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Matthias Löbe

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LHA-ID: 7WATMT6CAP-3

Location:  Germany

Expertise: Not specified

Tools: Not specified

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2344-0426

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Natural Language Processing for Clinical Research

The NLP4CR project was initiated as part of Colleen Goldberg's master thesis. Medical information is not always available in a structured form, but as free text documentation. NLP techniques make it possible to analyse, annotate and extract these free texts. In this way, medical data can be made accessible for machine processing and for clinical research.

Programme: This Project is not associated with a Programme

Public web page: http://www.imise.uni-leipzig.de/Gruppen/MIG

Start date: 1st Jan 2015

Evaluation Metadata Repository

The aim of the MDR-Evaluation project was an evaluation of the possible application scenarios for metadata repositories by a larger group of experts. The focus was not on concrete software, but on the community's basic expectation of a web-based database of data elements.

Metadata repositories (MDR) are databases for data elements that can be used both in research, e.g. in clinical studies or epidemiological cohorts, and in care, e.g. in hospital information systems. These data elements are not
...

Programme: This Project is not associated with a Programme

Public web page: http://www.imise.uni-leipzig.de/Gruppen/MIG

Start date: 1st Jan 2014

Der Leipzig Health Atlas
Leipzig Health Atlas

Abstract (Expand)

Die Notwendigkeit des Managements von Forschungsdaten ist von der Forschungscommunity erkannt – Sponsoren, Gesetzgeber, Verlage erwarten und fördern die Einhaltung der guten wissenschaftlichen Praxis, … was nicht nur die Archivierung umfasst, sondern auch die Verfügbarkeit von Forschungsdaten- und ergebnissen im Sinne der FAIR-Prinzipien. Der Leipzig Health Atlas (LHA) ist ein Projekt zur Präsentation und zum Austausch eines breiten Spektrums von Publikationen, (bio) medizinischen Daten (z.B. klinisch, epidemiologisch, molekular), Modellen und Tools z.B. zur Risikoberechnung in der Gesundheitsforschung. Die Verbundpartner decken hierbei einen breiten Bereich wissenschaftlicher Disziplinen ab, beginnend von medizinischer Systembiologie über klinische und epidemiologische Forschung bis zu ontologischer und dynamischer Modellierung. Derzeit sind 18 Forschungskonsortien beteiligt (u.a. zu den Domänen Lymphome, Gliome, Sepsis, Erblicher Darm- und Brustkrebs), die Daten aus klinischen Studien, Patientenkohorten, epidemiologischen Kohorten, teilweise mit umfangreichen molekularen und genetischen Profilen, sammeln. Die Modellierung umfasst algorithmische Phänotypklassifizierung, Risikovorhersage und Krankheitsdynamik. Wir konnten in einer ersten Entwicklungsphase zeigen, dass unsere webbasierte Plattform geeignet ist, um (1) Methoden zur Verfügung zu stellen, um individuelle Patientendaten aus Publikationen für eine Weiternutzung zugänglich zu machen, (2) algorithmische Werkzeuge zur Phänotypisierung und Risikoprofilerstellung zu präsentieren, (3) Werkzeuge zur Durchführung dynamischer Krankheits- und Therapiemodelle interaktiv verfügbar zu machen und (4) strukturierte Metadaten zu quantitativen und qualitativen Merkmalen bereit zu stellen. Die semantische Datenintegration liefert hierzu die Technologien (Ontologien und Datamining Werkzeuge) für die (semantische) Datenintegration und Wissensanreicherung. Darüber hinaus stellt sie Werkzeuge zur Verknüpfung eigener Daten, Analyseergebnisse, öffentlich zugänglicher Daten- und Metadaten-Repositorien sowie zur Verdichtung komplexer Daten zur Verfügung. Eine Arbeitsgruppe zur Applikationsentwicklung und –validierung entwickelt innovative paradigmatische Anwendungen für (1) die klinische Entscheidungsfindung für Krebsstudien, die genetische Beratung, für Risikovorhersagemodelle sowie Gewebe- und Krankheitsmodelle und (2) Anwendungen (sog. Apps), die sich auf die Charakterisierung neuer Phänotypen (z.B. ‚omics‘-Merkmale, Körpertypen, Referenzwerte) aus epidemiologischen Studien konzentrieren. Diese Anwendungen werden gemeinsam mit klinischen Experten, Genetikern, Systembiologen, Biometrikern und Bioinformatikern spezifiziert. Der LHA stellt Integrationstechnologie bereit und implementiert die Anwendungen für die User Communities unter Verwendung verschiedener Präsentationswerkzeuge bzw. Technologien (z.B. R-Shiny, i2b2, Kubernetes, SEEK). Dazu ist es erforderlich, die Daten und Metadaten vor dem Hochladen zu kuratieren, Erlaubnisse der Datenbesitzer einzuholen, die erforderlichen Datenschutzkriterien zu berücksichtigen und semantische Annotationen zu überprüfen. Zudem werden die zugelieferten Modellalgorithmen in einer qualitätsgesicherten Weise aufbereitet und, soweit anwendbar, online interaktiv zur Verfügung gestellt. Der LHA richtet sich insbesondere an die Zielgruppen Kliniker, Epidemiologen, Molekulargenetiker, Humangenetiker, Pathologen, Biostatistiker und Modellierer ist aber unter www.healthatlas.de öffentlich zugänglich – aus rechtlichen Gründen erfordert der Zugriff auf bestimmte Applikationen und Datensätze zusätzliche Autorisierung. Das Projekt wird über das BMBF Programm i:DSem (Integrative Datensemantik für die Systemmedizin, Förderkennzeichen 031L0026) gefördert.

