Themen für Abschlussarbei­ten

Hintergrund

Die Entwicklung eines klinischen Data Warehouses erfordert die Datenintegration aus unterschiedlichen Bereichen der Kliniken. So müssen Daten aus dem Klinikinformationssystem, dem Laborinformationssystem, Radiologieinformationssystem, der Medikationsdatenbank, den Arztbriefen, etc. extrahiert, transformiert und geladen werden. Neben der Datenintegration innerhalb einer Klinik kommt die einrichtungs- und sektorenübergreifende Kommunikation hinzu, wobei Gesundheitsinformationen zwischen unterschiedliche Stakeholder und deren Anwendungssysteme ausgetauscht werden müssen. Damit die Informationen überhaupt ausgetauscht und gleichzeitig korrekt verstanden werden, müssen die semantische und syntaktische Interoperabilität beachtet werden. Interoperabilität ist die Fähigkeit von Informationssystemen, nahtlos zu kommunizieren, indem Informationen ausgetauscht und genutzt werden [1]. Bei der Gewährleistung von semantischer und syntaktischer Interoperabilität spielen Standard eine entscheidende Rolle. Beispiele sind:

• Common Data Models (CDM), um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu standardisieren und zu harmonisieren, wie das Observational Medical Outcomes Partnership CDM (OMOP CDM) [2];
• Kommunikationsstandards, für den standardisierten Datenaustausch, wie die Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) von Heath Level 7 (HL7) [3];
• Terminologie und Standards, die ein medizinisches Konzept referenzieren, wie ICD-10-GM für die deutsche Bezeichnung von Diagnosen [4] oder ATC für Medikationsdaten [5]. 

Terminologien und ihre Mappings – also das Aufeinanderabbilden von Datenelementen – können mit Hilfe unterschiedlicher Ansätze gespeichert und versioniert werden. Am Datenintegrationszentrum des Uniklinikums Carl Gustav Carus in Dresden wird derzeitig die sogenannte Transition Database entwickelt [6,7]: Diese gewährleistet die Speicherung von Terminologien und deren Versionen sowie eine niederschwellige Übertragung von Mapping-Tabellen in eine Datenbankstruktur. 

Medizinischer Hintergrund

Im Fokus der Arbeit liegen Terminologien, die für die korrekte Angabe von Diagnosen von Seltenen Erkrankungen genutzt werden. In der Europäischen Union gilt eine Erkrankung als selten, wenn sie weniger als 5 von 10.000 Menschen betrifft [8]. Seltene Krankheiten stellen sowohl für die Patient:innen und ihre Angehörigen als auch für das Gesundheitswesen eine große Herausforderung dar. Neben der schwierigen Diagnostik und Therapie, stellt die Dokumentation der Diagnosen eine große Hürde dar. Seltene Erkrankungen sind derzeit nur unzureichend durch Klassifikationen beschrieben, weshalb alternative Ansätze benötigt werden. Orphanet bietet eine mehrsprachiges Portal mit Informationen über Seltene Erkrankungen und Orphan Drugs. Eine wichtige Komponente ist der OrphaCode, der eine eindeutige und stabile Kennung für einzelne Seltene Erkrankungen ist [9]. Es gibt verschiedene Mappings von OrphaCodes zu weiteren Terminologien. Diese werden gerade im Rahmen der Forschungsarbeiten des Themenschwerpunkts Seltene Erkrankungen evaluiert.

Aufgabe

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Graphical User Interfaces (GUI) für die Transition Database. Dieses soll für das Browsing durch die Terminologien und Mappings im Kontext Seltener Erkrankungen genutzt werden. Hierfür sollen mittels einer Anforderungsanalyse die beteiligten Stakeholder sowie deren Bedarfe und Wünsche an die GUI ermittelt und priorisiert werden. Denkbar ist dabei der Entwurf eines agilen Lastenhefts [10]. Die Umsetzung soll den aktuellen Standards bei der Entwicklung von GUIs entsprechen und in einem Prototyp resultieren.

Weiterführende Literatur

1. Pedersen S, Hasselbring W. Interoperabilität für Informationssysteme im Gesundheitswesen auf Basis medizinischer Standards. Inform - Forsch Entwickl. 1. April 2004;18(3–4):174–88. 

2. FitzHenry F, Resnic FS, Robbins SL, Denton J, Nookala L, Meeker D, u. a. Creating a Common Data Model for Comparative Effectiveness with the Observational Medical Outcomes Partnership. Appl Clin Inform. 2015;06(03):536–47. 

3. Lehne M, Luijten S, Vom Felde Genannt Imbusch P, Thun S. The Use of FHIR in Digital Health – A Review of the Scientific Literature. Ger Med Data Sci Shap Change – Creat Solut Innov Med. 2019;52–8. 

4. Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte. ICD-10-GM [Internet]. Klassifikationen. 2021 [zitiert 3. Juni 2021]. Verfügbar unter: https://www.dimdi.de/dynamic/de/klassifikationen/icd/icd-10-gm/

5. Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte. ATC-Klassifikation [Internet]. Arzneimittel. 2021 [zitiert 3. Juni 2021]. Verfügbar unter: https://www.dimdi.de/dynamic/de/arzneimittel/atc-klassifikation/

6. Kümmel M, Reinecke I, Gruhl M, Bathelt F, Sedlmayr M. Transition Databse for a harmonized mapping of German patient data to the OMOP CDM. In: 2020 OHDSI European Symposium. 2020. 

7. Zoch M, Gierschner C, Peng Y, Gruhl M, Leutner LA, Sedlmayr M, u. a. Adaption of the OMOP CDM for Rare Diseases. Stud Health Technol Inform. 2021;281:138–42.

8. Aymé S, Schmidtke J. Networking for rare diseases: a necessity for Europe. Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz. 2007;50(12):1477–83. 

9. Rath A, Olry A, Dhombres F, Brandt MM, Urbero B, Ayme S. Representation of rare diseases in health information systems: The orphanet approach to serve a wide range of end users. Hum Mutat. 2012;33(5):803–8. 

Ansprechpartnerin

Frau Michele Zoch
Mail: michele.zoch@tu-dresden.de

Die Konkretisierung der Aufgabenstellung erfolgt in einem persönlichen Gespräch mit den Betreuer:innen. Die Entscheidung zur Vergabe des Themas bleibt bei den Betreuer:innen. Interessenschwerpunkte der/des Studierenden können bei der Formulierung der Aufgabenstellung berücksichtigt werden. Der Umfang der Arbeit kann den Anforderungen (Bachelor- oder Masterarbeit) entsprechend angepasst werden.

Verantwortlicher Hochschullehrer: Prof. Dr. rer. nat. Dr. habil. med. Martin Sedlmayr

Hintergrund

Kopfschmerzen und psychische Symptome sind bei Jugendlichen weit verbreitet und können erheblichen Einfluss auf ihre Lebensqualität, ihr Wohlbefinden und ihre schulische Leistungsfähigkeit haben. Jedoch fehlt es häufig an geeigneten Methoden zur kontinuierlichen und strukturierten Erfassung dieser Symptome, was gezielte therapeutische Maßnahmen erschwert. Nach medizinischer Betreuung oder Aufenthalten besteht zudem das Problem, dass die Zielgruppe erlernte Strategien und Übungen nicht ausreichend beibehält oder diese nur schwer in ihren Alltag integrieren kann.

Das Ziel dieser Bachelor-/Masterarbeit ist die Konzeptentwicklung einer mobilen Anwendung (App), die es Jugendlichen ab 16 Jahren ermöglicht, ihre Kopfschmerzen sowie psychischen Symptome (wie z.B. Stress, Ängste, Stimmungsschwankungen) einfach und regelmäßig zu dokumentieren. Die App soll die gesammelten Daten übersichtlich aufbereiten, sodass sowohl die Betroffenen selbst als auch Ärzt:innen und Therapeut:innen den Verlauf der Symptome nachvollziehen und die Behandlung entsprechend optimieren können. Darüber hinaus soll die App Übungen für den Alltag bereitstellen und die Jugendlichen dabei unterstützen, diese regelmäßig anzuwenden.

Aufgaben

• Marktanalyse: Es soll eine umfassende Analyse (national und international) bereits existierender mobiler Anwendungen zur Dokumentation von Kopfschmerzen und psychischen Symptomen bei Jugendlichen erfolgen. Die Analyse soll sich auf die vorhandenen Funktionen, Benutzerfreundlichkeit, Zielgruppenansprache und mögliche Schwächen fokussieren.
• Spezifikation des Nutzungsszenarios: In Zusammenarbeit mit Ärzt:innen der Kopfschmerzambulanz soll ein Nutzungsszenario für die App entwickelt werden. Hierbei sollen medizinische Anforderungen, typische Dokumentationsbedarfe sowie die Anwendung der App im Alltag der Zielgruppe definiert werden.
• Nutzeranalyse: Um die besonderen Bedürfnisse und Herausforderungen der Nutzergruppe besser zu verstehen und in die Konzeption der App einfließen zu lassen, soll einer Nutzeranalyse durchgeführt werden. Die spezifischen Charakteristika der Zielgruppe (Jugendliche ab 16 Jahren) sollen dabei in Form von Zielgruppenbeschreibungen (sog. „Personas“) abgebildet werden. 
• Eignungsanalyse: Basierend auf der Marktanalyse soll geprüft werden, welche bestehenden Ansätze weiterentwickelt werden können. Dabei soll insbesondere darauf eingegangen werden, inwieweit die existierenden Apps den spezifischen Bedürfnissen von Jugendlichen ab 16 Jahren gerecht werden und welche Verbesserungen notwendig wären.
• Grobkonzept der App: Anschließend soll ein Grobkonzept entwickelt werden, das die wesentlichen Funktionsbereiche und Inhalte der App umfasst. Hierbei sollen die Ergebnisse der Marktanalyse, Eignungsanalyse und Nutzeranalyse berücksichtigt werden. 
• Evaluation des Konzepts: Abschließend soll geprüft werden, ob das erarbeitete Konzept, welches als nutzbares Ergebnis für die Kopfschmerzambulanz dienen soll, den Anforderungen gerecht wird und treffend entwickelt wurde.

