Fallbeispiele von Projekten

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2 Fallbeispiele von Projekten Autoren: Mario Bernhart, Stefan Strobl, Roman Trabitsch, Janki Grünberger, Monika Suppersberger 3.1 LiSaMe Organisatorische Aspekte Aspekte der technischen Konzeption Stadt Das Projekt Stadt Allgemeiner Aufbau Prozesserstellung Aktenbearbeitung Administration Entwicklungsumgebung Touch&Go Technische Anforderungen Architektur des Touch&Go Services Integration unterschiedlicher Technologien Schnittstellen und Integration mit Bestandsystemen Organisatorische Aspekte Entwicklungsumgebung HISS Projektentstehung Ziele und Umfang von HISS Phasen und grober Aufbau Motivation und Ziele des Fachkonzeptes Vorgehensweise bei der fachlichen Analyse Die Softwareentwicklung von HISS ÜBERBLICK 3

3 3 Fallbeispiele von Projekten Lehrsätze reden, Beispiele sprechen. Ludwig Reiners» Die Autoren dieses Buches sind anerkannte Forschungs- und Entwicklungsdienstleister im europäischen Raum, die als Kernmitarbeiter, Architekten, Developer und Experten über insgesamt mehr als 20 Jahre IT-Betriebs- und IT-Projekterfahrung verfügen. Zu den fachlichen Kompetenzbereichen gehören u.a. die Bereiche Government-Solutions, Gesundheitswesen und Finanzwirtschaft. Methodisch reicht der nachweisbare IT- Kompetenzrahmen vom Corporate Institutional-Bereich (IT-Strategie, IT-Controlling, IT- Consulting, Projekt- und Risikomanagement) über klassisches Software Development (Webapplikation, Web&Mobile Engineering, Secure Software Engineering, Middlewareand Service-Development) bis zum Betrieb kritischer Infrastrukturen (Sicherheit, Verfügbarkeit und Performance) sowie der Betriebsführung kritischer Applikationen (Gesundheitstelematik, Treasury-Systeme von Großbanken). In diesem Kapitel werden ausgewählte Fallbeispiele beschrieben, die als Szenario für die weiteren Fachkapitel dieses Buches dienen. Dem Leser wird dadurch der Inhalt dieses Buches über reale Beispiele zugänglich gemacht, und die Grundlagen werden exemplarisch anhand dieser erläutert. Die Auswahl der Beispiele hatte zum Ziel, ein möglichst breites organisatorisches und technisches Spektrum abzudecken und dennoch verständlich und für eigene Projekte identifizierbar zu sein. Alle hier angeführten Beispiele sind von der Größenordnung mittelgroß (acht bis zwanzig Projektmitarbeiter, zwei bis drei Jahre Projektlaufzeit), unterscheiden sich jedoch deutlich in ihrer Struktur und Domäne. Daraus leiten sich auch die wesentlichen Anforderungen ab. Folgende Fallbeispiele werden in diesem Kapitel beschrieben: LiSaMe: eine webbasierte Dokumentationsplattform für klinische Prozesse Stadt21: ein prozessorientiertes Stadtverwaltungssystem Touch&Go: eine Infrastruktur für elektronische Fahrscheine am Mobiltelefon HISS: ein Hochschulinformationssystem, das ein gewachsenes Altsystem ablöst Die in diesem Kapitel beschriebenen Fallbeispiele wurden in Bezug auf den Projektnamen und die beteiligten Personen anonymisiert.» 3.1 LiSaMe Die Dokumentation von medizinischen Prozessen und die daraus resultierenden schützenswerten Daten stellen eine besondere Herausforderung im Software Engineering dar. Einerseits steht man vor der Herausforderung, die Usability im hektischen Klinikalltag zu bewältigen, und andererseits werden durch den sehr hohen Schutzbedarf der verarbeiteten Daten technisch komplexe Lösungen erforderlich. In vielen Fällen wird nur auf einen dieser beiden Aspekte Wert gelegt. Im vorliegenden Projekt war das Ziel, sowohl die Nutzbarkeit für Ärzte optimal sicherzustellen als auch die Sicherheitsanforderungen vollumfänglich zu erfüllen. 102

