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Einleitung und Fragestellung: Weltweit nimmt der Anteil an älteren Personen zu. Analysen der World Population Prospects Datenbank der Vereinten Nationen [1] prognostizieren rapide Zunahmen des relativen Bevölkerungsanteils der Personen im Alter von 65 Jahren oder älter und gleichzeitig eine drastische Abnahme des sogenannten Altenquotienten. In Anbetracht solcher Schätzungen drängt sich die Frage nach einer soliden Gesundheitsversorgung, welche die Bedingungen für ein aktives, selbstständiges und selbst gestaltetes Leben im hohen Alter schafft, auf. Innovativen Technologien zur Steigerung der Lebensqualität und der Lebenserwartung in der zweiten Lebenshälfte kommt immer mehr gesellschaftliche und wissenschaftliche Bedeutung zu. In diesem Zusammenhang sind assistierende Gesundheitstechnologien ein wichtiges Forschungsfeld in der Medizinischen Informatik geworden. Allerdings gibt es heutzutage bei der zielorientierten Auswertung von Probandendaten in der Geriatrie oder verwandten medizinischen Fachrichtungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von assistierenden Gesundheitstechnologien noch zahlreiche systematische Probleme.

Material und Methoden: Die in der Forschung zu assistierenden Gesundheitstechnologien erhobenen Patientendaten lassen sich durch die folgenden drei Attribute kennzeichnen: Es handelt sich um große Datenmengen (hochintensiv) und verschiedene Datentypen (multimodal), die nicht unmittelbar miteinander verglichen werden können (inkohärent). Klassische Analyseverfahren stoßen bei der Auswertung solcher Datensätze an ihre Grenzen, so dass eine Systematik zur zielorientierten ggf. kombinierten Anwendung von Analysemethoden nötig wäre. In [2] wird eine offene dreiachsige monohierarchische Nomenklatur zur Systematisierung von Analyseverfahren im Kontext von assistierenden Gesundheitstechnologien vorgeschlagen (SNOCAP-HET). Danach werden Messsituationen, Fragestellungen und Analyseverfahren im medizinischen Kontext drei Achsen A, B und C zugeordnet. Das Paper beantwortet nicht die Frage, wie zwei Elementen der Achsen A und B ein passendes Analyseverfahren der Achse C zugeordnet werden kann. Terminologisch ungeklärt ist überhaupt, wann ein Analyseverfahren geeignet heißt. Es ist lediglich für die einzelnen Elemente der Achse C bekannt, auf welche Datensätze sie angewendet werden können um für weitere Zwecke verwertbare Ergebnisse zu liefern.

Ergebnisse: Ziel dieses Beitrages ist es, die Notwendigkeit der Entwicklung und Evaluierung einer Systematik zur reproduzierbaren Entscheidungsfindung bei Problemstellungen der Achse B von SNOCAP-HET herauszuarbeiten. Anhand eines Fallbeispiels wird aufgezeigt, dass die separate Anwendung von einzelnen Analyseverfahren auf hochintensive, multimodale und inkohärente Datensätze im medizinisch-diagnostischen Kontext noch nicht zu befriedigenden Ergebnissen führt. Als ein erster Schritt zur Sammlung und Systematisierung von Analysemethoden wird ein eigens entwickeltes interaktives Kollaborationswerkzeug mit dem Namen SemanticAGT vorgestellt. Der Vortrag hat das Ziel einen Überblick über den Aufbau und die Inhalte des SemanticAGT zu geben und soll über weitere Forschungsvorhaben unserer interdisziplinär zusammengestellten Projektgruppe am Peter L. Reichertz Institut informieren.

Diskussion: Das SemanticAGT soll interessierten Wissenschaftlern vorgestellt werden, mit dem Ziel Anreize zu deren Beteiligung zu schaffen. Nach dem Vortrag sollen die Vorteile und der Innovationswert des SemanticAGT mit den Hörern diskutiert werden. Das PLRI freut sich auf Rückmeldungen und Kommentare zu den Vorteilen, die das SemanticAGT eröffnet, und auch über Kritikpunkte und Verbesserungsvorschläge. Weiter soll diskutiert werden welche zusätzlichen Anreize zur Beteiligung anderer Institutionen wir geben können. Welche anderen Methoden gibt es, um SNOCAP-HET weltweit zu kommunizieren und einen Denkanstoß zur Systematisierung von Analyseverfahren zu geben?