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Angaben zum Forschungsprojekt

Informationsgewinnung aus Freitexten in der Rehabilitationsmedizin

Der Verband deutscher Rentenversicherer hat einen vereinheitlichten Entlassungsbericht geschaffen, der amtliche Formulare für die strukturierten Daten in den Blättern 1, 1a und 1b definiert und eine Gliederung für den medizinischen Freitext im Blatt 2 definiert. Während die strukturierten Daten in den Blättern 1, 1a und 1b relativ leicht auszuwerten sind, bleibt der Freitext des Blattes 2 hingegen individuell und entzieht sich bisher einer systematischen Auswertung.
Es soll der Frage nachgegangen werden, ob die moderne Computerlinguistik oder das Information Retrieval Verfahren bietet, so dass vielleicht doch Informationen aus dem Freitext im Blatt 2 extrahierbar sind und ob damit die Rehabilitation einer besseren Messung und auch einer Vergleichbarkeit zuzuführen ist. Plakativ könnte man auch fragen: 'Kann man aus Texten Daten machen?'

Es soll in der Arbeit weiter untersucht werden, welchen Stellenwert im Rahmen einer Messbarkeit von Rehabilitation eine solche Analyse der Freitexte haben könnte. Ferner stellt sich die Frage, ob das System geeignet ist, so frühzeitig und umfassend Informationen zurückzuliefern, dass im Sinne einer lernenden Organisation die Rehabilitation selbst verbessert werden kann?

Zudem stellt sich eine weitere grundsätzliche Frage:
Handelt es sich möglicherweise um eine völlig neue Wissenschaftsmethodik mit noch kaum absehbaren Folgen für die weitere Forschung?

Wurden bislang in den sog. 'weichen Fächern' Fragebögen ausgeteilt und ausgewertet, d. h. lag bislang der Fokus auf prospektiven Studien, so könnte eine Informationsgewinnung aus Freitexten auch retrospektiv und vor allem mit großen Datenbeständen durchgeführt werden. Dies eignet sich z. B. als Vorstudie, um Hinweise für einen Sachverhalt zu erhalten und um darauf aufbauend dann ggfs. eine randomisierte kontrollierte Studie zu planen.
Andererseits können auch epidemiologische und pharmakologische Fragen beantwortet werden. Bei z.Z. mehr als 80.000 Datensätzen in der Datenbank des Ulmer Forschungsverbundes ist z. B. zu erwarten, dass Wirksamkeit und Verträglichkeit eines Medikamentes, aber auch evtl. unerwünschte Wirkungen ausreichend häufig beschrieben sind.


Art:

Eigenprojekt / Dissertation



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Abstract

Extraction of information from free text in patients' reports

The public German pension insurance has established a standardized discharge report which provides forms 1, 1a and 1b for structured data and defines an outline for the medical free text in form 2. While the structured data forms 1, 1a and 1b is quite easily analyzed, the individual free text hasn`t been analyzed systematically up to now.
This projects investigates whether techniques of modern computational linguistics and information retrieval may be able to extract information from form 2 free text and provide better measurement and comparison in rehabilitation.
Roughly spoken, the question is to make data from text.

Furthermore, the possible impact of free text analysis on rehabilitation is investigated. Can the system contribute to continous improvement and a learning organization by providing extensive information when it is needed?

An even more fundamental question is also raised: does this approach possibly lead to a new methodology with incalculable consequences for research?

While social sciences mainly dealt with questionnaires in prospective studies, computerized free text analysis may allow for retrospective analysis of large amounts of information. For exaple, in preparatory studies it may provide valueable hints for the design of a controlled randomized trial. Furthermore, questions in epidemiology or pharmacology ma be answered without much effort on data collection. Currently the research database of the Ulm association of rehabilitation research contains some 80,000 discharge reports so effectiveness and possible adverse effects of a drug should be reported quite frequently.


Referenznummer:

R/FO2901


Informationsstand: 06.01.2014