4 3.1 LiSaMe Die Plattform LiSaMe (Liber Salutis Meae; Mein Gesundheitsbuch) ist eine webbasierte medizinische Dokumentationsplattform, die in 1,5 Jahren Entwicklung eines österreichischen Forschungsdienstleisters in enger Kooperation mit zahlreichen medizinischen Fachexperten entstanden ist. Der Produktstand wurde ausgiebig mit Ärzten ausgetestet und stellt damit sicher, dass die Bedürfnisse einer Plattform von Ärzten für Ärzte erfüllt sind. Bei der Entwicklung wurde der State-of-the-Art der sicheren, modernen, webbasierten Softwareerzeugung angewandt. Bei der Konzeption und Entwicklung der Plattform wurde höchster Wert auf eine sichere Implementierung nach aktuellem Stand der Softwaretechnik unter Berücksichtigung der österreichischen und europäischen Datenschutzbestimmungen gelegt. Daten werden ausschließlich in pseudonymer Form gespeichert. Alle Daten werden vollständig verschlüsselt übertragen und gespeichert. Ein authentifizierter und autorisierter Arzt kann ausschließlich auf die von ihm verwalteten Patienten zugreifen und sie über sein persönliches lokales Patientenregister identifizieren. Gesamtabfragen sind ausschließlich an anonymisierten Daten möglich. Die Protokollierung aller Datenänderungen und Abfragen erfolgt revisionssicher. Abbildung 3.1: Exemplarischer Screenshot des Webportals LiSaMe Abbildung 3.1 zeigt beispielhaft eine Variante des LiSaMe. Zentrale Funktion ist die kollaborative Dokumentation nach selbst definierten Formularen. Die Formulare werden in einem webbasierten Formulareditor direkt im Portal von den Ärzten entworfen. Die Diagnosen werden dabei in der Regel in entsprechenden ICD10-Codes (WHO, 2007) abgebildet, um auch die internationale Vergleichbarkeit zu gewährleisten. 103

5 3 Fallbeispiele von Projekten Wesentliches Designkriterium für die Plattform war die Anwendbarkeit auf weitere medizinische Fachbereiche. Der Entwurf von Ärzten für Ärzte ist auf weitere Dokumentationsschemata zusätzlich erweiterbar und damit nicht auf die Dokumentation einer medizinischen Fachrichtung beschränkt. Struktur und Konzept der technischen Projektplanung ist auf die weitere Verbreitung orientiert Organisatorische Aspekte Die LiSaMe-Plattform dient zur Realisierung verschiedenster spezifischer Produkte in der medizinischen Dokumentation und Kollaboration. Diese Produkte sind grundsätzlich sehr ähnlich aufgebaut, aber unterscheiden sich dennoch in verschiedenen Aspekten wie etwa: Einsatz als Internet- oder Intranetlösung/technische Integration in die Systemlandschaft des Betreibers Rollen und Rechte der User Dokumentationsschemata Zusatzfunktionalität (z.b. Bildanalyse oder spezifische Auswertungen) Corporate Identity (CI) des Betreibers Um diese Variabilität abzudecken, ist das LiSaMe-Projekt als Software-Produktlinie (Böckle, Knauber, Pohl, & Schmid, 2004; Linden, Schmid, & Rommes, 2007) realisiert. Abbildung 3.2 zeigt den organisatorisch-technischen Aufbau, der für die Realisierung als Produktlinie erforderlich ist. Die Herausforderung bei einer Entwicklung als Produktlinie ist es, die erforderliche Kompaktheit und Härte des Systems (Sicherheit) mit der notwendigen Variabilität aus Anwendersicht (Usability) zu vereinen. Ein weiterer besonders im ehealth-umfeld sehr kritischer Faktor ist die Integrierbarkeit mit Primärsystemen, z.b. mit einem Krankenhausinformationssystem (KIS), Praxisverwaltungssystem (PVS) oder Apothekenverwaltungssystem (AVS), und die organisatorischtechnische Kompatibilität mit den Strukturen und Prozessen der Betreiber. Die ersten Prototypen der LiSaMe-Plattform wurden pro Projekt noch als eigenständige Implementierungen mit geringer wechselseitiger technischer Wiederverwendung realisiert. Nach fortschreitendem Analyseprozess wurde