Die Konkretisierung der Aufgabenstellung erfolgt in einem persönlichen Gespräch mit den Betreuer:innen. Die Entscheidung zur Vergabe des Themas bleibt bei den Betreuer:innen. Interessenschwerpunkte der/des Studierenden können bei der Formulierung der Aufgabenstellung berücksichtigt werden. Der Umfang der Arbeit kann den Anforderungen (Bachelor- oder Masterarbeit) entsprechend angepasst werden.

Anforderungen / Voraussetzungen

• Studium der Gesundheitswissenschaften („Public Health“) oder Medieninformatik
• Interesse an der Entwicklung von Gesundheitsanwendungen und der Arbeit mit der Zielgruppe Jugendliche 

Ansprechpartner

Dr. Brita Sedlmayr
Mail: brita.sedlmayr@ukdd.de
Tel.:  0351-458-7700
Raum: Haus M161, Raum 1.318

Die Bachelor-/Masterarbeit wird in Kooperation mit der Kopfschmerzambulanz des USC - Universitäts SchmerzCentrums betreut. 

Verantwortlicher Hochschullehrer: Prof. Dr. rer. nat. Dr. habil. med. Martin Sedlmayr

We are looking for a candidate with an interest in model simulations and data analysis, and a basic background in programming.

Modeling the mechanics of tumor growth

Tumor development and progression are associated with mechanical alterations at the cellular level and alterations of the surrounding tumor microenvironment including the extracellular matrix (ECM). To study tumor development and early steps of tumor progression, the group of Oncomechanics (CMCB) has established mechanically defined tumor in vitromodels based on tumor spheroids. Thereby tumor cells are embedded into an ECM mimicking hydrogel. Then, the growth of multicellular clusters is microscopically monitored and cell mechanical and volume changes, cellular motility and cell arrangements are quantitatively assessed. So far, it is not well understood, how changes in mechanical properties, as they occur along the cell cycle and with adoption of invasive traits influence the morphology and spatial organization of these cell clusters. 

Here, we aim to determine whether specific patterns emerge in the spatial arrangement of cells in dependence of constituent cells’ mechanical properties, including cell adhesion, surface tension, and elasticity. To address this question, we will use computational simulations to model the early growth of such small cell clusters, comprising up to 16 cells. To this end, we will employ Morpheus, an open-source modeling and simulation environment designed for multiscale and multicellular systems, developed at TU Dresden. Morpheus supports the simulation of discrete cell-based models and is built upon the Cellular Potts model framework. By systematically manipulating cell mechanical parameters within Morpheus, we seek to identify their contributions to structural organization of the cell clusters.

The insights gained from this study are expected to enhance our understanding of early-stage tumor formation, fundamental morphogenesis, and the mechanical principles governing multicellular cell clusters. 

This is a joint project between the groups of Anna Taubenberger (CMCB, TU Dresden) and Ingmar Glauche (IMB, TU Dresden) and bridges experimental works with computational modeling, offering a quantitative approach to understanding cellular self-assembly dynamics.

If you are interested in this topic, please do not hesitate to contact PD Dr. Ingmar Glauche (ingmar.glauche@tu-dresden.de).

Water maze experiments assess spatial learning and memory by tracking how quickly and efficiently mice locate a hidden platform using environmental cues. Such experiments are used to evaluate cognitive flexibility by repositioning the platform, and testing the ability to adapt to new spatial information. Additionally, these experiments are essential to study neurodegenerative diseases like Alzheimer’s, as impaired performance can indicate memory deficits and cognitive decline.

This project aims to model the movement of a mouse in a circular water maze experiment using an agent-based simulation environment, such as Morpheus. To this end mouse movement is defined by a set of simple behavioral rules that govern its motion, such as exploration, memory-based navigation, and random search patterns. By simulating these trajectories, we aim to generate movement patterns that can be compared to experimental findings, helping to assess how well different rule-based strategies replicate observed behavior.

This approach will provide a computational framework for studying spatial orientation and cognitive processes, offering a flexible tool to explore factors influencing navigation performance, such as learning effects or environmental changes.

This is a joint project between the groups of Alexander Garthe (DZNE Dresden) and Ingo Roeder (IMB, TU Dresden) and bridges experimental works with computational modeling, offering a quantitative approach to understand the impairment of cognitive functions.

If you are interested in this topic, please do not hesitate to contact Prof. Dr. Ingo Röder (ingo.roeder@tu-dresden.de).