entrez retrieval system.
PubMed Data Sources
Medline
PubMed's primary data resource
MEDLINE is the NLM's premier bibliographic database covering the fields of
• Medicine
• Nursing
• Dentistry
• Veterinary medicine
• The health care system
• The preclinical sciences, such as molecular biology.
MEDLINE contains bibliographic citations and author abstracts from about 4,600 biomedical journals published in the United States and 70 other countries.
The database contains about 12 million citations dating back to the mid-1960s.
Coverage is worldwide, but most records are from English-language sources or have English abstracts
PubMed Data Sources
All content in PubMed ultimately comes from publishers of biomedical journals
Journals that are to be included in MEDLINE are subject to a selection process.
The Fact Sheet on Journal Selection for Index Medicus®/MEDLINE®describes the journal selection policy, criteria, and procedures for data submission.
Electronic Data Submission Process
All electronic data are supplied via FTP to NCBI in XML format, in accordance with the NLM's specifications (document type definition, or DTD).
These specifications can be found in NLM Standard Publisher Data Format document.
The document includes
information on XML tag descriptions
how to handle special characters (e.g., α or β)
examples of tagged records
the PubMed DTD
FAQ section for participating or potential data providers
Electronic Data Submission Process
OCR ….. Optical character recognition
DCMS …. NLM Data Creation and Maintenance System
Electronic Data Submission Process
A file-loading script is run that automatically processes the files daily, Monday through Friday at approximately 9:00 a.m. (Eastern Time).
The new citations are assigned a PubMed ID number (PMID)
A confirmation report is sent to the provider
The new citations usually become available in PubMed sometime after 11:00 a.m. the next day, Tuesday through Saturday.
After posting in PubMed, the citations are forwarded to NLM's Indexing Section for bibliographic data verification and for the addition of subject indexing terms from Medical Subject Headings (MeSH).
This process can take several weeks, after which time completed citations flow back into PubMed, replacing the originally submitted data.
Automatic Term Mapping
PubMed uses Automatic Term Mapping to process words entered in
the query box by someone searching PubMed.
Terms entered without a qualifier, i.e., a simple text phrase that does
not specify a search field, are looked up against the following
translation tables and indexes in a distinct order:
1. MeSH Translation Table
2. Journals Translation Table
3. Author Index
MeSH
Medical Subject Headings
Polyhierarchisch strukturiertes, kontrolliertes Vokabular
Von der National Library of Medicine (NLM), USA, erstellt und fortlaufend gepflegt
Wird zur Katalogisierung der Bibliotheksbestände und zur Indexierung der von der NLM hergestellten medizinischen Datenbanken (v. a. Medline) benutzt.
Ist neben vielen anderen medizinischen Vokabularien auch im Metathesaurus des Unified Medical Language Systems (UMLS) enthalten.
Das MeSH-Register enthält 22,997 Hauptschlagwörter (descriptors), die in Bäumen (trees) strukturiert sind (u. a. Anatomy, Mental Disorders).
Die einzelnen MeSH-Begriffe werden durch so genannte qualifier oder subheadings(z.B. adverse effects, ultra structure) ergänzt und genauer beschrieben.
Die deutsche Übersetzung der MeSH kann über das Deutsche Institut für Medizinische Dokumentation und Information eingesehen werden
MeSH
http://www.nlm.nih.gov/mesh/
PubMed Results
Links from PubMed
A variety of links can be found on PubMed citations including:
Related Articles, which retrieves a precalculated set of PubMed citations that are closely related to the selected article. PubMed creates this set by comparing words from the title, abstract, and MeSH terms using a word-weighted algorithm.
LinkOut, which provides links to publishers, aggregators, libraries, biological databases, sequencing centers, and other Web sites. These link to the provider's site to obtain the full text of articles or related resources, e.g., consumer health information or molecular biology database records. There may be a charge to access the text or information, depending on the policy of the provider.
