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Workshop: Konzepte und Technologien für Datenmanagement und -analyse im Gesundheitsmarkt

Workshop: Konzepte und Technologien für Daten-_management und -analyse im Gesundheitsmarkt

Update

Der Workshop wird gemeinsam mit dem Workshop „Service-Orientierte Architekturen im Gesundheitswesen“* ( http://www.samba-framework.de/gi2010/ ) unter dem Namen
"Datenmanagement und Interoperabilität im Gesundheitswesen" stattfinden.

Motivation

Die Datennutzung im Gesundheitssektor für die Forschung und eine moderne umweltbezogene Gesundheitsberichterstattung umfasst die Sammlung, Aufbereitung, Darstellung und Bewertung von Informationen über den Gesundheitszustand der Bevölkerung sowie mögliche Risikofaktoren und deren Abhängigkeiten untereinander. So liefern Gesundheitsberichte detaillierte Informationen über Krankheiten, mögliche Ursachen, Lebenslage der Betroffenen, Versorgung in medizinischen Einrichtungen und über Kosten und Finanzierung. Ein Monitoring der gesundheitlichen Entwicklung der Bevölkerung kann zur Unterstützung gesundheits- und umweltpolitischer Entscheidungen herangezogen werden. Konkret betrifft dies z. B. die Wirksamkeit der gesundheitlichen Versorgung (Risikofaktoren, Überlebenszeiten und Therapieaspekte) und die Identifizierung von Regionen, die für gesundheitspolitische Aktivitäten zur Reduzierung der Sterblichkeit oder Steigerung der Lebenserwartung in Frage kommen. Bei der Erforschung der Erkrankungsursachen mit dem Ziel einer verbesserten Prävention haben Gesundheitsämter, epidemiologische Register und andere Einrichtungen des öffentlichen Gesundheitsdienstes eine besondere Bedeutung. Um diese Datennutzung zu den unterschiedlichsten wissenschaftlichen Fragestellungen erfolgreich etablieren zu können, bedarf es innovativer Technologien und neuartiger Software-Werkzeuge im Data Warehouse-Kontext, die von den konkreten Anwendungsdomänen abstrahieren und „universell“ an konkrete Anwenderbedürfnisse adaptiert werden können. Weiterhin spielen Datenmanagement und -analyse bei der Aufbereitung und Nutzung von Daten für persönliche Assistenzfunktionen z.B. im Rahmen von AAL-Technologien eine entscheidende Rolle. Die Menge an Daten, mit denen der Nutzer alltäglich umgeht, liegt heute mit Fotos, Filmen, Audiodateien etc. längst im Gigabytebereich und steigt weiter. Ziel muss es sein, eine bestmögliche automatische semantische Erschließung solcher großen, unstrukturierten Datenbestände zu ermöglichen, um sie so dem Nutzer gezielt bereitstellen zu können. Hierfür müssen hochwertige Metadaten zur Verfügung stehen, die Inhalte über semantisch reiche Konzepte beschreiben. Durch eine Untersuchung der Inhalte, des Kontextes und die Einbeziehung externer Quellen wird dabei eine verbesserte Anreicherung mit semantisch hochwertigen Metadaten erreicht.

Themen

Für die Entwicklung von Datenmanagement- und Datenanalysesystemen sind konkret folgende Forschungsfragen relevant:

· Datenschutz und Datensicherheit: die Nutzung hoch sensibler Daten erfordert neuartige Datenschutz- und Datensicherheitskonzepte bei der Sammlung, Verarbeitung und insbesondere auch Auswertung dieser Daten (Privacy Preserving Data Mining, Data-Ownership-Konzepte).

· Datenintegration: die Integration von Daten aus heterogenen Datenquellen in ein Data Warehouse und zur Bereitstellung von Infrastrukturen für eine durchgängige Informationslogistik verlangt nach flexibel einsetzbaren Konzepten und Technologien für eine effiziente Datenintegration.

· Datenqualitätsmanagement: die Datenintegration erfordert neuartige Konzepte für den Umgang mit qualitativen Unzulänglichkeiten der Daten, hier z. B. Inkonsistenzen, Redundanz und Unvollständigkeit.

· Datenanalyse: die Auswertung von Datensammlungen (z. B. zu Forschungszwecken) in einem Data Warehouse verlangt nach Konzepten und Technologien für eine explorative, multidimensionale Datenanalyse unter besonderer Berücksichtigung der Integration von Raumbezug und Statistik (Temporal Data Warehousing).

· Semantisches Retrieval digitaler Medien: die Anreicherung unstrukturierter Daten mit semantisch höherwertigen Metadaten auf Basis einer kontext- und inhaltsbasierten Analyse ist die Grundlage für die gezielte weitere Aufbereitung und Nutzung.

Beiträge

Alle Beiträge sind elektronisch über die Webseite der INFORMATIK 2010 (http://139.18.8.225:8080/ConfISS/) bis zum 25. April 2010 gemäß den Richtlinien der GI-Edition "Lecture Notes in Informatics (LNI)" (http://www.gi-ev.de/service/publikationen/lni/) einzureichen. Sie dürfen einen Umfang von 6 Seiten nicht überschreiten.

Eingereichte Beiträge werden geprüft und akzeptierte Beiträge in der GI-Edition "Lecture Notes in Informatics" veröffentlicht. Von mindestens einer Autorin oder einem Autoren wird die Bereitschaft erwartet, sich zur Tagung anzumelden und den Beitrag in Form eines Vortrags vorzustellen.

Autoren haben die Möglichkeit, erweiterte Versionen akzeptierter Beiträge einzureichen. Diese werden auf DVD/USB-Stick veröffentlicht und sollen 12 Seiten nicht überschreiten.