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Einleitung und Fragestellung: Im Forschungsprojekt „Ambient Assisted Living in Intelligent Controlled Environments“ (A²LICE) [1] der Westsächsischen Hochschule Zwickau werden Wohnungen auf Quartiersebene durch Sensorik der Gebäudeautomation und medizinischen Kleingeräten aufgewertet. Ziel dabei ist es, insbesondere älteren Menschen, die einen konkreten Pflegebedarf haben, ein längerfristiges Leben in der eigenen Wohnung zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, werden Funktionalitäten wie die Aktivitätserkennung und das Monitoring ausgewählter Gesundheitsparameter im Forschungsprojekt eingesetzt. Die daraus resultierenden Daten werden an die Leistungserbringer des Gesundheitswesens kommuniziert. Von Seiten der Leistungserbringer treten im Projekt konkret ein ambulanter Pflegedienst, niedergelassene Ärzte und das vor Ort ansässige Krankenhaus auf. Die im häuslichen Bereich des Bewohners anfallenden Daten zu den medizinischen Parametern (Vitaldaten) und erkannten Aktivitäten des täglichen Lebens (ATL) müssen, um ein (Langzeit-) Monitoring zu unterstützen, konform durch eine geeignete Softwarekomponente von einer zentralen Middleware entgegengenommen, aufgearbeitet und an die entsprechenden Zielsysteme innerhalb des Kommunikationsverbundes weitergeleitet werden. Einen weiteren Aspekt stellen die Anforderungen der Partner des Gesundheitswesens bezüglich Güte und Kodierung der Daten dar. Die Bereitstellung dieser Daten für eine AAL-Softwarekomponente erfolgt durch vorgelagerte Prozesse. Der Fokus des Beitrages liegt auf dem der Applikation zugrunde liegenden Domänenmodel und den eingesetzten Kodierungsschemata.

Material und Methoden: In der Softwareentwicklung dienen Domänenmodelle zur Konzeptualisierung eines Anwendungsbereichs. Das Domänenmodell beschreibt die wesentlichen Entitäten mit ihren Attributen und Rollen sowie deren Beziehungen untereinander. Darüber hinaus werden die in der Problemdomäne vorhandenen Rahmenbedingungen berücksichtigt. Es beschreibt eine strukturierte Sicht und kann als Ausgangsbasis für Anwendungsfalldiagramme dienen. Ein derartiges Modell für die AAL-Datenverarbeitung muss Aspekte wie die schnelle Erweiterbarkeit um neue (medizinische) Messarten und Aktivitäten berücksichtigen. Eine besondere Bedeutung kommt der Formalisierung der so erhobenen Daten bei. Somit sollen Transformationen hinsichtlich der Datenkodierung und Nachrichtenerzeugung vereinfacht werden. Eine Referenzierung der (Mess-)Daten mit konkreten Personenidentifikationsdaten ist eine weitere Bedingung für die Unterstützung nachgelagerter Prozesse. Durch die Bereitstellung von personenbezogenen Gesundheitsprofilen soll eine Auswertung auf Basis von Norm- und Grenzwerten zu den medizinischen Parametern erfolgen können. Darüber hinaus sind zu Verwaltungszwecken weitere Daten wie Medikation, Erkrankungen, Allergien etc. notwendig, um die diversen Prozesse für einen Informationsaustausch zu unterstützen. Zur Beschreibung der Datenbasis wurde ein UML-Domänenmodel erstellt, welches Vorgaben hinsichtlich der zu erhebenden Daten und Metadaten macht. Zur Gewährleistung der semantischen Integration gilt es, die von den Anwendungssystemen der Leistungserbringer eingesetzten Terminologien und Nomenklaturen zur Kodierung von Messdaten zu berücksichtigen. Im Projekt A²LICE werden in Abhängigkeit der gewählten Zielsysteme aus diesem Grund unterschiedliche Terminologien und Nomenklaturen betrachtet. Im Sinne der Standardisierung der Datenkodierung bietet sich der Einsatz der Kodierungssysteme Unified Code for Units of Measure (UCUM), Systematized Nomenclature of Human and Veterinary Medicine (SNOMED) [2] und ISO/IEEE 11073-10101 [3] an. Für die Übertragung der Daten wurde das im klinischen Umfeld verbreitete Health-Level 7 (HL7) in Version 2.6 gewählt.