Books, which provides links to textbooks so that users can explore unfamiliar concepts found in search results. In collaboration with book publishers, NCBI is adapting textbooks for the Web and linking them to PubMed. The Books link displays a facsimile of the abstract, in which some words or phrases show up as hypertext links to the corresponding terms in the books available at NCBI. Selecting a hyperlinked word or phrase takes you to a list of book entries in which the phrase is found.
Fragen zur Schweinegrippe
Wie heisst die Schweinegrippe wirklich?
• MESH – Bezeichnung
• ICD10 - Klasse
Wie verbreitet ist sie?
• In Österreich
Wie gefährlich ist sie?
• Wieviele Menschen sterben daran?
Prävention
• Hilft die Impfung?
Behandlung
• Hilft Tamiflu?
Folie 117F. Leiner, Med. Dokumentation, UMIT BMI BSc 2009
Medizinische Ordnungssysteme
Google Flu Trends (1)
http://www.google.org/flutrends/at/
Paper in Nature (Nature Vol 457, 19 February 2009)
Frage: Korrelation zwischen
• influenza-like illness (ILI) Arztbesuchen – externen Quellen (CDC)
• influenza-like illness (ILI) Suchanfragen – Google intern
Methode:
Analyse von 100ten Milliarden Suchanfragen bei Google
50 Millionen häufigsten Anfragen zwischen 2003 und 2008
• aggregiert in wöchentliche Häufigkeiten für alle Fragen und jedem
der Staaten in den USA, relativ zur Anzahl aller Anfragen in der
jeweiligen Region
• 50.000.000 (Queries) x 9 Regionen mit ILI Arztbesuchsdaten
• Zeitreihen mit je maximal 2 x 250 Datenpunkten
118
Google Flu Trends (2)
Modell
logit(P) = β0 + β1 × logit(Q) + ε
logit(P) = ln( P/(1-P) )
P = relative Häufigkeit von ILI Arztbesuchen
Q = relative Häufigkeit der i-ten Anfrage (von 50 Mio)
Lineare Regression (Fitting) der verfügbaren Paare P, Q für jede Region
9 x 50 Mio Korrelationskoeffizienten r (-1 .. 1)
Sortiert nach absteigenden (z-transformierten) Werten
Selektion der 45 „besten“ Queries [Fig 1]
Ergebnisse
• Validierung durch Fitting der Daten 2003-2007 und Vergleich mit 2008
in den 9 Regionen [Fig. 2] und in Utah mit jüngsten Daten (25%)
119
120
Medizinische Informatik - Inhalt
1. Einführung
a) Praktisches Beispiel und Anwendungsfelder
b) Definitionen, Begriffe, Klassifikation von Systemen und Anwendungen
c) Daten, Information, Wissen in der Medizin
2. Stufe 1: Communication and telematics
3. Stufe 2: Storage and retrieval
a) Medizinische Dokumentationssysteme
b) Medizinische Ordnungssysteme
c) Medizinische Datenbanken
4. Stufe 3: processing and automation
a) Biosignalverarbeitung
b) Medizinische Bildgebung
c) The Visual Human Project
121
Stufe 3: processing and automation- Übersicht
Biosignalverarbeitung
Folien Prof. Trajanoski (102009Biosignal.ppt)
Medizinische Bildgebung
Folien Prof. Trajanoski (072009Imaging.ppt, 082009Imaging2.ppt)
The Visible Human Project
Folien Prof. Trajanoski (062008VHP.ppt)
Ergänzungs- bzw. Wiederholungsfolien (nachfolgend)
Biosignalverarbeitungsbeispiel:
Gangmusterklassifikation
Wang N, et al
Accelerometry Based Classification
of Walking Patterns Using Time-
frequency Analysis
Proceedings of the 29th Annual
International Conference of the IEEE
EMBS, Cité Internationale, Lyon,
France August 23-26, 2007.
