A Lightweight Process Engine for Enabling Advanced Mobile Applications

The widespread dissemination of smart mobile devices offers new perspectives for timely data collection in large-scale scenarios. However, realizing sophisticated mobile data collection applications raises various technical issues like the support of different mobile operating systems and their platform-specific features. Often, specifically tailored mobile applications are implemented in order to meet particular requirements. In this context, changes of the data collection procedure become costly and profound programming skills are needed to adapt the respective mobile application accordingly. To remedy this drawback, we developed a model-driven approach, enabling end-users to create mobile data collection applications themselves. Basis to this approach are elements for flexibly defining sophisticated questionnaires, called instruments, which not only contain information about the data to be collected, but also on how the instrument shall be processed on different mobile operating systems. For the latter purpose, we provide an advanced mobile (kernel) service that is capable of processing the logic of sophisticated instruments on various platforms. The paper discusses fundamental requirements for such a kernel and introduces a generic architecture. The feasibility of this architecture is demonstrated through a prototypical implementation. Altogether, the mobile service allows for the effective use of smart mobile devices in a multitude of different data collection application scenarios (e.g., clinical and psychological trials)

A Model-Driven Framework for Enabling Flexible and Robust Mobile Data Collection Applications

In the light of the ubiquitous digital transformation, smart mobile technology has become a salient factor for enabling large-scale data collection scenarios. Structured instruments (e.g., questionnaires) are frequently used to collect data in various application domains, like healthcare, psychology, and social sciences. In current practice, instruments are usually distributed and filled out in a paper-based fashion (e.g., paper-and-pencil questionnaires). The widespread use of smart mobile devices, like smartphones or tablets, offers promising perspectives for the controlled collection of accurate data in high quality. The design, implementation and deployment of mobile data collection applications, however, is a challenging endeavor. First, various mobile operating systems need to be properly supported, taking their short release cycles into account. Second, domain-specific peculiarities need to be flexibly aligned with mobile application development. Third, domain-specific usability guidelines need to be obeyed. Altogether, these challenges turn both programming and maintaining of mobile data collection applications into a costly, time-consuming, and error-prone endeavor. The Ph.D. thesis at hand presents an advanced framework that shall enable domain experts to transform paper-based instruments to mobile data collection applications. The latter, in turn, can then be deployed to and executed on heterogeneous smart mobile devices. In particular, the framework shall empower domain experts (i.e., end-users) to flexibly design and create robust mobile data collection applications on their own; i.e., without need to involve IT experts or mobile application developers. As major benefit, the framework enables the development of sophisticated mobile data collection applications by orders of magnitude faster compared to current approaches, and relieves domain experts from manual tasks like, for example, digitizing and analyzing the collected data

Supporting Remote Therapeutic Interventions with Mobile Processes

Many studies have revealed that homework (e.g., relaxation exercises) are crucial for remote therapeutic inter-ventions. In this context, to monitor whether patients actually perform their homework and to check whether they perform it in the right way constitute complex tasks. So far, therapeutic interventions have not been properly supported by IT systems and, hence, the opportunities provided by mobile assistance have been neglected. For example, a smart mobile device may notify a patient about an assigned homework or motivate him to accomplish it in time. Moreover, the patient might be further assisted through a video providing detailed instructions. In turn, the smart mobile device could inform the therapist of the homework outcome. In practice, a proper support of the various types of homework is challenging, even when using modern IT systems. To remedy this drawback, we propose an approach integrating mobile services with process management technology in order to enable the complex coordination tasks that become necessary in connection with homework. For example, a process might enable remote monitoring of home-work, giving therapists the opportunity of timely adjustments. In addition, the approach allows involving researchers by providing them with valuable data (e.g., heart rate) gathered during and after homework. This paper presents an approach for creating processes that run on smart mobile devices and enable flexible remote therapeutic intervention support. Such mobile approach significantly enhances therapy assistance on one hand and mobile homework-related scenarios on the other

Context-Based Handling of Mobile Process Activities

Process technology constitutes a crucial component of information systems. In this context, high flexibility is required as business functions must be quickly adaptable to cope with dynamic business changes. As recent developments allow for the use of mobile devices in knowledge-intensive areas, it is often demanded to enhance process-aware information systems with mobile activity support. In general, the technical integration of this activity type with existing process management technology is challenging. For example, protocols governing the communication between mobile devices and process management systems must be adapted. If a mobile context shall be additionally considered, the integration gets even more complex. However, the use of a mobile context offers advantages. For example, the mobile activity execution time may be decreased if mobile activities are only assigned to those users whose location is beneficial. This chapter proposes an approach to enable the robust handling of single process activities on mobile devices based on a mobile process model

