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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

ENABLER – Freie Softwarekomponenten zur Realisierung regionaler sensorerweiterter medizinischer Informationssysteme

Meeting Abstract

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  • Stefan Rust - Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Braunschweig
  • Klaus-Hendrik Wolf - Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Braunschweig
  • Reinhold Haux - Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Braunschweig

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds403

DOI: 10.3205/11gmds403, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds4030

Published: September 20, 2011

© 2011 Rust et al.
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Einleitung: Assistierende Gesundheitstechnologien gewinnen zunehmend an Bedeutung [1]. Die automatisierte Messung, Verarbeitung und Speicherung medizinischer Daten ist oft Gegenstand oder Methode von Studien auf diesem Gebiet. Auch wenn der Markt inzwischen ein breites Spektrum an Produkten bietet, bleiben häufig einige Probleme bestehen. Oft besteht eine Inkompatibilität zu Geräten anderer Hersteller, die verwendeten Analyse- oder Kalibrierungsalgorithmen sind nicht transparent oder nicht austauschbar [2] und es werden proprietäre Kommunikationsprotokolle genutzt, welche die Kopplung an das Zielsystem (z.B. ein Krankenhausinformationssystem) erschweren [2].

Ziel der Entwicklung von ENABLER war die Realisierung einer modularen Plattform zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Sensordaten, die sich von leicht an verschiedene Bedingungen anpassen lässt, um so sensorerweiterte medizinische Informationssysteme zu realisieren.

Material und Methoden: Beginnend mit einem einfachen Datenspeicher für Beschleunigungsdaten entwickelten Studenten des Peter L. Reichertz Instituts für Medizinische Informatik (PLRI) in mehreren Entwicklungsstufen im Rahmen ihrer Abschlussarbeiten das vorgestellte Framework. ENABLER unterstützt die (drahtlose) Anbindung verschiedener Sensoren sowie eine Zwischenspeicherung von Messungen bis zur endgültigen, verschlüsselten Übertragung an das Zielsystem. Dabei können beliebige Auswertungsalgorithmen in integriert werden. Das Framework ist auf verschiedenen Linux-Distributionen lauffähig und wurde bereits in zwei kleineren Studien erprobt. Der Quellcode wurde im April 2011 einem Review unterzogen und auf eine Veröffentlichung als freies Open Source Projekt vorbereitet. Das Framework kann somit in Forschung und Lehre eingesetzt werden und es besteht die Möglichkeit des intensiven Studiums und der fundierten Kritik und praktischen Verbesserung der Architektur.

Ergebnisse: Der Quellcode ist für jeden Interessierten bei GitHub zugänglich und wird stetig weiterentwickelt. Er steht unter der ISC-Lizenz, einer GPL-kompatiblen, aber für kommerzielle Verwertung geeigneten, BSD Lizenz. Durch die Veröffentlichung soll die Nutzerbasis und die Weiterentwicklung des Projektes auf eine breitere Basis gestellt werden. Beiträge in jeder Form sind erwünscht.

Diskussion: Das Framework befindet sich trotz der bisherigen Erprobungen noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Es ist daher zurzeit im Einzelfall zu prüfen, ob es so direkt eingesetzt oder erweitert werden kann. Die Verwendung der ISC-Lizenz sollte dies allerdings so einfach wie möglich gestalten. Wir erwarten somit eine wachsende und fruchtbare Beteiligung an der Weiterentwicklung von ENABLER.

Danksagung: Unser Dank gilt den Studenten Sascha Hoppe, Arne Lohse, Maik Riechel, Osama Al Scharaa und Stefan Schirmer die mit ihren Abschlussarbeiten maßgeblich zur Entstehung von ENABLER beigetragen haben.


Literatur

1.
Koch S, Marschollek M, Wolf KH, Plischke M, Haux R. On health-enabling and ambient-assistive technologies. Methods Inf Med. 2009;48:29-37.
2.
Rossetti P, Bondia J, Vehí J, Fanelli CG. Estimating Plasma Glucose from Interstitial Glucose: The Issue of Calibration Algorithms in Commercial Continuous Glucose Monitoring Devices. Sensors. 2010;10(12):10936-10952.
3.
Gilchrist J, Frize M, Bariciak E, Townsend D. Integration of new technology in a legacy system for collecting medical data - challenges and lessons learned. Engineering in Medicine and Biology Society, 2008. EMBS 2008. 30th Annual International Conference of the IEEE; 2008. p.4326-4329.