122
Akzelerometrie, Pedometrie
Sensor
single, waistmounted triaxial
accelerometer with a dynamic
range of +/−6 g
Data Acquisition
Abtastrate: 50 Hz
Bluetooth-Übertragung
Experiment
52 Personen, 21-64 Jahre alt
jeweils 10 Serien für 5 Situationen
Ebene
Schiefe Ebene auf- und abwärts
Stiege auf- und abwärts
Dauer: 11-29 Sekunden
Signalverarbeitung
Fenster mit 128 Samples, 50%
Überlappung
DFT
DWT
Klassifikation: Multi Layer
Perceptron Artificial Neural Network 123
12426. Januar 2010
Wavelet-Transformation
Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Wavelet-Transformation
Definition eines Basis-Signalverlaufs
Signal als Summe von
gestauchten / gedehnten (Frequenz),
skalierten (Amplitude) und
verschobenen Basis-Signalen (Zeit)
Frequenz- und Zeitinformationen
Frequenz
Zeit
Intensität - Farbe
12526. Januar 2010
Herzratenvariabilität – HRV (2)
Detektion der QRS-Komplexe
Bestimmung der NN-Intervalle
Zeitbereich
SDNN – Standardabweichung aller NN
pNN50 – Anteil abs(NNi – NNi-1) > 50ms in %
Histogramm
etc.
Frequenzbereich
Herzrate als Funktion der Zeit – HR(t)
Resampeln
Fourier-Transformation
Signal-Anteile in den Frequenzbändern
• 0-0.003 Hz – Ultra low frequency
• 0.003-0.04 Hz – Very low frequency
• 0.04-0.15 Hz – Low frequency (Sympatikus)
• 0.15-0.4 Hz – High frequency (Parasympatikus)
f
Leistungsdichte
NN5 NN6 NN7
NN
Anzahl
t
HR
Biosignalanalyse-Ressourcen
TU-Graz
Vorlesung Biosignalverarbeitung (446.154, Diwoky
/Scharfetter/Stollberger)
On The Web
www.Physionet.org
AIT easyG Electrogram Analysis System
126
AIT Biosignalanalyse-Umgebung
easyG – ECG Analysis System Graz
Optimierungsprozess – Überblick
Ergebnisse
bisher
Biosignal-
Verarbeitung
Ergebnis
der Analyse
Auswahl
des
Daten-
Pools
Auswahl
der
Prozesse
Auswahl
der
Parameter
und ihrer
Werte-
Bereiche
Annotationstool
(Definition des
Sollzustandes)
Validierungstool
Einstellen
eines neuen
Parametersatzes
[11, 100]
..\mit\aft\*.hea
DetectQRS
sens
trials
sens
trials
Modularer Aufbau
Sets von Algorithmen
Einfach austauschbar
Wahl der Signalverarbeitungskette
Signal
Laden
QRS
Detektion
QRS
Klassifikation
Charakteristische Punkte
Detektion
QT
Berechnung
Definition des Sollzustandes / der Referenz
GUIs zum manuellen Annotieren
von EKGs
Charakteristische Punkte
Beginn des QRS-Komplexes
Ende der T-Welle
Zeitaufwändig!!!
Frei zugängliche
Datenbanken mit Metadaten
www.physionet.org
Testdatensatz - Challenge QT Datenbank
549 EKGs von 294 Patienten
15 simultane Kanäle: 12-Kanal-EKG + 3 Frank (XYZ) leads
1000 samples/sek, 16 bit, Länge: typisch 2 Minuten, mindestens 30 s
3 Methoden (Threshold, Tangente, Gauss-Approximation)
je 4 Parameter (Filter, Threshold, Suchgrenzen/Window)
je 5 Werte pro Parameter
Annahme: Rechenzeit = 1 Sekunde / Signal und Kanal
Zeitaufwand = 15 * 549 * 3 * 4 * 5 = 494.100 Sek. = 5,7 Tage!
Algorithmus zur QT-Intervall - Bestimmung
Ursprünglich entwickelt
QT Database (PhysioNet)
Automatisch optimiert
Methoden, Filter Settings, Schwellwerte, etc.