Enabling Sophisticated Lifecycle Support for Mobile Healthcare Data Collection Applications

The widespread dissemination of smart mobile devices enables new ways of collecting longitudinal data sets in a multitude of healthcare scenarios. On the one hand, mobile data collection can be accomplished more effectively and quicker compared with validated paper-based instruments. On the other hand, it can increase the data quality significantly and enable data collection in scenarios not covered by existing approaches so far. Previous attempts to utilize smart mobile devices for collecting data in these scenarios, however, often struggle with high costs for developing and maintaining mobile applications, which need to run on a multitude of mobile operating systems. Therefore, in the QuestionSys project, we are developing a generic (i.e., platform-independent) framework for enabling mobile data collection and sensor data integration in healthcare scenarios. The latter, in turn, is addressed by a model-driven approach, which is shown this paper along with the core components of the QuestionSys framework. In particular, it is shown how healthcare experts are empowered to create mobile data collection and sensing applications on their own and with reasonable efforts

Konzept und Realisierung einer Webanwendung zur Erstellung von klinischen Studien

Studien sind sowohl in der Psychologie als auch in der medizinischen Forschung relevant, um Medikamente, Therapien und andere Verfahren zu testen. Diese Studien werden oft von Ärzten und Psychologen an dritte Personen oder Unternehmen in Auftrag gegeben. Da dies jedoch teuer und zeitaufwendig ist, wäre es einfacher, wenn die Studienleiter ihre Studien selbst erstellen könnten. Da die Digitalisierung heutzutage eine immer größer werdende Rolle spielt, ist es sinnvoll, die Studien digital erstellen, bearbeiten und durchführen zu können. Die Studienleiter verfügen oft über keine oder nur wenig IT-Kenntnisse. Demnach muss die Studienkonfiguration intuitiv bedienbar sein und mit Mitteln umgesetzt werden, die jeder aus seinem digitalen Alltag kennt. Im Rahmen dieser Arbeit wird aufbauend auf den genannten Aspekten ein Prototyp eines Studiengenerators entworfen und umgesetzt. Dieser zielt darauf ab, dass Studienleiter über eine Webanwendung eine Studie erstellen, bearbeiten und veröffentlichen können. In dieser Anwendung soll es ebenfalls möglich sein, eine Studie mit den Teilnehmern durchzuführen. Dafür wird die Anwendung in zwei Bereiche gesplittet. Die Antragsstellung an die Ethikkommission und die Auswertung der Studie sind ebenfalls Bestandteil des Studiengenerators. Das Ziel der Arbeit ist es, die Studienerstellung und -durchführung für Studienleiter ohne IT-Kenntnisse so einfach wie möglich zu gestalten, um die Kosten- sowie Zeitfaktoren gering zu halten. Da die Anwendung über einen Web-Browser bedienbar sein soll, wird auch keine Installation notwendig sein

Developing an Extendable Process Engine using Cross-Platform Technologies

Despite the increasing digitization in everyday work and industry, data collection is still often based on paper-based questionnaires. One of the areas of application where the disadvantages come to bear are large-scale studies, such as clinical trials. In such studies, an enormous amount of paper and staff is needed for transcription, which leads to logistical problems as well as error susceptibility. The reasons why paper-based questionnaires are still used are often a lack of IT knowledge of the involved, difficult to use existing software, as well as high costs for the development of new customized software. The QuestionSys framework aims to solve these problems. It supports all steps of data collection from the creation of a questionnaire, through its execution on mobile devices, to the analysis of the collected data. In order to ensure a high degree of flexibility when creating questionnaires, questionnaires are mapped to process models which can then be executed by mobile devices. In the context of this thesis, a lightweight mobile process engine has been developed that allows to execute the process models of the QuestionSys framework. The focus was on process execution, support for several operating systems and easy extensibility. For this purpose, this thesis discusses related work, before the architecture of the engine is presented on the basis of defined requirements. In the following chapter, parts of the implementation are explained, which ultimately leads to an outlook

Konzeption und Realisierung einer Web-Plattform zur Veröffentlichung und Bereitstellung digitaler Fragebögen