das Verständnis zum System immer umfassender, so dass ein Prozess zur Produktlinienerstellung begonnen wurde. Dieses Vorhaben wurde durch die stetig wachsende Zahl von Projekten im Feld der medizinischen Dokumentation noch verstärkt. Zuerst galt es, die stabilen und die variablen Systemanteile zu identifizieren. Einige Anforderungen wie zum Beispiel die Protokollierung der Zugriffe waren für alle Projekte identisch oder sehr ähnlich. Andere Anforderungen wie zum Beispiel spezifische Auswertungsfunktionen oder Bildanalyseverfahren waren jedoch sehr variabel oder überhaupt nur für einen Projektpartner relevant. Man hat nun zu entscheiden, welche Funktionalität in den Kern der Plattform aufgenommen wird und mit welchen Mechanismen die Variabilität unterstützen werden soll. 104

6 3.1 LiSaMe Site- Admin Prime- User Legacy Owner Auftraggeber Prime- User Fachl. Kontakt Techn. Kontakt LiSaMe Customized LiSaMe Stakeholder Promotor User... Promotor Internet Internet Internet Internet Intranet Intranet LiSaMe-A Plugin-Med Plugin- Chart Webportal Webservices Promotor User LiSaMe-B LiSaMe-C... Promotor LiSaMe-D Legacy Owner LiSaMe-E... User/Uservertreter Auftraggeber Auftraggeber Auftraggeber Plugin-WA Plugin-WA Plugin-WA LiSaMe-CORE (36 Features) LiSaMe-F Development & QA Security Usability Legal & Compliance Abbildung 3.2: Projektorganigramm der Produktlinie LiSaMe Stakeholder Wie in jedem Projekt gibt es auch in LiSaMe eine Reihe an Stakeholdern, die aus unterschiedlichen Interessen das Projekt oder zumindest gewisse Aspekte daraus vorantreiben. Ein zentraler Stakeholder, der sich faktisch in allen Ausprägungen der LiSaMe-Produktreihe wiederfindet, ist der Promoter. Dabei handelt es sich meist um erfahrene Ärzte, die an einer speziellen Dokumentation interessiert sind. Diese Dokumentation wird thematisch durch die langjährige Erfahrung in deren Spezialgebiet abgegrenzt. Die Promotoren sehen durch das Projekt LiSaMe die Möglichkeit, weitere Kollegen und Kliniken in ihre Dokumentationsprozesse einzubeziehen. Dank der daraus ableitbaren Auswertungen können sie sich vermehrt in ihrer fachlichen Umgebung als Experten profilieren. Ein zweiter zentraler Stakeholder ist in manchen Ausprägungen der Legacy Owner. Dieser Stakeholder besitzt Daten oder Altsysteme, die auf die geplante Dokumentation passen, und ist bereit, diese in die neue Applikation einzubringen. Damit sichert er sich gegenüber anderen Stakeholdern eine gute Ausgangsposition, da durch die Einspielung von bereits gesammelten Daten der Wert der Plattform und damit die Motivation, sie zu benutzen, deutlich gesteigert werden. Weitere Stakeholder inkludieren Fördergeber, meist aus dem öffentlichen Sektor, beziehungsweise Auftraggeber im 105

7 3 Fallbeispiele von Projekten klassischen Sinn. Selbstverständlich sind auch die weiteren üblichen Stakeholder, wie technische und fachliche Kontaktpersonen, IT-Verantwortliche der Kundenorganisation und Benutzervertreter, in den Projekten involviert. Customized LiSaMe LiSaMe wurde als Produktlinie konzipiert, um eine leichte und gleichzeitig umfassende Anpassung an die jeweiligen Projektgegebenheiten zu garantieren. Die Anpassungsfähigkeit der Plattform wurde durch eine Reihe von Maßnahmen erreicht, die in den folgenden Abschnitten näher beleuchtet werden. An der Datenbasis wird jedes Produkt durch den Entwurf eines spezifischen Datenmodells und dessen Abbildung in dem in medizinischen Dokumentationsanwendungen häufig verwendeten EAV-Modell charakterisiert (Friedman et al., 1990; Nadkami & Brand, 1998; Nadkami et al., 1999). Funktional wird das Customizing durch eine Reihe von Plug-ins realisiert. Diese Plug-ins erweitern den