Authors: Frank A. Meineke, Sebastian Stäubert, Matthias Löbe, Christoph Beger, René Hänsel, Alexandr Uciteli, Hans Binder, Toralf Kirsten, Markus Scholz, Heinrich Herre, Christoph Engel, Markus Löffler

Date Published: 19th Sep 2019

Journal: Not specified

Human Diseases: Not specified

User Expectations of Metadata Repositories for Clinical Research
Evaluation Metadata Repository

Abstract (Expand)

Metadata Repositories (MDR) are databases for data elements that can be utilized in research as well as in medical care. These data elements are not the actual patient data (facts), but a complete … definition of the variables or characteristics used, including coding, unit of measurement, data type and other aspects. The aim of the project described here was to evaluate possible application scenarios for MDRs by a larger group of experts. The focus was not on specific software, but on the community's basic expectation of such a database of data elements. To achieve this goal, a questionnaire was designed that contained questions on general aspects of setting up a registry for data elements in biomedical research as well as more specific points with regard to necessary functionalities, desired contents, tools for community work and the quality of data elements. One of the main results was that the users attach more importance to the quality of the content than to the efficiency in implementing their documentation concepts. At the same time, they consider the effort involved in using existing software systems to be too much compared with the benefits and have concerns about the use of their designs by third parties.

Author: Matthias Löbe

Date Published: 9th May 2018

Journal: Not specified

Human Diseases: Not specified

Towards Phenotyping of Clinical Trial Eligibility Criteria.
Natural Language Processing for Clinical Research

Abstract (Expand)

BACKGROUND: Medical plaintext documents contain important facts about patients, but they are rarely available for structured queries. The provision of structured information from natural language texts … in addition to the existing structured data can significantly speed up the search for fulfilled inclusion criteria and thus improve the recruitment rate. OBJECTIVES: This work is aimed at supporting clinical trial recruitment with text mining techniques to identify suitable subjects in hospitals. METHOD: Based on the inclusion/exclusion criteria of 5 sample studies and a text corpus consisting of 212 doctor's letters and medical follow-up documentation from a university cancer center, a prototype was developed and technically evaluated using NLP procedures (UIMA) for the extraction of facts from medical free texts. RESULTS: It was found that although the extracted entities are not always correct (precision between 23% and 96%), they provide a decisive indication as to which patient file should be read preferentially. CONCLUSION: The prototype presented here demonstrates the technical feasibility. In order to find available, lucrative phenotypes, an in-depth evaluation is required.

