ehealth Informatik-Trends in der Medizin und im Gesundheitswesen B. Tilg

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1 ehealth Informatik-Trends in der Medizin und im Gesundheitswesen B. Tilg

2 Informations-basierte Medizin und Gesundheitsversorgung

3 Die Evolution der Gesundheitsversorgung

4 ehealth Phänotypische und genotypische Datenintegration

5 Grid Technologie

6 ehealth und Disziplinen Angewandter Informatik Gesundheitsinformatik (Health Informatics) Medizinische Informatik (Medical Informatics) Bioinformatik (Bioinformatics)

7 Synergie zwischen Medizinischer Informatik und Bioinformatik Medizinische Informatik + Bioinformatik = Biomedizinische Informatik

8 Einschlägige wissenschaftliche Konferenzen

9 Drei repräsentative Beispiele Angewandter Informatik: Electronic Health Record (EHR) Gesundheitsinformatik 3D Segmentierung und Modellbildung (3D Seg) Medizinische Informatik Klinische Bioinformatik Plattform (KBP) Bioinformatik

10 Electronic Health Record (EHR) Gesundheitsinformatik

11 EHR Current Vision of Shared Health Care Hospital A Specialist Patient Hospital B GP

12 Problems EHR Paper-based transmission of medical documents is a slow and error-prone process An electronic communication and optimized workflows could prevent media cracks, safe valuable time and eventually reduce redundant medical services. High consumption of paper Electronic communication could reduce paper. High portage-fees An electronic communication could reduce portage-fees.

13 Where? EHR Innsbruck Tyrol (Austria): Population: Capital: Innsbruck D CH I ~ 12 hospitals ~ 1500 GPs 7 existing healthcare networks

14 Innsbruck University Hospital Innsbruck University Hospital 1520 beds 4700 employees inpatients and outpatients ~ 400 medical students starting every year

15 Strategy of EHR Step NOW 2005 Step 1a Step 2 Comprehensive EPR for shared health care Extension of the web portal system, Access to documents by patients, Inbound of documents Step 1b Connection to existing health care networks for document transmission Creation of a web portal system for document transmission

16 EHR Web portal (step 1b) after notification 3 2 1a 1b

17 Vision Step 3 EHR 3 1a 2 1b Behandelnde Institutionen Praktischer Arzt Niedergelassener F acharzt Arzt im Krankenhaus Rettungsdienst Pflege, Sozialdienste Apotheke Verteilte Elektronische Gesundheitsakte Hoheitliche Institution Versicherer Wissensc hafter Patient Analysis of functional requirements and development of a technical concept

18 Architecture of planned EHR EHR sdmdi Hospital Information System (HIS) PACS, CIS,.. DC B2 B1 AN DR B3 mdmdi A1 B4 PL PLI GP System A2 A5 A3 A4 sdmdi Insurance company Information System C1 PPE C2 GI mdmdi DR DC AN CA D1 GI GP System PLI AN LEGEND Web based User Interface DR mdmdi PL A.. s earc h within SEHR B.. file to SEHR C.. patient creation D.. rights management send request process r equest sdmdi

19 SIOPEN-R-NET (www.siopen-r-net.org) MFN Medizinisches Forschungsnetzwerk (MFN) Ziele: Horizontale Integration - Europaweites virtuelles Netzwerk Biologie* Knochenmark* Chirurgie Lehr Video Nuklearmedizin & Physik SIOPEN-R-NET Zentrale Datenbank Radiologie Pathologie* Statistik Stammzellen* Imunologie* Pharmakologie* Strahlentherapie *Verwenden die virtuelle Biomaterial Datenbank Vertikale Integration - Vom Genotyp zum Phänotyp Integration verschiedener med. Fächer Europäisches Patientenregister Multizentrische klinische Studien Telemedizin (Bilddaten-Management) Virtuelle Biomaterial-Datenbank Genetik und Bioinformatik Stand ( ): 17 Länder, 185 Institutionen Neuroblastoma Patient Registry (> 500 Patienten) Clinical Trials High Risk Neuroblastoma Study 1 E-SIOP LNESG2 study Sub-studies (Radiology, Biology, BoneMarrow, Nuclear Medicine) Telemedicine online

20 3D Segmentierung und Modellbildung Medizinische Informatik

21 3D Cardiac Modeling und funktionelle Bildgebung Digital Imaging 3D SEG

22 Cardiac Modeling 3D SEG AAM (Active Appearance Models) erweiterbare Modelle beinhalten ein statistisches Model für Formen (Shape) und Grauwerte (Textur) werden verwendet, um ein Modell in ein neues unbekanntes Bild einzupassen Objekte werden durch Formen repräsentiert diese werden von einem Set bestehend aus n Punkten beschrieben Formen (Shapes) werden in die Trainingsets eingetragen; dazu sucht man nach bestmöglichen Landmark-Positionen.

