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After kidney transplantation graft rejection must be prevented. Therefore, a multitude of parameters of the patient is observed pre- and postoperatively. To support this process, the Screen Reject research project is developing a data warehouse optimized for kidney rejection diagnostics. In the course of this project it was discovered that important information are only available in form of free texts instead of structured data and can therefore not be processed by standard ETL tools, which is necessary to establish a digital expert system for rejection diagnostics. Due to this reason, data integration has been improved by a combination of methods from natural language processing and methods from image processing. Based on state-of-the-art data warehousing technologies (Microsoft SSIS), a generic data integration tool has been developed. The tool was evaluated by extracting Banff-classification from 218 pathology reports and extracting HLA mismatches from about 1700 PDF files, both written in german language.
Using openEHR Archetypes for Automated Extraction of Numerical Information from Clinical Narratives
(2019)
Up to 80% of medical information is documented by unstructured data such as clinical reports written in natural language. Such data is called unstructured because the information it contains cannot be retrieved automatically as straightforward as from structured data. However, we assume that the use of this flexible kind of documentation will remain a substantial part of a patient’s medical record, so that clinical information systems have to deal appropriately with this type of information description. On the other hand, there are efforts to achieve semantic interoperability between clinical application systems through information modelling concepts like HL7 FHIR or openEHR. Considering this, we propose an approach to transform unstructured documented information into openEHR archetypes. Furthermore, we aim to support the field of clinical text mining by recognizing and publishing the connections between openEHR archetypes and heterogeneous phrasings. We have evaluated our method by extracting the values to three openEHR archetypes from unstructured documents in English and German language.
During the intraoperative radiograph generation process with mobile image intensifier systems (C-arm) most of the radiation exposure for patient, surgeon and operation room personal is caused by scattered radiation. The intensity and propagation of scattered radiation depend on different parameters, e.g. the intensity of the primary radiation, and the positioning of the mobile image intensifier. Exposure through scattered radiation can be minimized when all these parameters are adjusted correctly. Because radiation is potentially dangerous and could not be perceived by any human sense the current education on correct adjustment of a C-arm is designed very theoretical. This paper presents an approach of scattered radiation calculation and visualization embedded in a computer based training system for mobile image intensifier systems called virtX. With the help of this extension the virtX training system should enrich the current radiation protection training with visual and practical training aspects.
Hintergrund und Fragestellung: Die durch röntgentechnische Diagnoseverfahren in der Medizin entstehende Strahlenbelastung für Patient und Personal soll laut Strahlenschutzverordnung so gering wie möglich gehalten werden. Um dieses zu erreichen ist ein professioneller und bedachter Umgang mit den Röntgengeräten unabdingbar. Dieses Verhalten kann derzeit jedoch nur theoretisch vermittelt werden, da sich ein Üben mit realer Strahlung von selbst verbietet. Daher stellt sich die Frage wie man die Strahlenschutzausbildung durch eine verbesserte Vermittlung der komplexen Thematik unterstützen kann. Methoden: Das CBT-System (Computer Based Training) virtX, welches das Erlernen der korrekten Handhabung mobiler Röntgengeräte unterstützt, wurde um Aspekte aus dem Bereich des Strahlenschutzes erweitert. Es wurde eine prototypische Visualisierung der entstehenden Streustrahlung sowie die Darstellung des Nutzstrahlenganges integriert. Des Weiteren wurde die Berechnung und Anzeige der virtuellen Einfallsdosis für das durchstrahlte Volumen sowie für den Bereich des Bildverstärkers hinzugefügt. Für die Berechnung und Visualisierung all dieser Komponenten werden die in virtX parametrisierbaren C-Bogen-Einstellungen, z.B. Stellung der Blenden, Positionierung des Röntgengerätes zum durchstrahlten Volumen und Strahlenintensität, herangezogen. Das so erweiterte System wurde auf einem dreitägigen Kurs für OP-Personal mit über 120 Teilnehmern eingesetzt und auf der Basis von Fragebögen evaluiert. Ergebnisse: Von den Teilnehmern gaben 55 einen ausgefüllten Evaluations-Fragebogen ab (Responserate 82%). Das Durchschnittsalter der 39 weiblichen und 15 männlichen Teilnehmer (einer o.A.) lag bei 33±8 Jahren, die Berufserfahrung bei 9,37±7 Jahren. Die Erfahrung mit dem C-Bogen wurde von einem Teilnehmer (2%) mit „Keine oder bisher nur Einführung erhalten“, von acht Teilnehmern (14%) mit „bediene einen C-Bogen gelegentlich“ und von 46 (84%) mit „bediene einen C-Bogen regelmäßig“ angegeben. 45 (92%) der Teilnehmer gaben an, durch die Visualisierung der Streustrahlung etwas Neues zur Vermeidung unnötiger Strahlenbelastung dazugelernt zu haben. Schlussfolgerung: Trotz einer bislang nur prototypischen Visualisierung der Streustrahlung können mit virtX zentrale Aspekte und Verhaltensweisen zur Vermeidung unnötiger Strahlenbelastung erfolgreich vermittelt werden und so Lücken der traditionellen Strahlenschutzausbildung geschlossen werden.
