Inhalte der Spezialthemen

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1 SSM3- Block 24 Praktikum Medizinische Informatik Inhalte der Spezialthemen 1. Bildbearbeitungsmethoden im Rahmen der wissenschaftlichen Publikationserstellung 2. Datenbanken für die molekulare, personalisierte Medizin 3. Codierung in der medizinischen Dokumentation 4. Dreidimensionale Visualisierung von Proteinenstrukturen mittels des Werkzeugs JMol 5. Grafiken in SPSS erstellen 6. Klinisches Informationssystem ArchiMed-RDA

2 1. Bildbearbeitungsmethoden im Rahmen der wissenschaftlichen Publikationserstellung Ziel des theoretischen Kursteils ist die Vermittlung von grundlegenden Methoden zur effizienten Nutzung und Aufarbeitung von Bildmaterial im Rahmen der wissenschaftlichen Publikationserstellung. Hierfür werden eingangs Eigenschaften von digitalen Bildern und deren Repräsentation am Computer vorgestellt und diese hinsichtlich ihrer Relevanz bei der wissenschaftlichen Publikationserstellung diskutiert. Es werden weiters häufig im Bildmaterial vorkommende Aufnahmeartefakte besprochen und Bildbearbeitungsmethoden zu deren Minderung/Entfernung präsentiert. Auch wird die Frage behandelt, welche Kriterien bei der Auswahl von in wissenschaftlichen Publikationen eingesetztem Bildmaterial zu berücksichtigen sind. Das Thema der Nutzung von medizinischem Bildmaterial in Forschung und Lehre widmet sich speziell der Problematik der Existenz von über Bildinhalte ausgedrückten Patientenbezügen. Einfache Methoden der Bildinhaltsanonymisierung werden als Problemlösung hierfür vorgestellt. Der praktische Teil des Kurses umfasst das selbständige Anwenden von ausgewählten Bildbearbeitungstechniken zu den obigen Bildbearbeitungsfragestellungen anhand von vier im Rahmen dieses Kurses vorgegebenen Bildern unter Benutzung einfacher frei verfügbarer Bildbearbeitungssoftware.

3 2. Biologische Datenbanken In dieser Einheit werden Sie grundsätzliche Arbeitsweisen mit den Datenbanken Genbank, Gene Expression Omnibus und eventuell dbgap kennenlernen. Genbank ist ein annotiertes Verzeichnis sämtlicher frei zugänglicher biologischer DNA-Sequenzen. Sie werden sowohl die direkte Volltextsuche als auch die Suche anhand von Referenzsequenz über das BLAST-System kennenlernen. Weiterhin lernen Sie, Einträge der Datenbank zu verstehen und zu nutzen - Gene Expression Omnibus ist eine umfangreiche Sammlung publizierter Genexpressionsdaten. Sie lernen, wie Sie für ein Projekt passende Datensätze finden können, sowohl über Suchbegriffe als auch anhand von Identifikationsnummern in den jeweiligen Publikationen - Sofern die Zeit ausreicht, werden Sie die Nutzung der Genotyp/Phänotyp-Datenbank dbgap erlernen

4 3. Codierung in der medizinischen Dokumentation Der Einsatz medizinischer Codesysteme in der medizinischen Dokumentation ist eine zentrale Voraussetzung für eine computer-basierte Auswertung der erfassten Daten. Werden dabei standardisierte Codesysteme, wie z.b. die International Classification of Diseases (ICD) 1, eingesetzt, so kann eine einrichtungsübergreifende Vergleichbarkeit der Dokumentationen erzielt werden. Dadurch wird die Basis für eine Analyse der Dokumentation auf breiter Basis geschaffen, beispielsweise im Kontext der Behandlung, der Epidemiologie, von Public Health oder der klinischen Forschung. Im Rahmen des Praktikums wird die ICD in der Version 10 zur Codierung von Diagnosen präsentiert, welche unter anderem in Österreich eine Grundlage der leistungsorientierten Krankenanstaltenfinanzierung (LKF) bildet, über die stationäre Aufenthalte pauschal abgegolten werden. Nach einem historischen Überblick über die ICD und einer Einführung in ihr abstraktes Regelwerk, wird die Software ID Dicaos vorgestellt, welche in benutzerfreundlicher Weise eine gezielte Suche nach benötigten Codes ermöglicht. Die medizinische Motivation für die Codierung im Spitalsbereich sowie im niedergelassenen Bereich werden durch Podcasts von Prof. Mühlbacher und Prof. Maier erläutert. 1

