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A Distributed Analytics Platform to Execute FHIR-based Phenotyping Algorithms.
SMITH - Smart Medical Information Technology for Healthcare

Abstract

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Authors: R. Karim Md, B-Ph. Nguyen, L. Zimmermann, Toralf Kirsten, Matthias Löbe, Frank A. Meineke, H. Stenzhorn, O. Kohlbacker, S. Decker, O. Beyan

Date Published: 2018

Publication Type: InProceedings

Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH): Data Integration based on Interoperability Standards
Management of health information systems

Abstract

Not specified

Authors: Alfred Winter, Sebastian Stäubert, Danny Ammon, Stephan Aiche, Oya Beyan, Verena Bischoff, Philipp Daumke, Stefan Decker, Gert Funkat, Jan Erik Gewehr, Armin de Greiff, Silke Haferkamp, Udo Hahn, Andreas Henkel, Toralf Kirsten, Thomas Klöss, Jörg Lippert, Matthias Löbe, Volker Lowitsch, Oliver Maassen, Jens Maschmann, Sven Meister, Rafael Mikolajczyk, Matthias Nüchter, Mathias W. Pletz, Erhard Rahm, Morris Riedel, Kutaiba Saleh, Andreas Schuppert, Stefan Smers, André Stollenwerk, Stefan Uhlig, Thomas Wendt, Sven Zenker, Wolfgang Fleig, Gernot Marx, André Scherag, Markus Löffler

Date Published: 2018

Publication Type: Journal article

Towards Phenotyping of Clinical Trial Eligibility Criteria
Management of health information systems

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 …s 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, Colleen Goldberg, Ivonne Haffner, Alfred Winter

Date Published: 2018

Publication Type: Journal article

The Leipzig Health Atlas - A Research Data Repository utilizing i2b2 and tranSMART: Poster
Management of health information systems

Abstract

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Authors: Salma El-Oualydy, Matthias Löbe, Frank Meineke, Alfred Winter

Date Published: 2018

Publication Type: Misc

Requirements on Clinical Trial Management Systems for Academic Site Management Organizations
Management of health information systems

Abstract

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Authors: Martin Schöbel, Sebastian Stäubert, Matthias Löbe, Kirsti Meinel, Alfred Winter

Date Published: 2016

Publication Type: InProceedings

MI-Lab - A Laboratory Environment for Medical Informatics Students
Management of health information systems

Abstract

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Authors: Karsten Brandt, Matthias Löbe, Michael Schaaf, Franziska Jahn, Alfred Winter, Sebastian Stäubert

Date Published: 2016

Publication Type: InProceedings

[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

Publication Type: Not specified

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