LiSaMe-Core um Funktionalitäten, die nur von einer Ausprägung benötigt werden oder die sowieso nur im Kontext der einen Thematik Sinn ergeben. Im User Interface wird die Plattform durch die umfassende Skinability an die Corporate Identity der Kundenorganisation angepasst. Des Weiteren wird die Plattform durch umfassendes Branding mit Logo und Name charakterisiert. LiSaMe (LiSaMe-Core) Der Kern der LiSaMe-Plattform ist eine stabile Bibliothek, die die Kernfunktionalität sowie die Möglichkeiten zum Customizing und die Integration mit dem verwendeten Framework umsetzt. Dieser Core ist in jeder Ausprägung der LiSaMe-Produktlinie vorhanden. Die Kernfunktionalität umfasst die Definition von Dokumentationen und deren Datenmodell, das Eingeben und Verwalten von Daten und Patienten sowie zahlreiche administrative Features. Außerdem schafft es die Kernanwendung, die Infrastruktur um zusätzliche Funktionalität durch Plug-ins transparent in den Kern einzubinden. Dabei ist von zentraler Bedeutung, dass der Benutzer in der Endausprägung des Produktes nicht zwischen Kern- und Erweiterungsfunktionalität unterscheiden kann. In diesen Core wird lediglich Funktionalität aufgenommen, die für alle Produktausprägungen von Interesse ist. Dadurch wird der Core schlank gehalten, was eine gute Testbarkeit garantiert und damit die Stabilität sicherstellt. Zudem sichert der LiSaMe Core die Umsetzung und Einhaltung von Querschnittsaspekten wie Sicherheit, Usability, Traceability und Maintainability Aspekte der technischen Konzeption Im Folgenden werden einige ausgewählte Aspekte der technischen Konzeption dargestellt. Die Plattform LiSaMe ist sehr komplex und umfangreich. Eine ausführliche Darstellung aller interessanten technischen Aspekte würde den Rahmen dieses Kapitels bei Weitem übersteigen. Deshalb wird an dieser Stelle nur exemplarisch darauf eingegangen. 106

8 3.1 LiSaMe Variables Datenmodell Eines der Kernkonzepte, das die durch das Gesamtkonzept geforderte Flexibilität sicherstellen soll, ist das variable Datenmodell. Im Gegensatz zu einem regulären, relationalen Datenmodell wird dabei das logische Schema nicht durch Tabellen, Spalten und Zeilen abgebildet. Vielmehr gibt es eine generische Metadatendefinition, die Entität, Attribut und Wert in Beziehung setzt. Deswegen wird dieses generische Datenmodell in der Fachliteratur auch als Entity-Attribute-Value (EAV)-Modell bezeichnet. Definition Entity-Attribute-Value Das Entity-Attribute-Value (EAV)-Modell besteht aus einer Tabelle mit folgenden drei Spalten: Entität/Objekt-ID Attribut Wert für das Attribut Die Tabelle hat eine Zeile pro <Entität, Attribut, Wert> Trippel (Nadkarni, 2009). In der Realität ist es allerdings häufig der Fall, dass die Spalte, die den Wert repräsentiert, nach Datentypen aufgetrennt wird. Damit erhält man entweder eine Tabelle mit einer Spalte für jeden Datentyp oder es wird überhaupt eine Tabelle für jeden einzelnen Datentyp erstellt. Beide Herangehensweisen haben Vor- und Nachteile. Verwendet man eine große Tabelle, so ist die Anzahl der Felder, die leer bleiben, sehr hoch (Anzahl der Einträge mal Anzahl der Datentypen minus eins). Auch die Anzahl der Zeilen wächst bei diesem Ansatz extrem schnell an. Andererseits wird bei Leseoperationen auch nur aus einer Tabelle gelesen. Bei der Verwendung mehrerer Tabellen gibt es keine leerbleibenden Felder, aber Leseoperationen umfassen meist mehrere Tabellen, was die Abfragegeschwindigkeit, besonders bei komplexeren Abfragen, negativ beeinflusst. Generell muss erwähnt werden, dass ein EAV-Modell nur eingesetzt werden sollte, wenn es nicht anders möglich ist. Es erhöht zwar die Flexibilität des Datenmodells, verursacht