23 3D SEG Cardiac Modeling Die Form wird als Vektor x und die Textur als Vektor g repräsentiert x = x + Q c s x...mittlere Form g...mittleretextur g = g + Q g c Q s,g...variationen der Formen und Texturen c...kontrolliert Formund Textur Ein AAM versucht die Differenz zwischen einem neuen und einem durch das Modell zur Verfügung stehenden Bild zu minimieren (statistische Modellbildung).

24 Cardiac Modeling 3D SEG Annotation der Trainingsamples AAM Modellgenerierung Mean shape Mean texture Texture / Shape AAM Segmentation Optimierung Modelladaption

25 Cardiac Modeling 3D SEG Problem: sehr große Variationen der Form (speziell: linke atrielle Blutmasse) Drei Divisions of Appearance Herzbasis bis zu den LUPV und LLPV Vom ersten bis zum letzten Erscheinen der LUPV und LLPV Ende Division 2 bis zu RLPV und RUPV

26 Segmentationspipeline Bildverarbeitungs- und Segmentationspipeline class ProcessFilter { public: static ProcessFilter* Instance();... protected: ProcessFilter(); ProcessFilter(const ProcessFilter&); ProcessFilter& operator= (const ProcessFilter&); priv ate: static ProcessFilter *pinstance; public: bool execute (void); v oid pushitem (ProcessInformation &pinf); ProcessInf ormation& popitem (v oid); protected: ValueList<ProcessInf ormation> valuelist;... }; schnelle Extraktion eines Organs mittels modellbasierter Segmentationsmethoden

27 3D SEG

28 Klinische Bioinformatik Plattform (KBP) Bioinformatik

29 Bioinformatik KBP 2500 Wissenschaftler/innen in 20 Labs 3 Millarden Character 200 Telefonbücher, 1000 Seiten pro Buch nur Gene (Wurm: , Fliege: ) Lander et al., Nature 409: , 2001 Venter et al., Science 291: , 2001

30 Information über biologische Systeme KBP Ouellette F, Bethesda, 2000

31 KBP Motivation Prävention Diagnose Personalisierte Medizin Gentherapie Tissue Engineering...

32 KBP Motivation Komplexe Krankheiten The big three: cancer, mental disorders, cardiovascular diseases Multigenic origin, environmental influences Difficult diagnosis, prognosis, therapy e.g. major depression: 20 different medications, 5 mechanisms

33 KBP Motivation Komplexe Krankheiten Genomics and Proteomics of Complex Diseases High-throughput technology (microarrays, mass spectrometry,...) to identify a subset of genes, proteins and metabolites which are relevant for diagnosis, management, and treatment Systematic and comprehensive approach Requires high-performance computing (Computational Sciences)

34 Welche Rolle spielt dabei die Informatik? Sequenzierung Erkennung von Genen Verwandtschaft zwischen Spezies Stammbaumberechnung Regulation und Expression Dreidimensionale Proteinfaltung Strukturvergleich und -ähnlichkeit Domänen und Motive Sekundärstruktur Proteinidentifikation Netzwerkanalyse Geschwindigkeit von Reaktionsketten Quantitative Analyse Schwachstellen und Redundanz Korrelation Phänotyp / Genotyp Arzneimittelempfänglichkeit Studienstatistik und -verwaltung

35 Bioinformatik KBP Bioinformatics, Computational Biology Verfahren der Informatik zur Lösung biologisch relevanter Probleme Verfahren der Informatik zum Speichern und Suchen in biologischen Daten Stark algorithmisch geprägt: kombinatorische oder probablistische Algorithmen Probleme typischerweise sehr schwer - Heuristiken und Näherungsverfahren Bioinformatik stellt Algorithmen zur Verfügung die Interpretation der Ergebnisse ist ein anderes Thema Bioinformatik ist reduktionistisch Strings, Graphen,...