Ergebnisse: Konkret wurden 25 Entitäten mit deren Attributen und Beziehungen modelliert und innerhalb einer Softwareapplikation umgesetzt. Die erhobenen Attribute lehnen sich an die Vorgabe von HL7-Strukturen und Vorgaben der Continua Health-Alliance (CHA) [4] für zu kommunizierende Daten aus dem AAL-Bereich an. Der entwickelte Prototyp unterstützt aktuell sechs verschiedene Messarten (Blutdruck-, Blutzucker-, Gewicht-, Temperatur-, Bio-Impedanz-Messungen und Sauerstoffsättigung). Jeder Messung sind verschiedene Messwerte zugeordnet, welche entweder direkt von den Medizingeräten stammen oder auf Basis dieser Daten berechnet werden können (z.B.: Body-Mass-Index, Basal Metabolic Rate). Eine Erweiterung um neue Messarten ist durch die vorgegebene Schnittstellendefinition möglich. Hierzu ist es notwendig, neue Entitäten in die Komponente einzubringen und mit den bestehenden Strukturen zu verknüpfen. Die Definition von neuen Kodierungen bezüglich Messwerten und Maßeinheiten ist außerdem erforderlich. Durch das Angebot von Entitäten zur Beschreibung von Zusatzinformationen wie Allergien, Erkrankungen, Einschränkungen sowie Medikation können Daten im häuslichen Bereich bereitgestellt werden, welche für nachgelagerte Informations- und Kommunikationsprozesse wie automatisierte Nachbestellung von Medikamenten durch autorisiertes Personal (Hausarzt) unterstützt werden können. Die genannten Kodierungssysteme werden im Rahmen des beschriebenen Datenmodells eingesetzt. Die Verschlüsselung der einzelnen Messwerte und die Berücksichtigung der Kodierungen sind ebenfalls Teil des Domänenmodells und in Form von Enumerationen hinterlegt. Diese können als Teil einer Konfiguration um neue Begriffe (Terms) erweitert und ausgetauscht werden.

Diskussion: Erste Tests des Prototypen mit Realdaten demonstrieren die Eignung für das Projektvorhaben. Die reine Übertragung der erfassten Sensor-Daten an Leistungserbringer kann durch den Einsatz eines harmonisierten Datenmodells, Terminologieunterstützung und den Einsatz von Kommunikationsstandards sichergestellt werden. Das entwickelte Domänenmodel zur Definition der erfassten Daten kann als Grundlage für weitere Diskussionen zu den zu erhebenden Daten in AAL-Softwareapplikation im häuslichen Bereich dienen. Bisher wurde eine uni-direktionale Kommunikation vom häuslichen Bereich an die Leistungserbringern umgesetzt. Durch die Implementierung des „Rückkanals“ zwischen Leistungserbringer und häuslichem Bereich ergeben sich Unterstützungspotentiale für eine Reihe neuer Anwendungsszenarien (Norm- und Grenzwertaktualisierung, Terminmanagement etc.). Eine Erweiterung der entwickelten Softwarekomponente wird in diesem Fall notwendig, da entsprechende Rücktransformationen von im häuslichen Bereich eingegangenen Nachrichten erforderlich werden. Diese basieren wie erwähnt auf den Vorgaben der HL7 v2.6 in unterschiedlichen Ereignis-, Nachrichtentypkombinationen. Eine Übernahme dieser Schnittstellendaten in das Datenmodell der Softwareapplikation wird erforderlich.