aber auch hohe Kosten. Die durch das generische Datenmodell zusätzlich bedingte Komplexität sollte dabei nicht unterschätzt werden. Zusätzlich gibt es eine Reihe an generellen Einschränkungen, die bei der Entscheidung über die Verwendung eines EAV-Modells berücksichtigt werden sollten: Komplexe Abfragen sind in einem derartigen System schwer zu programmieren und ineffizient. Besonders schlecht schneidet die Skalierbarkeit ab. Durch das EAV verzichtet man auf eine Vielzahl an Features, die normalerweise von dem DBMS zur Verfügung gestellt werden, wie jegliche Form von Constraints. Viele die Performance verbessernde Features wie Clustering, Indexes, Partitioning oder Query Tools können mit einem EAV-Modell nicht verwendet werden. Die meisten DBMS sind nicht für generische Tabellen ausgelegt und verhalten sich daher bei derartigen Konstrukten unvorteilhaft. 107

9 3 Fallbeispiele von Projekten Trotz dieser gravierenden Einschränkungen lässt sich der Einsatz generischer Datenmodelle nicht in allen Fällen vermeiden, wie etwa beim Produkt Oracle Health der Firma Oracle (Oracle, 2009), dem weltweit größten Hersteller von Datenbankmanagementsystemen (DBMS). Besonders im Gesundheitsbereich findet diese Herangehensweise regelmäßig Verwendung (Prokosch, 1991). In LiSaMe wurde der Ansatz gewählt, ein generisches Datenmodell mit einer Tabelle, aber getrennten Datentypen zu realisieren. Abbildung 3.3 zeigt die Umsetzung des generischen Datenmodells in einer etwas vereinfachten Form. PK,FK1 PK,FK2 Value documentationdata_id attribute_id() int_value str_value date_value boolean_value decimal_value Abbildung 3.3: Das LiSaMe EAV-Modell PK Attribute id name description recommended DocumentationData PK id savedby savedon lastmodified lastmodifiedon In LiSaMe wurde die Entität als DocumentationData bezeichnet. Bei den Attributen zur Entität handelt es sich lediglich um Metadaten. Das Attribut, das seinen Namen aus dem Konzept behalten hat, beschreibt, wie das Attribut aussehen würde. Dies ist gleichzusetzen mit der Definition von Datentyp und Einschränkungen (Constraints) einer regulären Datenbankspalte. Der Value wurde mit sowohl der Entität als auch dem Attribut in Beziehung gesetzt. So kann sichergestellt werden, dass für jeden möglichen Wert in der Datenbank nur ein Eintrag existiert. Mit den verschiedenen Spalten für verschiedene Datentypen wird Typsicherheit auf Datenbankebene sichergestellt. Um die zuvor geschilderten, durch den generischen Ansatz verursachten Einschränkungen aufzuwiegen, wurden folgende Prinzipien verfolgt: Beispiel 3.1 EAV-Modell: Richtlinien Nur jene Teile des Datenmodells, die variabel sein müssen, verwenden auch diesen Ansatz. Alle restlichen, statischen Teile der Applikation werden in regulären, relationalen Datenbanktabellen abgelegt. Um die Einbußen bei der Effizienz so gering wie möglich zu halten, werden Auswertungen auf der Datenbasis nicht mit diesem Datenmodell durchgeführt. Vor (statistischen) Auswertungen wird eine Drehung ( pivot ) durchgeführt, bei der die Daten in ein relationales Schema kopiert werden. 108

10 3.1 LiSaMe Mit dem EAV-Modell wurde ein flexibles Konzept umgesetzt, das bereits langjährig in der Fachdomäne der medizinischen Informationsverarbeitung erprobt wurde. Dabei wurde darauf geachtet, dass der Endanwender die volle Flexibilität des Konzeptes in Anspruch nehmen kann, während die damit einhergehenden Nachteile durch innovative Ansätze möglichst transparent gehalten werden. Plug-in-Konzept Um den Produktliniencharakter von LiSaMe zu realisieren, mussten zwei zentrale Eckpunkte realisiert werden. 1. Die Kernplattform muss generisch gehalten werden. 