Skip to main content
Log in

„Smart eye data“

Entwicklung eines Fundaments für medizinische Forschung mittels Smart-Data-Applikationen

Smart eye data

Development of a foundation for medical research using Smart Data applications

  • Leitthema
  • Published:
Der Ophthalmologe Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Hintergrund

Unter Smart Data versteht man die intelligente Sammelplanung, Umsetzung und Evaluation großer Datenmengen. Dies trifft auch auf die Augenheilkunde zu, da mehr und mehr Daten digital anfallen. Einen zusätzlichen Erkenntnisgewinn sowie Möglichkeiten der personalisierten Therapie erwartet man sich aus der Kombination der Messdaten mit klinischen Werten aus einer digitalen Akte.

Ziel der Arbeit

Im Rahmen dieser Arbeit soll gezeigt werden, wie man die Daten aus Messgeräten sowie einer digitalen Akte in einem „Data Warehouse“ (DW) zusammenführen kann.

Material und Methoden

Es wurde eine Erweiterung des klinischen Informationssystems (Krankenhausinformationssystem [KIS]) um Eingabemasken für die Augenheilkunde durchgeführt, sowie Arztbriefe wurden exportiert. Diese Daten werden nächtlich in ein DW importiert. Die Anbindung von Diagnostikgerät an das KIS per HL7-Schnittstelle erfolgte über ein Bildarchivsystem. Der Export von Messdaten in das DW geschah über selbst entwickelte Programme. Zur Datenanalyse wurde eine Software für augenärztliche Bedürfnisse modifiziert.

Ergebnisse

Es wurden 12 Eingabemasken innerhalb des KIS geschaffen sowie der Inhalt von 32.234 Arztbriefen importiert. Es konnten 23 Diagnostikgeräte an das Bildverwaltungssystem angeschlossen werden und 85.114 OCT (optische Kohärenztomographie)-Datensätze, 19.098 IOLMaster-Datensätze sowie 5425 Pentacam-Datensätze in das DW mit über 300.000 Patienten importiert werden. Zur Datenanalyse wurde eine Auswertungssoftware entwickelt, die Filtermöglichkeiten bietet.

Diskussion

Durch den Aufbau eines DW steht eine Grundlage für klinische und epidemiologische Auswertungen zur Verfügung. In Zukunft kann der Datenbestand genutzt werden, um Entscheidungsfindungssysteme sowie Anwendungen für personalisierte Medizin zu entwickeln.

Abstract

Background

Smart Data means intelligent data accumulation and the evaluation of large data sets. This is particularly important in ophthalmology as more and more data are being created. Increasing knowledge and personalized therapies are expected by combining clinical data from electronic health records (EHR) with measurement data.

Objective

In this study we investigated the possibilities to consolidate data from measurement devices and clinical data in a data warehouse (DW).

Material and methods

An EHR was adjusted to the needs of ophthalmology and the contents of referral letters were extracted. The data were imported into a DW overnight. Measuring devices were connected to the EHR by an HL7 standard interface and the use of a picture archiving and communications system (PACS). Data were exported from the review software using a self-developed software. For data analysis the software was modified to the specific requirements of ophthalmology.

Results

In the EHR 12 graphical user interfaces were created and the data from 32,234 referral letters were extracted. A total of 23 diagnostic devices could be linked to the PACS and 85,114 optical coherence tomography (OCT) scans, 19,098 measurements from IOLMaster as well as 5,425 pentacam examinations were imported into the DW including over 300,000 patients. Data discovery software was modified providing filtering methods.

Conclusion

By building a DW a foundation for clinical and epidemiological studies could be implemented. In the future, decision support systems and strategies for personalized therapies can be based on such a database.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Institutional subscriptions

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4

Literatur

  1. Howe D, Costanzo M, Fey P, Gojobori T, Hannick L, Hide W et al (2008) Big data: The future of biocuration. Nature 455(7209):47–50

    Article  CAS  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  2. Murdoch TB, Detsky AS (2013) The inevitable application of big data to health care. JAMA 309(13):1351–1352

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  3. Weiskopf NG, Weng C (2013) Methods and dimensions of electronic health record data quality assessment: enabling reuse for clinical research. J Am Med Inform Assoc 20(1):144–151

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  4. Kokkonen EWJ, Davis SA, Lin H‑C, Dabade TS, Feldman SR, Fleischer AB (2013) Use of electronic medical records differs by specialty and office settings. J Am Med Informatics Assoc 20(e1):e33–e38. doi:10.1136/amiajnl-2012-001609

    Article  Google Scholar 

  5. Kortum KU, Muller M, Babenko A, Kampik A, Kreutzer TC (2015) Development of an ophthalmological clinical information system for inpatient eye clinics. Ophthalmologe. doi:10.1007/s00347-015-0072-0

    PubMed  Google Scholar 

  6. Singh S, Gupta SK, Nischal A, Pant KK, Seth PK (2015) HDVDB: a data warehouse for hepatitis delta virus. Int J Bioinform Res Appl 11(2):162–170. doi:10.1504/ijbra.2015.068091

