gms | German Medical Science

49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
19. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI)
Jahrestagung 2004 des Arbeitskreises Medizinische Informatik (ÖAKMI)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Schweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI)

26. bis 30.09.2004, Innsbruck/Tirol

Ontologie: Theorie und Praxis

Meeting Abstract (gmds2004)

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  • presenting/speaker Douglas Mayhew - University at Buffalo, Buffalo, USA
  • corresponding author Dirk Siebert - IFOMIS, University of Leipzig, Leipzig, Deutschland

Kooperative Versorgung - Vernetzte Forschung - Ubiquitäre Information. 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 19. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI) und Jahrestagung 2004 des Arbeitskreises Medizinische Informatik (ÖAKMI) der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG) und der Österreichischen Gesellschaft für Biomedizinische Technik (ÖGBMT). Innsbruck, 26.-30.09.2004. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2004. Doc04gmds067

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2004/04gmds067.shtml

Veröffentlicht: 14. September 2004

© 2004 Mayhew et al.
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Gliederung

Text

Einleitung

Die über die Jahre in der Informatik initiierten Projekte zur Bereitstellung stabiler, für den praktischen Einsatz geeigneter Terminologiesysteme konnten die in sie gesetzten Hoffnungen noch nicht erfüllen. Auch die Adoption der Ontologie in der für die Entwicklung (bio-) medizinischer Software spezifischen Art und Weise, so im GALEN-Projekt, brachte keinen grundlegenden Durchbruch. Im folgenden versuchen wir zu zeigen, dass eine Rückbesinnung auf die philosophischen Wurzeln der Ontologie dringend geboten ist.

Kompromisse und Schwachstellen

Sowohl die Kerninformatik selbst als auch ihre verschiedenen anwendungsorientierten Töchter, zu denen die Medizin- und die Bioinformatik gehören, haben in ihrer relativ kurzen Geschichte eine beachtliche Entwicklung durchlaufen. Allerdings kann die Softwareentwicklung schon lange nicht mit mehr mit der Nachfrage Schritt halten. Vor dem Hintergrund steigender Anforderungen an Funktionalität und Bedienungskomfort der Software bei gleichzeitig strengeren Restriktionen für zeitliche und materielle Ressourcen wurden die Erfolge zum Teil sehr pragmatisch erkauft. Zugunsten der Fertigstellung eingegangene Kompromisse zum Beispiel hinsichtlich der Tiefe und Breite der Analyse des Anwendungsgebietes bedeuten nicht nur immer höhere Hürden für die Entwicklung neuer Systeme. Sie erschweren zunehmend den Endanwendern die Nutzung ihrer Datenbestände: Die gleichen Daten müssen beispielsweise in Befund- und Abrechnungssysteme mehrfach eingegeben und dann parallel gepflegt werden. So behindern unterschiedliche Formatierungen und Inkonsistenzen im Aktualisierungsstand sowohl die Verknüpfung eigener isolierter Datenbestände als auch beispielsweise im Rahmen medizinischer Studien den Datenaustausch mit Kooperations- oder Geschäftspartnern, da bislang nur Menschen in der Lage sind, die unterschiedliche Interpretation der Daten in den verschiedenen Systemen auszugleichen.

Das Speichervermögen und die theoretische Verarbeitungskapazität der Hardware hat ein ursprünglich für undenkbar gehaltenes Niveau erreicht. Doch allein für die Softwarewartung werden zum Teil bis zu 90% des Aufwands im Software-Lebenszyklus veranschlagt [1]. So nimmt zwar das Volumen elektronisch gespeicherter Daten ständig zu. Doch die automatisierte Verarbeitung hinkt unter anderem mangels geeigneter Schnittstellen immer weiter hinterher. Und das, obwohl mehr denn je Daten über die Grenzen einzelner Forschungseinrichtungen und Wirtschaftsunternehmen hinweg unter Beachtung verschiedener Granularitätsstufen (im biomedizinischen Bereich beispielsweise von der Ebene einzelner Moleküle bis hin zum Gesamtorganismus beziehungsweise im Falle von Abrechungssystemen von einzelnen Leistungen für individuelle Patienten bis zur Leistungsbilanz eines Krankenhauses) miteinander zu verbinden wären.