2. Die Plattform muss in allen Bereichen, die über die Kernfunktionalität hinausgehen, flexibel personalisierbar sein. Der erste Punkt, die durchgehende Generalisierung der Plattform, wurde im Kern durch das variable Datenmodell (siehe S. 107) realisiert. Das Datenmodell an sich bildet allerdings nur den Kern, die Ideen des generischen Datenmodells mussten in allen restlichen Aspekten der Applikation ebenso stringent verfolgt werden. Diese erweiterte Generalisierung wurde durch die Einführung eines umfassenden Plug-in-Konzeptes umgesetzt. Dabei wurde die Definition eines Plug-ins selbst so generisch wie möglich gehalten. Ein Plug-in in LiSaMe kann daher jegliche funktionale Erweiterung der Kernplattform sein, die erst zum Konfigurationszeitpunkt an die Plattform angebunden wird. Wie die funktionale Erweiterung aussieht, ist dabei fast zur Gänze dem Plug-in selbst überlassen. Es kann sich dabei um Erweiterungen von einzelnen (Web-)Seiten handeln, das Hinzufügen einer Auswertungsfunktionalität, die nur im Kontext eines bestimmten realen Datenmodells Sinn ergibt, oder es kann sogar Kernfunktionalität angepasst werden. Das Grundprinzip, das eine derartige Gestaltung mit niedrigem Aufwand ermöglicht, ist Dependency Injection (DI). Dieses Prinzip, auch Inversion of Control (IoC) genannt, erlaubt es, dass man sich in der Kernapplikation auf Funktionalität stützt, die lediglich durch Interfaces bekannt ist. Die konkrete Implementierung dieses Interfaces wird dann an ein Plug-in delegiert. Das wiring zwischen Interface und Implementierung erfolgt dabei erst zur Laufzeit. Dabei unterstützt das gewählte Framework (JBoss Seam, siehe S. 113), dessen Dependency Injection-Mechanismen ein zentraler Bestandteil sind, ideal die Bedürfnisse der Plug-in-Architektur. Wichtig ist dabei besonders, dass die Realisierung ausschließlich auf Annotations-, Metadatenstrukturen, die direkt im Quellcode platziert werden, basiert. Dadurch ist es nicht nötig, die Konfiguration in einem zentralen Artefakt zu verwalten. Die komplette Konfiguration wird daher erst zur Laufzeit, wenn alle Komponenten ineinandergreifen, umgesetzt. Auch wenn diese Herangehensweise ein gewisses Mehr an Komplexität nach sich zieht, so ist sie für die Flexibilität einer generischen Plattform von großem Vorteil. Wie diese Architektur im Konkreten aussehen kann, lässt sich am besten anhand eines Beispiels darstellen. Betrachten wir dazu als Erstes eine konkrete Anforderung. 109

11 3 Fallbeispiele von Projekten Beispiel 3.2 Plug-in Medikationsauswertung In einer Dokumentation wird unter anderem erfasst, welche Medikamente einem Patienten zu einer bestimmten Zeit verschrieben und in welcher Dosis diese Medikamente verabreicht wurden (siehe Abbildung 3.4). Diese Daten sind ohne Probleme mit dem generischen Datenmodell abzubilden. Zusätzlich wünscht sich der Benutzer, dass er dem Patienten einen PDF-erstellten Ausdruck zur Verfügung stellen kann, welche Medikamente er nach momentanem Stand in welcher Dosis zu welchem Zeitpunkt einnehmen muss (Medikationsliste). Abbildung 3.4: LiSaMe Plug-in Medikationsauswertung Es muss also eine Möglichkeit geschaffen werden, ein Plug-in zu schreiben, das eine bestehende Seite um Funktionalität erweitert. Zusätzlich muss das Plug-in überprüfen können, ob es in einer Umgebung eingebunden wird, wo ihm die dazu nötigen Daten zur Verfügung gestellt werden. Es muss also, möglichst schon beim Start des Systems, prüfen, ob sämtliche relevante Vorbedingungen erfüllt sind. Ist dies nicht der Fall, so bleibt das Plug-in deaktiviert. Beispiel 3.3 Realisierung mit Plug-ins Um die Funktionalität einer Seite zu erweitern, wurde das Konzept von Seitenfragmenten geschaffen. Jede Seite kann daher einen oder mehrere Einsprungpunkte definieren. Ein Plug-in kann über die Implementierung eines Interfaces und die Assoziierung mit einem bestimmten Einsprungpunkt angeben, sich in diesem einklinken zu wollen. Das Plug-in selbst definiert dann jene Teile der Funktionalität und des Benutzerinterfaces, die für die Erweiterung nötig sind, und verpackt sie in einem separaten Modul. Dieses Modul wird dann bei der Konfiguration des Produktes hinzugefügt. Beim Starten der Applikation wird das Plug-in initialisiert. 110