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  7. Hebert C, Shivade C, Foraker R, Wasserman J, Roth C, Mekhjian H et al (2014) Diagnosis-specific readmission risk prediction using electronic health data: a retrospective cohort study. BMC Med Inform Decis Mak 14:65. doi:10.1186/1472-6947-14-65

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  8. Haque W, Urquhart B (2014) Using business intelligence to analyze and share health system infrastructure data in a rural health authority. JMIR Med Inform 2(2):e16. doi:10.2196/medinform.3590

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  9. Dahabreh IJ, Kent DM (2014) Can the learning health care system be educated with observational data? JAMA 312(2):129–130. doi:10.1001/jama.2014.4364

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  10. Wendt J (1994) Grundlagen der COBOL-Programmierung. COBOL. Springer, Heidelberg, S 174–207

    Google Scholar 

  11. García RYJ, Lopez MA, Leutenegger ST (Hrsg) (1998) A greedy algorithm for bulk loading R‑trees. Proceedings of the 6th ACM international symposium on advances in geographic information systems. ACM, New York

    Google Scholar 

  12. Huang HK, Mankovich NJ, Taira RK, Cho PS, Stewart BK, Ho BK et al (1988) Picture archiving and communication systems (PACS) for radiological images: state of the art. Crit Rev Diagn Imaging 28(4):383–427

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  13. Bidgood WD Jr., Horii SC (1992) Introduction to the ACR-NEMA DICOM standard. Radiographics 12(2):345–355. doi:10.1148/radiographics.12.2.1561424

    Article  PubMed  Google Scholar 

  14. Simborg DW (1987) An emerging standard for health communications: the HL7 standard. Healthc Comput Commun 4(10):58, 60

    PubMed  Google Scholar 

  15. Bray T, Paoli J, Sperberg-McQueen CM, Maler E, Yergeau F (1998) Extensible markup language (XML). World Wide Web Consortium Recommendation REC-xml-19980210. http://www.w3.org/TR/1998/REC-xml-19980210

    Google Scholar 

  16. Brenn BR, Choudhry DK, Sacks K (2015) Outpatient outcomes and satisfaction in pediatric population: data from the postoperative phone call. Paediatr Anaesth. doi:10.1111/pan.12817

    PubMed  Google Scholar 

  17. Nielsen EW, Hovland A, Stromsnes O (2006) A new tool for retrieving clinical data from various sources. Tidsskr Nor Laegeforen 126(5):605–607

    PubMed  Google Scholar 

  18. Wykoff CC, Croft DE, Brown DM, Wang R, Payne JF, Clark L et al (2015) Prospective trial of treat-and-extend versus monthly dosing for neovascular age-related macular degeneration: TREX-AMD 1‑year results. Ophthalmology 122(12):2514–2522. doi:10.1016/j.ophtha.2015.08.009

    Article  PubMed  Google Scholar 

  19. Vassiliadis P, Simitsis A, Skiadopoulos S (Hrsg) (2002) Conceptual modeling for ETL processes. Proceedings of the 5th ACM international workshop on Data Warehousing and OLAP. ACM, New York

    Google Scholar 

  20. Sackett DL, Rosenberg WM, Gray J, Haynes RB, Richardson WS (1996) Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ 312(7023):71

    Article  CAS  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  21. Wang W, Krishnan E (2014) Big data and clinicians: A review on the state of the science. JMIR Med Inform 2(1):e1. doi:10.2196/medinform.2913

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  22. Taylor S, Lightman S (2003) The eye in cardiac and cardiovascular disease. Hosp Med 64(5):299–301

    Article  PubMed  Google Scholar 

  23. Kohanim S, Sternberg P (2014) Ophthalmic patient data registries: defining and improving quality and outcomes. Ophthalmology 121(3):619–621

    Article  PubMed  Google Scholar 

  24. Lundström M, Barry P, Brocato L, Fitzpatrick C, Henry Y, Rosen P et al (2014) European registry for quality improvement in cataract surgery. Int J Health Care Qual Assur 27(2):140–151

    Article  PubMed  Google Scholar 

  25. Schleinkofer T, Villain S, Lamla G, Praßer F, Kuhn KA, Mansmann U (Hrsg) (2012) S3ULMU-Prototyp-Infrastruktur für die IT-Unterstützung klinischer Studien am Klinikum der Universität München GI-Jahrestagung.

    Google Scholar 

  26. Krumholz HM (2014) Big data and new knowledge in medicine: the thinking, training, and tools needed for a learning health system. Health Aff 33(7):1163–1170. doi:10.1377/hlthaff.2014.0053

    Article  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to K. Kortüm.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

K. Kortüm, M. Müller, C. Hirneiß, A. Babenko, D. Nasseh, C. Kern, A. Kampik, S. Priglinger und T.C. Kreutzer geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Kortüm, K., Müller, M., Hirneiß, C. et al. „Smart eye data“. Ophthalmologe 113, 469–477 (2016). https://doi.org/10.1007/s00347-016-0272-2

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00347-016-0272-2

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation