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ProHTA-DB

Projekt: Horizontale Innovationen zur Produkt- und Prozessoptimierung

Teilprojekt: H-01: Prospective Health Technology Assessment

Modul: Information and Knowledge Database

ProHTA verfolgt den Ansatz, bereits in der Frühphase des Innovationsprozesses von Produkten und Lösungen die Auswirkung auf die medizinischen und organisatorischen Prozesse zu verstehen und diese mit den neuen Möglichkeiten der Technologie zu optimieren. Dazu wird ProHTA das für das prospektive Assessment notwendige Wissen über Akteure, Prozesse, Effekte und Vergütungen bündeln und formalisieren sowie Werkzeuge zur Simulation als Basis weitergehender Analysen schaffen. Durch Integration zwischen Technologie und Prozessen in modellierten Szenarien können die resultierenden Effekte auf die einzelnen Akteure im Gesundheitssystem aus der Kosten und Nutzenperspektive dargestellt und bewertet werden. Daraus können Schlussfolgerungen u.a. für die Weiterentwicklung der Innovationen und für den regulativen Anpassungsbedarf der Rahmenbedingungen im Gesundheitssystem getroffen werden.
Ziel von ProHTA ist die Einrichtung einer wissenschaftlichen Dienstleistungsplattform für die Clusterakteure zur Bewertung innovativer Gesundheitstechnologien bereits im Vorfeld ihrer Markteinführung.
ProHTA beschreibt

  • die Wirkung neuer Technologien und Produkte auf die Qualität der Versorgung und die Versorgungskosten;

  • Effizienzpotentiale innerhalb der Versorgungsketten, die mit Hilfe neuer Technologien und Produkten gehoben werden können.

Adaptive evolutionäre Informationssysteme sind fundamental für den Erfolg von ProHTA, weil die Anforderungen an die Datenhaltung sich über die Laufzeit des Projekts ändern werden. Daten, die im Moment noch unbekannt sind, können sich als wichtig herausstellen. Annahmen, die in der Frühphase des Projekts getroffen wurden, müssen unter Umständen revidiert werden, wenn wir mehr über prospektives Health Technology Assessment wissen. Aus diesem Grund wird ein adaptiver Ansatz benötigt, um die gesammelten Daten zu speichern. Es müssen nicht nur statistische Informationen in einer Datenbank gespeichert werden, sondern auch Metadaten, Wissen über medizinische Prozesse und Simulationsmodelle sollen strukturiert abgespeichert werden. Zusammen mit einer modularen Systemarchitektur dient dieser flexible Ansatz dazu ProHTA anpassbar an andere Anwendungen zu gestalten. Data Mining könnte bei der Suche nach Effizienzpotentialen Anwendung finden.
Neben der evolutionsfähigen Datenhaltung ist für ProHTA der Umgang mit unsicheren Daten von großer Bedeutung. Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse von Simulationen hängt in hohem Maß von der Güte der Eingabeparameter ab. Um die Unsicherheit von Simulationsergebnissen quantifizieren zu können ist es somit erforderlich die Unsicherheiten der Eingabeparameter entsprechend propagieren zu können. In ProHTA werden darüber hinaus interaktive Verfahren entwickelt, die auch die Rückwärtspropagierung von Unsicherheiten ermöglichen. Ziel ist es dabei, die Datenakquise gezielt zur Minimierung der Unsicherheit der Ergebnisparameter steuern zu können.

Projektleitung:
Prof. Dr. Richard Lenz

Beteiligte:
Dr.-Ing. Philipp Baumgärtel

Laufzeit: 1.12.2010 - 31.12.2015

Kontakt:
Baumgärtel, Philipp
E-Mail: philipp.baumgaertel@fau.de
Publikationen
Baumgärtel, Philipp ; Lenz, Richard: Towards Data and Data Quality Management for Large Scale Healthcare Simulations. In: Conchon, Emmanuel ; Correia, Carlos ; Fred, Ana ; Gamboa, Hugo (Hrsg.) : Proceedings of the International Conference on Health Informatics (International Conference on Health Informatics Villamoura, Portugal 01.-04.02.2012). 2012, S. 275-280.
[doi>10.5220/0003871602750280]
Baumgärtel, Philipp ; Endler, Gregor ; Held, Johannes ; Lenz, Richard: Pay-as-you-go data integration for large scale healthcare simulations. In: Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) (Veranst.) : GMDS 2012 (57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) Braunschweig 16.-20.09.2012). Düsseldorf : German Medical Science GMS Publishing House, 2012.
[doi>10.3205/12gmds047]
Baumgärtel, Philipp ; Endler, Gregor ; Lenz, Richard: A Benchmark for Multidimensional Statistical Data. In: Catania, Barbara ; Guerrini, Giovanna ; Pokorný, Jaroslav (Hrsg.) : Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2013 Conference Genoa, Italy 01-04.09.2013). Berlin : Springer, 2013, S. 358-371. - ISBN 978-3-642-40682-9
[doi>10.1007/978-3-642-40683-6_27]
Baumgärtel, Philipp ; Tenschert, Johannes Christian ; Lenz, Richard: A Query Language for Workflow Instance Data. In: Catania, Barbara ; Cerquitelli, Tania ; Chiusano, Silvia ; Guerrini, Giovanna ; Kämpf, Mirko ; Kemper, Alfons ; Novikov, Boris ; Palpanas, Themis ; Pokorný, Jaroslav ; Vakali, Athena (Hrsg.) : New Trends in Databases and Information Systems (ADBIS 2013 Conference Genoa, Italy 01-04.09.2013). Schweiz : Springer, 2014, S. 79-86. - ISBN 978-3-319-01862-1
[doi>10.1007/978-3-319-01863-8_9]
Baumgärtel, Philipp ; Endler, Gregor ; Lenz, Richard: Toward Pay-As-You-Go Data Integration for Healthcare Simulations. In: Bienkiewicz, Marta ; Verdier, Christine ; Plantier, Guy ; Schultz, Tanja ; Fred, Ana ; Gamboa, Hugo (Hrsg.) : Proceedings of the International Conference on Health Informatics (International Conference on Health Informatics 2014 Loire Valley, France 03. - 06.03. 2014). Portugal : SciTePress, 2014, S. 172-177. - ISBN 978-989-758-010-9
[doi>10.5220/0004734201720177]
Baumgärtel, Philipp ; Endler, Gregor ; Wahl, Andreas Maximilian ; Lenz, Richard: Inverse Uncertainty Propagation for Demand Driven Data Acquisition. In: Tolk, A. ; Diallo, S. Y. ; Ryzhov, I. O. ; Yilmaz, L. ; Buckley, S. ; Miller, J. A. (Hrsg.) : Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference (Winter Simulation Conference 2014 Savannah, GA 31421, USA 07-10.12.2014). Piscataway, NJ, USA : IEEE Press, 2014, S. 710-721.
[doi>10.1109/WSC.2014.7019934]
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