12 3.1 LiSaMe Es überprüft eigenständig, ob es in der vorliegenden Konfiguration laufen kann, und wird dann zentral registriert. Wird die Seite, die das Plug-in erweitert, aufgerufen, so erkennt diese, dass eine Erweiterung registriert wurde, und delegiert die Umsetzung des Einsprungpunktes an das Plug-in. Im Falle der oben dargestellten Anforderung (Medikationsliste) ist die sichtbare Erweiterung lediglich die Darstellung eines Buttons, der dem Benutzer Zugriff zur Funktionalität gibt. Beim Aufruf wird dann ein PDF anhand der Daten, die für den Patienten eingegeben wurden, erstellt und dem Benutzer angezeigt. Dieser kann das PDF drucken und dem Patienten übergeben. Mit Hilfe dieses Plug-in-Systems kann die Kernplattform LiSaMe schlank gehalten und gleichzeitig der Benutzer mit jeglicher Spezialfunktionalität versorgt werden. Dieses System ist daher essenziell, um die Tatsache, dass es sich bei LiSaMe um eine Produktlinie handelt, für den Endbenutzer möglichst transparent zu halten. Durch eine Reihe von Personalisierungen wird die Plattform also an die unterschiedlichen Bedürfnisse der einzelnen Kunden angepasst. Sicherheitsanforderung der Datentrennung Durch den Produktliniencharakter des Projektes LiSaMe ergibt sich zwar in jedem Teilprojekt die Anforderung, den Datenschutz sicherzustellen, jedoch wird die konkrete Umsetzung für jedes Teilprojekt spezifisch entwickelt, um den im medizinischen Umfeld oft schwierigen Integrationsanforderungen gerecht zu werden. An dieser Stelle wird eine grundlegende Variante erläutert, um die Systematik näher darzustellen. Abbildung 3.5 zeigt eines von mehreren möglichen Szenarien zur Datentrennung in LiSaMe. Das zentrale PID (Pseudonymisierte ID)-Register stellt die Pseudonymisierungsfunktion zur Verfügung. In der Behandlungsdatenbank werden nur pseudonymisierte Patienten verwaltet und sie sind nur vom betreuenden Arzt identifizierbar. Die Behandlungsdatenbank bzw. das PID-Register kann (je nach Anforderung der jeweiligen Klinik) sowohl zentral als auch dezentral implementiert werden. Im Falle der dezentralen Implementierung in der Klinik werden die anonymisierten Behandlungsdaten in eine zentrale Behandlungsdatenbank gespiegelt. Abfragen über die gesamte Informationsmenge sind ausschließlich anonym in Bezug auf PatientenID und ArztID möglich. Damit ist der heutzutage höchstmögliche Datenschutz gewährleistet. Alle Dienste sind als gesicherte SOAP (Simple Object Access Protocol)-Webservices realisiert. Das LiSaMe-Portal bietet eine einheitliche Web-Zugriffsmöglichkeit für alle Teilnehmer. 111

13 3 Fallbeispiele von Projekten Erhebt: IDENT, DATA Arzt PID, DATA P A Patient Krankenhaus PID Zentrale Behandlungsdatenbank IDENT ANONYM (DATA) Zentrales PID-Register Abbildung 3.5: Übersicht zur Datentrennung in LiSaMe Forschung/Statistik Skinability Ebenso wichtig wie die funktionale Anpassung an individuelle Benutzerbedürfnisse ist die visuelle Anpassung der Plattform. Dabei handelt es sich vor allem um die Anpassung der Farbschemata an konkrete Bedürfnisse. Die grundlegende Gestaltung der Benutzeroberfläche wurde in einer Vielzahl an Iterationen gemeinsam mit Design- und