Authors: Matthias Löbe, Sebastian Stäubert, C. Goldberg, I. Haffner, Alfred Winter

Date Published: 5th May 2018

Journal: Stud Health Technol Inform

Human Diseases: breast cancer

[Final Report Evaluation Metadata Repository (MDR-Eval)]
Evaluation Metadata Repository

Abstract (Expand)

Metadata Repositories sind Datenbanken für Datenelemente, die sowohl in der Forschung, z.B. in klinischen Studien oder epidemiologischen Kohorten, wie auch in der Versorgung, z.B. in Informationssystemen … des Krankenhauses genutzt werden (können). Bei diesen Datenelementen handelt es sich nicht um die eigentlichen Patientendaten (Fakten), sondern um eine vollständige Definition der verwendeten Variablen bzw. Merkmale inklusive der Kodierung, der Maßeinheit, des Datentyps und anderer Aspekte. In einem BMBF-geförderten und TMF-koordinierten Projekt wurde neben konzeptionellen Grundlagen ein Softwareprototyp für den Aufbau eines Nationalen Metadata Repositories für die klinische und epidemiologische Forschung in Deutschland (MDR) erarbeitet. Der Prototyp implementiert ein Datenmodell nach der aktualisierten Version 3 der ISO/IEC-Norm 11179/3 und steht unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung . Basis für die realisierten Funktionalitäten des MDRs waren die in einem TMF-Vorprojekt analysierten funktionalen Anforderungen (TMF V063-01 Arbeitspaket 2), welche aber aufgrund der begrenzten Projektmittel nicht vollumfänglich umgesetzt werden konnten. Wesentliche Funktionen wie das Erstellen/Modifizieren/Importieren/Klassifizieren von Datenelementen und Formularen sowie einige der avisierten Community-Funktionen stehen jedoch zur Verfügung. Ziel des hier beschriebenen Projekts MDR-Evaluation war eine Evaluation der möglichen Anwendungsszenarien für Metadata Repositories durch eine größere Gruppe von Fachexperten. Dabei stand nicht eine konkrete Software im Vordergrund, sondern die prinzipielle Erwartung der Community an eine webbasierte Datenbank von Datenelementen. Zur Erreichung des Ziels wurde ein Fragebogen entworfen, der sowohl Fragen zu generellen Aspekten des Aufbaus einer zentralen Bibliothek für Datenelemente der biomedizinischen Forschung wie auch konkretere Punkte im Hinblick auf notwendige Funktionalitäten, gewünschte Inhalte, Werkzeuge zur Communityarbeit und zur Güte von Datenelementen enthielt. Der Fragebogen wurde im Rahmen einer Web-Umfrage einer breiten Community präsentiert. Aus den Antworten lassen sich strategische Erfolgskriterien für die Implementierung eines communityorientierten Metadata Repositories gewinnen.

Author: Matthias Löbe

Date Published: 1st Feb 2015

Journal: Not specified

Human Diseases: Not specified

Poster: Der Leipzig Health Atlas
Leipzig Health Atlas

The need to manage research data is recognised by the research community - sponsors, legislators, publishers expect and encourage good scientific practice, which not only includes archiving, but also the availability of research data and results in line with FAIR principles.
The publication gives a brief overview of the Leipzig Health Atlas (LHA), which is a project for the presentation and exchange of a wide range of publications, (bio) medical data (e.g. clinical, epidemiological, molecular),
...

Creators: Christoph Beger, Sebastian Stäubert, Matthias Löbe, René Hänsel

Contributor: Christoph Beger

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Abstract: Der Leipzig Health Atlas
Leipzig Health Atlas

The need to manage research data is recognised by the research community - sponsors, legislators, publishers expect and encourage good scientific practice, which not only includes archiving, but also the availability of research data and results in line with FAIR principles.
The publication gives a brief overview of the Leipzig Health Atlas (LHA), which is a project for the presentation and exchange of a wide range of publications, (bio) medical data (e.g. clinical, epidemiological, molecular),
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Creators: Christoph Beger, Sebastian Stäubert, Matthias Löbe, René Hänsel

Contributor: Christoph Beger

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Leipzig Health Atlas

The Leipzig Health Atlas is an alliance of medical ontologists, medical systems biologists and clinical trials groups to design and implement a multi-functional and quality-assured atlas. It provides models, data and metadata on specific use cases from medical research fields.

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