Building a well-founded understanding of the concepts, tasks and limitations of IT in all areas of society is an essential prerequisite for future developments in business and research. This applies in particular to the healthcare sector and medical research, which are affected by the noticeable advances in digitization. In the transfer project “Zukunftslabor Gesundheit” (ZLG), a teaching framework was developed to support the development of further education online courses in order to teach heterogeneous groups of learners independent of location and prior knowledge. The study at hand describes the development and components of the framework.
In the context of the ongoing digitization of interdisciplinary subjects, the need for digital literacy is increasing in all areas of everyday life. Furthermore, communication between science and society is facing new challenges, not least since the COVID-19 pandemic. In order to deal with these challenges and to provide target-oriented online teaching, new educational concepts for the transfer of knowledge to society are necessary. In the transfer project “Zukunftslabor Gesundheit” (ZLG), a didactic concept for the creation of E-Learning classes was developed. A key factor for the didactic concept is addressing heterogeneous target groups to reach the broadest possible spectrum of participants. The concept has already been used for the creation of the first ZLG E-Learning courses. This article outlines the central elements of the developed didactic concept and addresses the creation of the ZLG courses. The courses created so far appeal to different target groups and convey diverse types of knowledge at different levels of difficulty.
Due to demographic change the number of serious kidney diseases and thus required transplantations will increase. The increased demand for donor organs and a decreasing supply of these organs underline the necessity for effective early rejection diagnostic measures to improve the lifetime of transplants. Expert systems might improve rejection diagnostics but for the development of such systems data models are needed that encompass the relevant information to enable optimal data aggregation and evaluation. Results of a literature review concerning published data models and information systems concerned with kidney transplant rejection diagnostic lead to a set of data elements even if no papers could be identified that publish data models explicitly.
Das ProFormA-Aufgabenformat wurde eingeführt, um den Austausch von Programmieraufgaben zwischen beliebigen Autobewertern (Grader) zu ermöglichen. Ein Autobewerter führt im ProFormA-Aufgabenformat spezifizierte „Tests“ sequentiell aus, um ein vom Studierenden eingereichtes Programm zu prüfen. Für die Strukturierung und Darstellung der Testergebnisse existiert derzeit kein graderübergreifender Standard. Wir schlagen eine Erweiterung des ProFormA-Aufgabenformats um eine Hierarchie von Bewertungsaspekten vor, die nach didaktischen Aspekten gruppiert ist und entsprechende Testausführungen referenziert. Die Erweiterung wurde in Graja umgesetzt, einem Autobewerter für Java-Programme. Je nach gewünschter Detaillierung der Bewertungsaspekte sind Testausführungen in Teilausführungen aufzubrechen. Wir illustrieren unseren Vorschlag mit den Testwerkzeugen Compiler, dynamischer Softwaretest, statische Analyse sowie unter Einsatz menschlicher Bewerter.
„Grappa“ ist eine Middleware, die auf die Anbindung verschiedener Autobewerter an verschiedene E-Learning-Frontends respektive Lernmanagementsysteme (LMS) spezialisiert ist. Ein Prototyp befindet sich seit mehreren Semestern an der Hochschule Hannover mit dem LMS „moodle“ und dem Backend „aSQLg“ im Einsatz und wird regelmäßig evaluiert. Dieser Beitrag stellt den aktuellen Entwicklungsstand von Grappa nach diversen Neu- und Weiterentwicklungen vor. Nach einem Bericht über zuletzt gesammelte Erfahrungen mit der genannten Kombination von Systemen stellen wir wesentliche Neuerungen der moodle-Plugins, welche der Steuerung von Grappa aus moodle heraus dienen, vor. Anschließend stellen wir eine Erweiterung der bisherigen Architektur in Form eines neuentwickelten Grappa-php-Clients zur effizienteren Anbindung von LMS vor. Weiterhin berichten wir über die Anbindung eines weiteren Autobewerters „Graja“ für Programmieraufgaben in Java. Der Bericht zeigt, dass bereits wichtige Schritte für eine einheitliche Darstellung automatisierter Programmbewertung in LMS mit unterschiedlichen Autobewertern für die Studierenden absolviert sind. Die praktischen Erfahrungen zeigen aber auch, dass sowohl bei jeder der Systemkomponenten individuell, wie auch in deren Zusammenspiel via Grappa noch weitere Entwicklungsarbeiten erforderlich sind, um die Akzeptanz und Nutzung bei Studierenden sowie Lehrenden weiter zu steigern.
Acute stroke care is a time-critical process. Improving communication
and documentation process may support a positive effect on medical outcome. To achieve this goal, a new system using a mobile application has been integrated into existing infrastructure at Hannover Medical School (MHH). Within a pilot project, this system has been brought into clinical daily routine in February 2022. Insights generated may support further applications in clinical use-cases.