36 Randgebiete KBP Verbindungen zu Mathematik und Physik: Statistik, Vorhersagen, Komplexität, Differentialgleichungen, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Netzwerke, Strukturvorhersagen, Bild- und Signalverarbeitung Medizin: molekulare Mechanismen, Diagnostik, Wirkzusammenhänge, personalisierte Medizin Biologie: Molekularbiologie, Hochdurchsatzverfahren, industrielle Biotechnologie Chemie: Biochemie, Molekülkonformation und -struktur, Dynamik von Reaktionen,...

37 Hauptthemen der Bioinformatik KBP Sequenzanalyse Sequenzvergleich Finden von Pattern in Strings Erkennen von Genen Comparative Genomics und Sequenzevolution Genexpression Diagnostik von Krankheiten Erkennen von Wirkzusammenhängen Klassifikationsverfahren Proteine 3D-Proteinfaltung Identifikation funktionaler Proteindomänen Aktivierung und Blockierung von Proteinwechselwirkung

38 Hauptthemen der Bioinformatik KBP Systembiologie (In Silico Biologie) Differentialgleichungen Graphentheorie Modellierung diskrete Netzwerke Reaktionsketten und Reaktionsdynamik Modellierung komplexer (dynamischer) Systeme Datenmanagement und Datenbanken Effiziente Suchverfahren in Sequenzen Performance komplexer Analyseverfahren Modellierung und Verwaltung von Daten aus komplexen Domänen Datenintegration

39 Bsp.: Bioinformatik in der Genomik Van t Veer et al. Nature 415: , 2002

40 Bsp.: Bioinformatik in der Genomik Erfordernisse für die Genomik komplexer Krankheiten: Genom - Informations - Management - System (GIMS) Analytische Pipeline Datenintegration

41 GIMS KBP Client Browser JAVA J2EE (JAVA Beans) XML Oracle DB Application server (SUN One, JBoss) 2 x Beowulf LINUX Cluster 40 Alpha EV GB RAM 10 x ES45 SAN 4 TByte Microarray DB HTML Custom DB Applet GenBank Client Desktop Client Desktop 64 Intel CPUs 64 GB RAM, Myrinet SWISS-PROT Client Application Client Application PDB Quelle: TU Graz, CD Labor for Genomics and Bi oinformatics, Prof. Dr. Trajanoski Application Servers (3 4 CPU)

42 Analytische Pipeline KBP Image Analysis Data Preproc. Cluster Analysis Link Genomic Sequences to Exp. Data Large-scale Sequence Annotation Literature Biological databases Software Technology JAVA JAVA Beans Oracle Generation of Hypotheses for Experimental Verification Molecular and cellular functions of proteins Gene activity regulation Pathway fluxes Quelle: TU Graz, CD Labor for Genomics and Bi oinformatics, Prof. Dr. Trajanoski

43 Analytische Pipeline KBP Image Analysis Data Preproc. Data Preproc. Cluster Analysis Quelle: TU Graz, CD Labor for Genomics and Bi oinformatics, Prof. Dr. Trajanoski

44 Analytische Pipeline KBP Image Analysis Spotfinding: - spot localization - size and form adjustment (segmentation) Quelle: TU Graz, CD Labor for Genomics and Bi oinformatics, Prof. Dr. Trajanoski

45 Analytische Pipeline KBP Cluster Analysis Unsupervised Methods Hierarchical Clustering K-Means Self-Organized Maps Principal Component Analysis, SVD Supervised Method Support Vector Machines Application Server Quelle: TU Graz, CD Labor for Genomics and Bi oinformatics, Prof. Dr. Trajanoski

46 Datenintegration KBP Integration bioinformatischer und klinischer Daten am Beispiel Cancer Immunology Quelle: TU Graz, CD Labor for Genomics and Bi oinformatics, Prof. Dr. Trajanoski

47 Bioinformatik und Systembiologie KBP

48 Bioinformatik und Systembiologie KBP

49 Bioinformatik und Systembiologie KBP

50 Ausblick KBP Daten Exabytes Personalisierte Medizin Petabytes Proteomics Terabytes Genomics Zeit

51 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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