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AG Data Science & beyond

Die einrichtungsübergreifende Arbeitsgruppe (mit den Mitgliedern aus den MHH-Abteilungen Systeme für Forschung und Lehre des Zentrums für Informationsmanagement (ZIMt F&L) und Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik der Technischen Universität Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover (PLRI) beschäftigt sich seit 2013 mit den Prozessen der Datenaufbereitung, Datenmodellierung und -analyse, als auch die wissenschaftlichen Nutzung von Routinedaten (Patienten und Studenten) an der Medizinischen Hochschule Hannover und entwickelt Anwendungen für die konsolidierte Datenspeicherung von Sekundärdaten, Visualisierung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung.

  

  • Erschließung und Visualisierung der Routinedaten (Secondary Use)
  • Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung
  • Analyse unstrukturierter Daten: Textmining, Natural Language Processing (NLP)
  • Knowledge Discovery in Database (KDD), Data Mining, Machine Learning

 

... sowie weitere Themen:

  • Semantische Interoperabilität
  • Datenqualität und Prozessqualität
  • Datenschutz und Datensicherheit

 

 

  • Projects / Applications / Tools
  • Talks and Presentations (chronological order)
    • Full text search engine for medical findings using the example of radiology (H. Laser, S. Köhler, S. Gerbel)

    • German Biobank Alliance (GBA) - Interim Project Status (V. Kopfnagel, C. Dolch)

    • Analysis of the origin of medical data in the German In-Depth Accident Study for Record Linkage with the Data Warehouse of the Hannover Medical School (K. Nguyen)

    • Women role models and pioneers in computer science (S. Gerbel, J. Fiebeck, N. Strauch)

    • Creation of synthetic data sets f or use in research and teaching (L. Droese)

    • Literature Administration 4.0 (J. Konetzki, J. Fiebeck)

    • Data Science as a Service" (DSaaS) - Infrastructure to simplify data science workflows (H. Laser, J. Gleß, S. Gerbel)

    • Automated extraction of decision-relevant information from anamnesis reports of pediatric intensive care medicine (M. Mast)

    • Semi-automated anonymization of unstructured medical texts (F. Struckmann, Y. Wissner)

    • The Project HiGHmed - Overview and Work in Progress (M. Gietzelt)

    • The Project German Biobank Alliance (GBA) - Overview and Work in Progress (V. Kopfnagel, S. Sahr)

    • Data Mining Tools - Overview and Lightning Talks (S. Gerbel, H. Laser, I. Melnik, P. Wübbelt)

    • BI concept for usage scenarios of secondary data based on the Enterprise Clinical Research Data Warehouse (H. Laser)
    • Leaving No Stone Unturned: Using Machine Learning Based Approaches for Information Extraction from Full Texts of a Research Data Warehouse (J. Fiebeck)

    • Review Enterprise Clinical Research Data Warehouse (S. Gerbel)

    • Text mining aspects and search engine for the research reports archive (F. Struckmann , Y. Wissner, S. Gerbel)

    • Presentation of the EFRE-Project Screen Reject (M. Katzensteiner)

    • Classification based extraction of numeric values from clinical narratives (M. Zubke)

    • Metadata repositories (E.Tute, N. Nizhegorodtseva)

    • PowerBI (N. Simon, H. Laser)

    • Software-supported study progress analysis (early warning system) (S. Gerbel, S. Teppner, I. Melnik)
  • Publications

    original publications

     

    • Gerbel, S., Laser, H., Schönfeld, N. & Rassmann, T. The hannover medical school enterprise clinical research data warehouse: 5 years of experience. in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11371 LNBI, 182–194 (2019). doi: 10.1007/978-3-030-06016-9_17
    • Tute, E., Marschollek, M., Gietzelt, M. & Wulff, A. Clinical Information Model Based Data Quality Checks: Theory and Example. Eur. Fed. Med. Informatics IOS Press (2019). doi:10.3233/978-1-61499-959-1-80
    • Krohn, M., Teppner, S., Simon, N., Melnik, I., Pracht, G., Müller, J. Kritische Studienverläufe mit Datawarehouse erkennen. Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) (2018). doi:10.3205/18gma366
    • Katzensteiner, M., Zubke, M., Blume, C., Immenschuh, S., Gerbel, S., Marschollek, M., Kaufeld, J., Haller, H., Ludwig, W., Bott, O.J. Screen Reject – Klinisches Data Warehouse zur Abstoßung nach Nierentransplantation – erste Schritte. 63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) (2018). doi:10.3205/18gmds052
    • Gerbel, S., Kersting, M., Laser, H., Bernemann, I. & Illig, T. How can health care data and biobanks be adapted and linked for research – Establishing an Enterprise Clinical Research Data Warehouse. GMDS 2018. 63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) (2018). doi:10.3205/18gmds131
    • Laser, H., Gerbel, S., Struckmann, F., Wissner, Y., Hamwi, I., Heuser, M., Wartena, C. Development of a web-based platform for information extraction and full-text mining of medical findings of acute myeloid leukemia (AML). 63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie eV (GMDS) (2018). doi:10.3205/18gmds159
    • Schönfeld, N., Wissner, Y., Struckmann, F., Schmiel, M. & Gerbel, S. Management von Forschungsinformationsdaten an einem Universitätsklinikum. Dtsch. Gesellschaft für Medizinische Inform. Biometrie und Epidemiol. (2018). doi:10.3205/18gmds170
    • Kersting, M., Frase, W., Prokein, J., Drobek, D., Bernemann, I., Klopp, N., Gerbel, S.,  Illig, T. IT support for bio sample logistics. 7. Nationales Biobank-Symposium (2018).
    • Haarbrandt, B., Tute, E. & Marschollek, M. Automated population of an i2b2 clinical data warehouse from an openEHR-based data repository. J. Biomed. Inform. 63, 277–294 (2016). doi: 10.1016/j.jbi.2016.08.007
    • Laser, H., Eder, B., Gerbel, S., Günther, A., Katzensteiner, M., Kindler. F., Nowak, I., Perberschlager, J., Pertz, J., Sirman, G., Tümler, K., Bott, O. J., Hamwi, I., Heuser, M. Zusammenführung klinischer Forschungsdatenbestände in ein klinisches Data Warehouse für die Krebsforschung an einem Universitätsklinikum. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (2016). doi:10.3205/16gmds141
    • Kersting M, Drobek D, Bernemann I, Prokein J, Klopp N, Illig T. Storage Structures and Biobank-IT-Conclusions from Migrating the HUB-IT-System. 4. Nationales Biobanken-Symposium. (2015).
    • Gerbel, S., Laser, H. & Haarbrandt, B. Das Klinische Data Warehouse der Medizinischen Hochschule Hannover. mdi 16, 49–52 (2014).

     

     

  • Contact

Zentrum für Informationsmanagement - 05/2019