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Kongress Medizin und Gesellschaft 2007

17. bis 21.09.2007, Augsburg

Entwicklung einer medizinischen Bildersuchmaschine auf der Basis von XML und UMLS zur Verbesserung der studentischen Lehre

Meeting Abstract

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  • Ferdinand Kammerer - Lehrstuhl für Medizinische Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen
  • HU Prokosch - Lehrstuhl für Medizinische Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen
  • T Frankewitsch - Lehrstuhl für Medizinische Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen

Kongress Medizin und Gesellschaft 2007. Augsburg, 17.-21.09.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2007. Doc07gmds843

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2007/07gmds843.shtml

Veröffentlicht: 6. September 2007

© 2007 Kammerer et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielf&aauml;ltigt, verbreitet und &oauml;ffentlich zug&aauml;nglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Einleitung / Hintergrund: Bildmaterial spielt in der medizinischen Ausbildung eine wichtige Rolle, um möglichst früh den „diagnostischen Blick“ angehender Ärzte zu schulen. Im Internet finden sich zahllose Bilddatenbanken zu den unterschiedlichsten medizinischen Fachbereichen. Jedoch erschweren sowohl die große Menge an qualitativ heterogenen Angeboten mit häufig eher kleinem Bildbestand wie auch einige weitere Probleme den gezielten Zugriff auf die benötigte Information. Ziel war es daher, ein neuartiges e-Learning-Portal zu entwickeln, um den gleichzeitigen und einfachen Zugriff auf eine ausgewählte Anzahl von Online-Bilddatenbanken zu ermöglichen.

Material und Methoden: Ein XML-basiertes, semiautomatisches Verfahren dient zum Auffinden von Bildinhalten und zur Extraktion relevanter Metadaten (u.a. kurzer Beschreibungstexte) aus den HTML-Dokumenten ganzer Websites. Die gefundenen Abbildungen werden mit Hilfe des von der NLM bereitgestellten MetaMap-Systems in einem multilingualen Thesaurus (UMLS) indexiert. Weitere Funktionen zur individuellen Katalogisierung und Filterung der Abbildungen ergänzen das in einer Apache-Tomcat-Umgebung eingerichtete Administrations-Backend. Ein e-Learning-Frontend ermöglicht die Recherche im Datenbestand anhand einer vorgegebenen Katalogstruktur oder über die Eingabe von Stichworten / ICD-10-Schlüsseln. Die im UMLS enthaltenen Relationen zwischen dessen Konzepten werden als zusätzliche Navigationsgrundlage verwendet, um beispielsweise Querverweise zur Normal-Anatomie anzubieten.

Ergebnisse: Mit Hilfe des Backend-Systems wurden auf etwa 50 Websites insgesamt über 30.000 Abbildungen identifiziert und indexiert. Als Navigationsgrundlage im e-Learning-Frontend wurde eine Katalogstruktur in Form verschiedener medizinischer Fachbereiche sowie universitätsinterner Lehrpläne angelegt. Eine Evaluation unter Medizinstudenten des 5. Fachsemesters ergab bereits durchwegs gute Ergebnisse bezüglich der Inhalte sowie der dem Portal zugrunde liegenden Struktur und Benutzerführung.

Diskussion / Schlussfolgerungen: Durch die Eingliederung der Abbildungen unterschiedlicher Quellen in das semantische Netzwerk des UMLS-Metathesaurus und die semiautomatische Indexierung lässt sich für den Benutzer ein echter Mehrwert auf einem hohen Qualitätsniveau erzielen. Das erstellte Portal könnte in der gängigen studentischen Ausbildung eingesetzt werden und dadurch den Forderungen der neuen Fassung der Approbationsordnung für Ärzte nach mehr Interdisziplinarität und fächerübergreifenden Betrachtungsweisen entgegenkommen.

Testinstallation des Systems einsehbar unter http://131.188.230.222