Fehlgeschlagene Lösungsversuche

Software-Systeme sind durch Computer ausführbare Modelle der realen Welt. Als Produkte menschlichen Handelns spiegeln sie unmittelbar die Beschränkungen in der Erkenntnis- und Darstellungsfähigkeit des Menschen wider. Sie sind nach wie vor sehr fragil verglichen mit der erstaunlichen Fehlertoleranz des Menschen, die sich auf Erfahrenes und Erlerntes gründet und die es erlaubt, fehlende oder fehlerhafte Daten zu ergänzen beziehungsweise zu korrigieren.

Verschiedene Wellen haben unter der Zielstellung, die Softwareentwicklung effizienter und effektiver zu machen, die Informatik in der Vergangenheit mehr oder weniger stark durchgeschüttelt. Die Historie von strukturierter und objektorientierter Programmierung, hierarchischen, Netzwerk-, relationalen, objektorientierten und objektrelationalen Datenbanken, Software-Wiederverwendung, Data Warehousing, Data Mining etc. kann zumindest zum Teil als Reaktion auf die sich allmählich durchsetzende Erkenntnis, dass den Daten im Vergleich zu den Verarbeitungsroutinen aufgrund ihrer tendenziell höheren Lebensdauer ein höheres Gewicht eingeräumt werden muss, verstanden werden. Auch das Semantic Web ordnet sich in die Kette der Bemühungen ein, nach für die automatische Verarbeitung von Daten geeigneten Repräsentationsformen zu suchen [2]. Im Rahmen der vorgenannten Ansätze wurden ab Mitte der achtziger Jahre verstärkt unter anderem Datenwörterbücher, kontrollierte Vokabulare, unternehmensweite Datenmodelle und auch Ontologien bei den Bestrebungen, das Datenchaos in den Griff zu bekommen, eingesetzt.

Dabei wurden im Fall der Ontologien halbherzige Anleihen bei der Philosophie genommen: Zwar kam spätestens in den sechziger Jahren die Idee auf, von mehr als 2500 Jahren Erfahrung in der Widerspiegelung dessen, was die objektive Realität, die Welt an sich ausmacht [3], zu profitieren, um konsistente, robuste Terminologiesysteme aufzubauen. Doch die Prinzipien der philosophischen Ontologie konnten im Korsett des Projektgeschäfts der Softwareentwicklung selten so gut wie im Fall von Ontology Works [4] ihr wirkliches Potential entfalten. Vielmehr wurden vor dem Hintergrund begrenzter Ressourcen erneut Zugeständnisse gemacht und nunmehr nach verschiedenen Kriterien ausgerichtete Ontologien vorgestellt. Damit war das Ziel der Interoperabilität erneut verfehlt und die Ontologie in der Informatik jetzt selbst Bestandteil des begrifflichen Durcheinanders [5].

Ausblick

Wenn die Ontologie der Informationsverarbeitung tatsächlich einen wesentlichen Impuls verleihen soll, ist eine Rückbesinnung auf die philosophischen Wurzeln unerlässlich. Das heißt insbesondere, dass Ontologie vorrangig eine Theorie über die die Welt aufspannenden Entitäten und deren Beziehungen untereinander und eben nicht einfach ein weiteres Werkzeug zur Datenstrukturierung ist.

In der wissenschaftlichen Kooperation von Philosophie und Informatik sind einerseits über das bloße Verständnis für unterschiedliche Prämissen hinausgehend Denkblockaden aufzulösen und andererseits frei vom engen Restriktionen unterworfenen Tagesgeschäft die Grundlagen für stabile alltagstaugliche Terminologien zu entwickeln.

Danksagung

Diese Arbeit wurde durch die Alexander von Humboldt-Stiftung im Rahmen des Wolfgang Paul-Programs unterstützt.


Literatur

1.
http://fox.wikis.com/wc.dll?Wiki~SoftwareMaintenance~SoftwareEng.
2.
Berners-Lee T, Hendler J, Lassila O: The Semantic Web. In: Scientific American. 17. Mai 2001. (http://ww.sciam.com/)
3.
Mealy GH: Another Look at Data. In: AFIPS Conference Proceedings, Volume 31. Washington, Thompson Books; 1967: 525-534.
4.
http://www.ontologyworks.com/
5.
Smith B: Ontology and Information Systems. 2001. http://ontology.buffalo.edu/smith/articles/ontologies.htm