5 4. Dreidimensionale Visualisierung von Proteinenstrukturen mittels des Werkzeugs JMol. Vielleicht haben Sie sich das eine oder andere Mal gefragt wie diese dreidimensionalen Farbabbildungen von Proteinen und DNA-Strukturen in Lehrbüchern und wissenschaftlichen Publikationen zu Stande kommen. In diesem Praktikum wird Ihnen die Antwort darauf gegeben: Das Ziel des Praktikums ist die dreidimensionale Visualisierung von Proteinenstrukturen mittels des Werkzeugs Jmol. Sie lernen wie Sie solche Abbildungen (siehe unten) selbst, beispielsweise für Ihre Diplomarbeit, erstellen können. In dieser Lehrveranstaltung lernen Sie die Protein Data Bank (PDB) kennen und visualisieren den Endothelial Growth Factor Receptor (EGFR) dreidimensional in Jmol. Weiters wird in diesem Praktikum auf die Strukturdaten eingegangen, die hinter der Visualisierunge liegen und den dreidimensionalen Aufbau der Moleküle beschreiben. Sie werden sehen, dass das Wissen über die Strukturdaten wesentlich ist, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Alles in allem sollte es Ihnen nach diesem Praktikum möglich sein optisch ansprechende sowie informative Grafiken von Proteinen zu erstellen und diese im Rahmen Ihrer Diplomarbeit oder weiteren wissenschaftlichen Laufbahn zu verwenden.

6 5. Grafiken in SPSS erstellen Der Schwerpunkt liegt auf der Visualisierung verschiedener Datentypen. Statistische Berechnungen selbst werden eher am Rande behandelt. Für detaillierte Erklärungen wollen wir auf Methoden der medizinischen Wissenschaft (SSM2) sowie auf die am Ende dieses Skriptums angegebenen Quellen verweisen. 1. Wie müssen Daten aussehen, damit man in SPSS damit arbeiten kann? Wie können Daten aus Excel importiert werden? a. Beispieldatensätze in SPSS b. Einlesen von Excel-Dateien c. Berechnen neuer Variablen d. Fälle gewichten 2. Welches Diagramm eignet sich zum Visualisieren welcher Daten? a. Erstellung von Häufigkeitsdiagrammen b. Darstellung von Häufigkeitsverteilungen c. Darstellung von Streuungs- und Lagemaßen von Häufigkeitsverteilungen d. Darstellung von Korrelationen e. Verlaufskurven 3. Wie kann man einfach für mehrere Grafiken dasselbe Design verwenden und wie kann man fertige Diagramme exportieren? a. Designvorlagen erstellen b. Daten exportieren 4. Wie können Grafiken in der Modellschätzung eingesetzt werden a. Nichtlineare Regression Exponentielles Modell b. Nichtlineare Regression Sigmoidales Modell 5. Arbeitsaufträge 6. Links und Quellen

7 6. Klinisches Informationssystem ArchiMed-RDA Das Informationssystem ArchiMed ist an 12 Klinken der MedUni Wien seit 1997 im Einsatz zur Unterstützung der klinischen Forschung. Das System wird derzeit überarbeitet und soll nun schrittweise unter dem Namen ArchiMed-RDA 2 auf allen Kliniken der MedUni Wien ausgerollt werden. ArchiMed-RDA integriert mittels einer zentralen Datenbank wissenschaftsrelevante Routinedaten des AKH Wien mit Forschungsdaten der MedUni Wien in hochstrukturierter Form. Dabei werden Routinedaten (z.b. Labor, OP-Protokoll, Med. Status) laufend und automatisch in die zentrale Datenbank übergeleitet. Damit soll eine verbesserte wissenschaftliche Nutzung medizinischer Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht werden. Das System ermöglicht die Auswahl, Verknüpfung und Filterung der aus unterschiedlichen Quellen stammenden Daten nach verschiedenen Kriterien, um sie einer gemeinsamen Nutzung zu zuführen. Die so extrahierten Daten stehen in der Folge für Statistiken, Exporte oder Nachbearbeitungen zu Verfügung. Zusätzlich wird den ForscherInnen eine individuelle Ergänzung des Datenpools mit Daten aus neuen Fragestellungen ermöglicht. Um die individuelle Erstellung von beliebig strukturierten Formlaren zu unterstützen, beinhaltet das System einen Formulardesigner als Software-Werkzeug. Durch das Anlegen von Beobachtungsstudien, Fallkontrollstudien oder Wissenschaftsregistern und der Zuordnung der entsprechenden Formulare können ForscherInnen selbst rasch eigene Dokumentationssysteme aufbauen, die die sofortige Nutzung der so erhobenen Daten gemeinsam mit den bereits vorhandenen Datenbeständen ermöglicht. 2 Akronym für Research, Documentation and Analysis