QT Database, CSE Multilead Database
Verfügbare Referenz-Annotationen
Manuell adaptiert
Computers in Cardiology Challenge
Sich ständig verändernde Referenz-Annotationen
Referenz-Annotationen nicht verfügbar (nur Abstand Referenz-
Algorithmus)
Beispiel: Exact T offset detection
t1
base line
t2
exact T offsetNewton„s zero point approximation
Gaussian approximation
of terminal T wave
original T wave
exact T offset
1.8*Gaussian approximation
decreasing thresholds
exact T offset
coarse
T offset
decreasing threshold
Ergebnisse Computers in Cardiology Challenge
– a global competition on the development of biosignal processing algorithms:
2001 – First PlacePredicting the onset of cardiac arrhythmias
2004 – First PlacePredicting the termination of cardiac arrhythmias
2006 – First PlaceQT Interval Measurement
2010 - Current challenge –processing biosignals from smart clothes
Zusammenfassung
Mit dem easyG wurde eine Umgebung zur Unterstützung der wichtigsten
Arbeitsschritte bei der EKG-Algorithmus-Entwicklung aufgebaut.
2006 – QT Intervall Messung, 1. Platz in der Kategorie „vollautomatische
Bestimmung“
Standardabweichung zum Median der manuellen Bewertungen = 16,34 ms
Erfolgsfaktoren (für die Computers in Cardiology Challenge)
Infrastruktur (computational power)
Erfahrung (manpower)
Medizinische Bildgebung - Verfahren
Morphologie/Anatomie/Topologie
Röntgen / X-Ray, Radiography
Flurosokopie, Fluoroscopy
CT (Computed Tomography, Computertomograpie)
MRI (Magnetic Resonance Imaging)
Ultraschall / Ultrasound
Funktionelle Methoden
Doppler-Sonographie
fMRI (Magnetic Resonance Imaging)
PET (Positronen Emmissions Tomographie)
SPECT (Single Photon Emission Tomography)
Doppler-Sonographie
NFSI Noninvasive Functional Source Imaging (Inverse Methoden für
EKG, EEG, MKG, MEE)
136
Processing Steps in Image Processing
image
acquisi-
tion
image
transfor-
mation
image
segmen-
tation
feature
selec-
tion
image
classifi-
cation
digitized
image
transformed
image
segmented
image
image
features
biological
object
classified
image
Picture Archiving
Although strictly speaking picture archiving is not a subject of image processing, it is becoming increasingly important, especially in departments of radiology
Since modern radiological equipment yields images in digital form, the time of photographic radiology seems to be coming to an end
This, however, entails the need to store large amounts of digital images.
This has been the trigger for the development of special PACS (Picture Archiving and Communication Systems).
Not only must large numbers of images be stored but they should also be easily and rapidly retrievable.
This implies that archiving makes heavy use of techniques of image compression
PACS
In medical imaging, Picture Archiving and Communication Systems (PACS) are
Computers or networks dedicated to the storage, retrieval, distribution, and presentation
of images.
Types of PACS
Full PACS handle images from various modalities, such as ultrasonography, magnetic resonance imaging, positron emission tomography, computed tomography and radiography (plain X-rays).
Small-scale systems that handle images from a single modality (usually connected to a single acquisition device) are sometimes called mini-PACS.
Uses
PACS replaces hard-copy based means of managing medical images, such as film archives.
It expands on the possibilities of such conventional systems by providing capabilities of off-site viewing and reporting (distance education, tele-diagnosis).
Additionally, it enables practitioners at various physical locations to peruse the same information simultaneously, (teleradiology).
With the decreasing price of digital storage, PACS systems provide a growing cost and space advantage over film archival.
PACS Architecture
Typically a PACS network consists of a central server which stores a database containing the images.
This server is connected to one or more clients via a LAN or a WAN which provide and/or utilize the images.
Client workstations can use local peripherals for
scanning image films into the system
printing image films from the system
interactive display of digital images.
PACS workstations also offer means of manipulating the images (crop, rotate, zoom, brightness, contrast and others).
Modern radiology equipment feeds images directly into PACS in digital form.
For backwards compatibility, most hospital imaging departments and radiology practices employ a film digitizer.
The medical images are stored in an independent format. The most common format for image storage is DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
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