Usability- Experten und Benutzern entwickelt. Dieses Grunddesign ist fest definiert und dient zur Sicherung, dass die grundlegenden Anforderungen an die Benutzbarkeit des Systems in jeder Konfiguration gewahrt bleiben. Darüber hinaus erlaubt die Plattform allerdings eine Anpassung des Farbschemas, um sich an die jeweilige Umgebung der konkreten Ausführung anpassen zu können. Diese Anpassungsfähigkeit nennt man Skinability. Die technische Grundlage für die Realisierung dieser Skinability bietet das verwendete JSF (JavaServer Faces)-Komponentenframework Richfaces. Dieses Framework erlaubt es über einen Parameter, die farbliche Gestaltung der eigenen Komponenten zur Laufzeit anzupassen. Mittels konsequenter Verwendung dieser Komponenten wurde die Anpassungsfähigkeit in vielen Teilen der Applikation bereits mit dem Framework mitgeliefert. Selbstverständlich können nicht in allen Bereichen der Applikation vordefinierte Komponenten für die Gestaltung der Benutzerschnittstelle herangezogen werden. Gerade für das grundlegende Layout, also die Strukturierung der Seite und das Menü, wurde ein eigenes Design entworfen. Dieses Design musste dann so gestaltet werden, dass es analog zur restlichen Seite über reine Konfiguration an ein neues Farbschema angepasst werden kann. Resultat dieser Erweiterung ist nun, dass das Farbschema komplett ohne Entwicklerwissen angepasst werden kann. Anzupassen sind lediglich Styling-Komponenten, sprich CSS-Files beziehungsweise die Skin-Definitionsdateien, die ebenfalls eine CSS-ähnliche Syntax haben. Damit ist es möglich, die Entwicklung komplett von dem Styling der Applikation abzukoppeln. Dies ist besonders wichtig, da die Rollen des Entwicklers 112

14 3.1 LiSaMe beziehungsweise des Designers meist von unterschiedlichen Personen besetzt werden und damit beim Designer keine plattformabhängigen Entwicklungskompetenzen vorausgesetzt werden müssen. Wie weit die Applikation verändert eingesetzt wird, zeigt der Vergleich zwischen Abbildung 3.1 und Abbildung 3.6. Die originalen Portale enthalten auch die Logos der Projektpartner. Abbildung 3.6: LiSaMe angepasst an eine Corporate Identity eines Projektpartners Entwicklungsumgebung Die gesamte Entwicklung von LiSaMe basiert auf quelloffenen, freien und standardisierten Softwarekomponenten. Die LiSaMe-Plattform wurde als Serviceorientierte Architektur (SOA) auf Basis der Java 2 Enterprise Edition entwickelt. Dabei wurde auf die Open-Source-Implementierung von JBoss und insbesondere JBoss Seam und den JBoss Application Server (AS) zurückgegriffen. Die Portalkomponente wurde als JSF- Applikation realisiert. Die Anonymisierungs- und Pseudonymisierungsdienste sowie das PID-Register und die Behandlungsdatenbank sind ebenfalls auf Basis der offenen JBOSS-Infrastruktur als SOAP-Webservices unter Nutzung der WS-Security-Standards implementiert. Als Datenbank fungiert PostgreSQL als ein typisches Open-Source- DBMS-System. Durch die Verwendung eines Object-Relational-Mapping (ORM) Frameworks, in diesem Fall Hibernate, das ebenfalls Teil des JBoss Application Stacks ist, wurde die Austauschbarkeit des verwendeten DBMS sichergestellt. Auf die Integrierbarkeit in KIS (Krankenhausinformationssysteme) und PVS (Praxisverwaltungssysteme) wurde technisch besonders geachtet. Als Entwicklungsumgebung (IDE Integrated Development Environment) selbst wird Eclipse in der Enterprise Edition verwendet. Diese Version von Eclipse, bei der es sich ebenfalls um freie, quelloffene Software handelt, ist besonders auf die Entwicklung von Webapplikationen und Webservices auf der Basis von J2EE ausgelegt. Einer der wesent- 113

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