Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

Hier finden Sie wissenschaftliche Publikationen aus den Fraunhofer-Instituten.

Erweiterung von Konzepten des complex event processings zur informationslogistischen Verarbeitung telemedizinischer Ereignisse

 
: Meister, Sven

:
Fulltext (PDF; )

Dortmund, 2014, XVI, 275 pp.
Dortmund, TU, Diss., 2013
German
Dissertation, Electronic Publication
Fraunhofer ISST ()

Abstract
Erste Abschätzungen für das Gesundheitswesen prognostizieren einen Anstieg an Daten von 500 Petabytes im Jahr 2012 auf 25.000 Petabytes im Jahr 2020. Der BITKOM untermauert dieses und benennt eine jährliche Wachstumsrate an Daten von 40-50%. Frost & Sullivan haben die Daten innerhalb von Krankenhäusern auf 1 Milliarde Terabytes geschätzt und prognostizieren für das Jahr 2016 eine Datenmenge von 1.8 Zetabytes. Die zur Verfügung stehenden Daten zeichnen sich durch ein hohes Maß an Heterogenität aus. Insbesondere hochfrequente Echtzeitdaten, wie sie beim Vitalwertmonitoring entstehen, besitzen einen hohen medizinischen Wert, sind jedoch gleichzeitig nur schwer zu erschließen. Im Rahmen dieser Arbeit werden deshalb Konzepte entwickelt, die eine intelligente Verarbeitung von heterogen verteilten Vitalwerten ermöglichen. Zielsetzung ist es, hierbei eben solche Daten derart zu filtern und verdichten, dass hieraus entscheidungsunterstützende Informationen entstehen und das Maß der Informationsüberversorgung reduziert wird. Hierzu werden Konzepte aus den beiden Forschungsfeldern Informationslogistik und Complex Event Processing betrachtet und zu einem ereignisverarbeitenden System für telemedizinische Ereignisse zusammengeführt. Mithilfe der temporalen Abstraktion werden aus einer zeitlich geordneten Menge von einfachen Ereignissen komplexe Ereignisse - sog. Trendpattern - erzeugt. Unter Anwendung des formalisierten Informationsbedarfs eines Anwenders, werden aus diesen Pattern bedarfsgerechte Informationen erzeugt. Die wesentliche Eigenschaft des zu konzipierenden und implementierenden Systems ist die Modularisierung der Verarbeitungsroutinen, zur einfachen Adaption an sich verändernde Gesundheitszustände und somit eine Reduzierung notwendiger Implementierungsaufwendungen. Die konzeptionellen und implementatorischen Ergebnisse dieser Arbeit werden im Rahmen einer Evaluation unter Anwendung großer, heterogener Datenbestände bewertet. Im Fokus steht hierbei der Nachweis einer bedarfsgerechten Verdichtung von Daten zu Informationen sowie einer Minimierung von Implementierungsaufwendungen.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-289281.html