Application of big data analysis and data mining for medical risk evaluation

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Das Projekt „Elektronische perioperative Risikoevaluation“ unter der Leitung von Dr. med. Stefan Wagner, MHBA ist der übergeordnete Rahmen für dieses Teilprojekt. Als Resultat des Projektabschlusses wurde sowohl im Zeit- als auch im Kostenrahmen ein voll-funktionaler High Fidelity Prototyp entwickelt, welcher sich vollkommen an den Anforderungen der zukünftigen Endanwender (Ärzte, Pflegende und Patienten) orientierte.

Nachfolgend sind die Poster veröffentlicht, welche begleitend zu den Präsentationen des Midterm meetings sowie des Projektabschlusses vorgestellt wurden.

Details zu verwendeten Techniken des User Experience und User Interface Designs

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Midterm Meeting (2017)

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Midterm meeting – current project status

Project management

• Deployment and administration of internal StudOn- and WhatsApp-groups
• Planning, installation, setup and administration of virtualized shared development environment based on Windows Server 2012 R2 and Remote Desktop Services
• Training of new team members
• Migration from PHP 5 to PHP 7: Reduction of execution time up to 30 percent
• Upgrade of Apache and MySQL

Project goals

• Expand medical data analysis to optimize questionnaire prefilling
  (big data analysis, data mining)
• Storing of updated datasets in database after corrections and modifications by patient and doctor
• Basic implementation of first intelligent warnings/recommendations,
  e.g. PONV risk and development of chronic pain
• Optimization of performance of existing prototype application and “bug fixing”
• Improvement of design and user interface

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Abschlusspräsentation 2017 (Projektende)

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Project results – Scientific Speed Dating SS 2017

•  Gesteigerte Genauigkeit des „Prefillingprozesses“
•  Erweiterte Datenanalyse (Data-Mining) über DWH
•  Strukturierte Daten und Freitextkommentare

Mapping

•  Alle Items aus NarkoData (NarkoWeb) und Items im Patientenfragebogen
•  Vor-Operationen und Prozeduren (§ 21-Daten)
•  Diagnosen (§ 21-Daten) und Items im Patientenfragebogen

•  Konzeption und Implementation einer Risikoberechnung von PONV (2 Scores), sichtbar nur für Arzt, nicht aber für Patient; Markierung der zutreffenden Risikofaktoren

•  Vorbereitung einer Risikofaktoranzeige für die Entwicklung chronischer Schmerzen
  und zur zukünftigen präoperativen Identifikation von chronischen Schmerzpatienten;
  im Follow-up: Entwicklung einer eigenen automatisierten Score-Berechnung
•  Optimierung der Prototyp-Performance
•  Reduktion der „execution time“ durch Release-Upgrade auf PHP 7
•  Verringerung der Anzahl an Einzelabfragen durch Neustrukturierung der Datenbankabfragen
  (u.a. Kombinationen)

Weitere Ergebnisse

•  Automatisierte Durchführung des „Prefillingprozesses“ vor Patientenkontakt
  durch Übernahme der Patienten-IDs angemeldeter Termine für den Folgetag
   [aus der Leistungsstelle des Klinischen Arbeitsplatzsystems]
•  Speicherung der automatisiert vorausgefüllten Version und der durch Arzt
  sowie Patienten aktualisierten Fassung in der Datenbank: Zügigere sekundäre Datennutzung und optimale Applikationsperformance
•  Verbesserungen im Bereich „Usability“, Design und Anwendungsoberfläche:
•  Responsive Webdesign für Tabletnutzung

Optimierung der optischen Gestaltung, u.a. durch …

•  Abgrenzung einzelner Fragen (farblich)
•  Hervorhebung von Freitextfeldern
•  Auswahloption: alle Fragen auf 1 Seite und Fragen in Gruppen (Vor/Zurück)
•  Wechsel während des Ausfüllvorganges jederzeit möglich
•  Bereitstellung einer zum Druck geeigneten Variante für Patientenakte,
  die alle Aktualisierungen enthält (während „Übergangsphase“)
•  Beibehaltung der vorbestehenden Möglichkeit eines PDF-Exportes
•  „Bugfixing“ hinsichtlich der PDF-Generierung und des Layouts

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Weiterführende Informationen

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