PROJEKTE - MEDIZINISCHE INFORMATIK

• AURAWeb - Meta-Suchmaschine für medizinische Befunde
• Automatische Identifikation von diagnostisch signifikanten Regionen in CLSM-Bildern von Melanomen
• Datenschutz in Forschung und Lehre
• EMERGE - Emergency Monitoring and Prevention
• Interface Contact Matrix - Analyse und Visualisierung von Protein-Interaktionen
• *Med-Report Portal
• PACSview und Cardiac@view
• Randomizer - Randomisierung für klinische Studien
• [Historisch:] Bildverteilung und klinische Anwendungen

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 und ist damit ein Service Provider für die Suche nach medizinischen Befunden in einer serviceorientierten Architektur (SOA).

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.

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.

EMERGE - Emergency Monitoring and Prevention

Die Verbesserung der Lebensqualität von älteren Menschen und vor allem die Möglichkeit, dass sie länger in ihrer vertrauten Umgebung leben können, ist eine immer wichtigere Aufgabe für Forschung und Entwicklung in unserer Informationsgesellschaft. Demografische Entwicklungen prognostizieren mit hoher Zuverlässigkeit eine enorme Zunahme der älteren Bevölkerung in der Zukunft. Neue Technologien, vor allem so genannte Ambient-Intelligence-Technologien, wecken die Hoffnung nach vielfältiger und umfassender Unterstützung im alltäglichen Leben. Vor allem könnten damit ältere Menschen in Notsituationen unterstützt oder sogar vor Notsituationen bewahrt werden.

Allerdings ist der Umgang mit Informationstechnologie gerade für ältere Menschen nicht immer einfach. Überforderung, Misstrauen, Angst und letztendlich Ablehnung solcher technologischen Hilfen ist daher zu befürchten. Das liegt nicht immer nur an körperlicher oder kognitiver Einschränkung, sondern oft an der Komplexität solcher Systeme. Besonders deutlich werden diese Probleme bei der Gesundheitsüberwachung.

Diesen Herausforderungen stellt sich das Forschungsprojekt EMERGE, gefördert aus dem Ambient Assisted Living Program der Europäischen Union (Grant Number IST-2005-2.6.2 045056). Die Forschungseinheit HCI4MED des IMI ist innerhalb von EMERGE verantwortlich für die Themen Mensch-Maschine Kommunikation, Usability Engineering und lebensbegleitendes Lernen.

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.

*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.

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.

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 70 klinischen Studien aus Österreich, Deutschland, der Schweiz und den USA erfolgreich eingesetzt. Weitere Informationen zu diesem Service inklusive einer Demo sind unter http://www.randomizer.at/ verfügbar.

[Historisch:] Bildverteilung und klinische Anwendungen

Im Rahmen unseres Engagements im Bereich der Bildverteilung und -verarbeitung in der Medizin wurde von uns als Beitrag zum Österreichischen Röntgenkongress 1999 (Radiologisch-therapeutisches Planungslabor, 23.-25. September 1999, Wien, AKH) eine Präsentation zum Thema Bildverteilung und klinische Anwendungen im LKH Universitätsklinikum Graz erstellt (Stand: Dezember 2000).