Digitale Fragebögen fangen durch die Entwicklung immer besserer Systeme langsam an Papierfragebögen zu verdrängen. Dazu trägt auch die immer stärkere Verbreitung von mobilen Geräten wie Smartphones bei, da dadurch die Zahl an potentiellen Teilnehmern einer Studie steigt. Das Projekt QuestionSys nutzt diesen Zustand und weitere Vorteile digitaler Fragebögen aus und setzt auf ein System um digitale Fragebögen für mobile Geräte zu erstellen, verteilen, ausfüllen, analysieren und zu archivieren. QuestionSys verfügt dabei über Möglichkeiten Fragebögen zur Bearbeitung an verschiedene Geräte zu verteilen. Erstellte Fragebögen können aber nicht direkt veröffentlicht und so anderen Nutzern für eigene Zwecke, wie zum Beispiel eigene Umfragen zugänglich gemacht werden. Das Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung einer Web-Plattform, mit der digitale Fragebögen veröffentlicht und bereitgestellt werden können. Zu diesem Zweck wird ein Shop entwickelt, in den Nutzer Fragebögen einstellen können. Andere Nutzer sollen diese Fragebögen dann käuflich erwerben können. Dazu soll ein Monetarisierungskonzept erstellt und anschließend im Shop umgesetzt werden

Konzeption und Realisierung einer mobilen Anwendung zur Unterstützung Tinnitus-geschädigter Patienten

Das Track Your Tinnitus Projekt wurde ins Leben gerufen, um es tinnituserkrankten Menschen zu ermöglichen, die Schwankungen der Tinnituswahrnehmung zu überwachen, sowie die daraus gewonnenen Daten für die Forschung zu verwenden. Tinnitus ist ein Symptom, bei dem der Betroffene Töne oder Geräusche wahrnimmt, obwohl es keine messbare physikalische Ursache gibt. In Deutschland leidet etwa 10 % der Bevölkerung einmal im Leben an Tinnitus. Bei 1% der deutschen Bevölkerung ist der Tinnitus so stark ausgeprägt, dass das Leben der betroffenen Menschen erheblich beeinträchtigt wird. Es gibt bei Tinnitus nicht das charakteristische Krankheitsbild, und somit auch keine eindeutige und einfache Therapie. Es gibt eine Reihe von Therapien, die bei manchen Betroffenen erfolgreich sind, bei anderen aber wiederum nicht. Dies verdeutlicht, dass es ein Wissensdefizit gibt, dem zum Wohle der Betroffenen entgegengewirkt werden muss. Diese Arbeit zeigt, wie ein Betroffener unter Verwendung seines Smartphones Schwankungen seines Tinnitus überwachen und verfolgen kann. Zu diesem Zweck wurde die bisher verfügbare Track Your Tinnitus App (2014) überarbeitet und in Apples eigener Programmiersprache Swift neu programmiert. In der vorliegenden Arbeit wird die Entwicklung dieser App gezeigt und auf verschiedene Entwicklungsaspekte eingegangen, sowie die Umsetzung und die Funktion beschrieben

Konzeption und Realisierung eines generischen Statistik-Moduls zur Auswertung klinischer Longitudinaldaten am Beispiel der Internationalen Tinnitus-Datenbank

Tinnitus ist eine weit verbreitete Krankheit, die jeder vierte Deutsche zumindest in ihrer leichten Form schon einmal wahrgenommen hat. Die Auswirkungen der Krankheit unterscheiden sich und können die Betroffenen so stark einschränken, dass sie sich nicht mehr konzentrieren oder schlafen können. Die Therapiemöglichkeiten der Patienten werden mit Hilfe von Studien verbessert. Diese Studien sind jedoch sehr aufwendig, da die Datenaufbereitung umständlich ist und spezielle Kenntnisse verlangt. Gerade in der heutigen hochtechnologisierten Zeit müssen neue, effizientere Lösungen für die Datenaufbereitung gefunden werden, um die Forschung zu unterstützen. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Statistikmodul für die Internationale Tinnitus Datenbank unter der Tinnitus Research Initiative konzipiert und entwickelt, das den Aufwand für die Datenaufbereitung reduziert und mehr Zeit für die Analyse schafft. Das Modul soll die Auswertung durch Grafiken unterstützen, um kausale Zusammenhänge schneller sichtbar zu machen. Weiterhin wird die Präsentation des Moduls für den Nutzer leicht und verständlich dargestellt