An Investigation on Integrating Eastern and Western Medicine with Informatics

Today, in many western countries, acceptance of alternate forms of healthcare such as Chinese medicine (CM) is increasing. In fact, countries such as Australia, Canada, and England are going so far as to set regulations, education, and standards regarding the practice of CM in these respective countries. Further, we can see the integration between western and Chinese medicine delivery of care and treatments in many instances. Information Systems and Information Technology (IS/IT) can be a key enabler in assisting this integration. The following study examines aspects of such integrations using IS/IT and identifies that CM IS/IT is more likely to succeed when there is synthesis between key aspects of the unique environment and user requirements. This perspective is supported theoretically by adapting Churchman’s Inquiring Systems to frame CM as a combination of Hegelian and Kantian inquiring systems with the support of Singerian, Lockean, and Leibnizian inquiring systems and Knowledge Management (KM) features. Based on this, the study then proposes a new design for a patient management system in clinics and hospitals

Interfaces for Modular Surgical Planning and Assistance Systems

Modern surgery of the 21st century relies in many aspects on computers or, in a wider sense, digital data processing. Department administration, OR scheduling, billing, and - with increasing pervasion - patient data management are performed with the aid of so called Surgical Information Systems (SIS) or, more general, Hospital Information Systems (HIS). Computer Assisted Surgery (CAS) summarizes techniques which assist a surgeon in the preparation and conduction of surgical interventions. Today still predominantly based on radiology images, these techniques include the preoperative determination of an optimal surgical strategy and intraoperative systems which aim at increasing the accuracy of surgical manipulations. CAS is a relatively young field of computer science. One of the unsolved "teething troubles" of CAS is the absence of technical standards for the interconnectivity of CAS system. Current CAS systems are usually "islands of information" with no connection to other devices within the operating room or hospital-wide information systems. Several workshop reports and individual publications point out that this situation leads to ergonomic, logistic, and economic limitations in hospital work. Perioperative processes are prolonged by the manual installation and configuration of an increasing amount of technical devices. Intraoperatively, a large amount of the surgeons'' attention is absorbed by the requirement to monitor and operate systems. The need for open infrastructures which enable the integration of CAS devices from different vendors in order to exchange information as well as commands among these devices through a network has been identified by numerous experts with backgrounds in medicine as well as engineering. This thesis contains two approaches to the integration of CAS systems: - For perioperative data exchange, the specification of new data structures as an amendment to the existing DICOM standard for radiology image management is presented. The extension of DICOM towards surgical application allows for the seamless integration of surgical planning and reporting systems into DICOM-based Picture Archiving and Communication Systems (PACS) as they are installed in most hospitals for the exchange and long-term archival of patient images and image-related patient data. - For the integration of intraoperatively used CAS devices, such as, e.g., navigation systems, video image sources, or biosensors, the concept of a surgical middleware is presented. A c++ class library, the TiCoLi, is presented which facilitates the configuration of ad-hoc networks among the modules of a distributed CAS system as well as the exchange of data streams, singular data objects, and commands between these modules. The TiCoLi is the first software library for a surgical field of application to implement all of these services. To demonstrate the suitability of the presented specifications and their implementation, two modular CAS applications are presented which utilize the proposed DICOM extensions for perioperative exchange of surgical planning data as well as the TiCoLi for establishing an intraoperative network of autonomous, yet not independent, CAS modules.Die moderne Hochleistungschirurgie des 21. Jahrhunderts ist auf vielerlei Weise abhängig von Computern oder, im weiteren Sinne, der digitalen Datenverarbeitung. Administrative Abläufe, wie die Erstellung von Nutzungsplänen für die verfügbaren technischen, räumlichen und personellen Ressourcen, die Rechnungsstellung und - in zunehmendem Maße - die Verwaltung und Archivierung von Patientendaten werden mit Hilfe von digitalen Informationssystemen rationell und effizient durchgeführt. Innerhalb der Krankenhausinformationssysteme (KIS, oder englisch HIS) stehen für die speziellen Bedürfnisse der einzelnen Fachabteilungen oft spezifische Informationssysteme zur Verfügung. Chirurgieinformationssysteme (CIS, oder englisch SIS) decken hierbei vor allen Dingen die Bereiche Operationsplanung sowie Materialwirtschaft für spezifisch chirurgische Verbrauchsmaterialien ab. Während die genannten HIS und SIS vornehmlich der Optimierung administrativer Aufgaben dienen, stehen die Systeme der Computerassistierten Chirugie (CAS) wesentlich direkter im Dienste der eigentlichen chirugischen Behandlungsplanung und Therapie. Die CAS verwendet Methoden der Robotik, digitalen Bild- und Signalverarbeitung, künstlichen Intelligenz, numerischen Simulation, um nur einige zu nennen, zur patientenspezifischen Behandlungsplanung und zur intraoperativen Unterstützung des OP-Teams, allen voran des Chirurgen. Vor allen Dingen Fortschritte in der räumlichen Verfolgung von Werkzeugen und Patienten ("Tracking"), die Verfügbarkeit dreidimensionaler radiologischer Aufnahmen (CT, MRT, ...) und der Einsatz verschiedener Robotersysteme haben in den vergangenen Jahrzehnten den Einzug des Computers in den Operationssaal - medienwirksam - ermöglicht. Weniger prominent, jedoch keinesfalls von untergeordnetem praktischen Nutzen, sind Beispiele zur automatisierten Überwachung klinischer Messwerte, wie etwa Blutdruck oder Sauerstoffsättigung. Im Gegensatz zu den meist hochgradig verteilten und gut miteinander verwobenen Informationssystemen für die Krankenhausadministration und Patientendatenverwaltung, sind die Systeme der CAS heutzutage meist wenig oder überhaupt nicht miteinander und mit Hintergrundsdatenspeichern vernetzt. Eine Reihe wissenschaftlicher Publikationen und interdisziplinärer Workshops hat sich in den vergangen ein bis zwei Jahrzehnten mit den Problemen des Alltagseinsatzes von CAS Systemen befasst. Mit steigender Intensität wurde hierbei auf den Mangel an infrastrukturiellen Grundlagen für die Vernetzung intraoperativ eingesetzter CAS Systeme miteinander und mit den perioperativ eingesetzten Planungs-, Dokumentations- und Archivierungssystemen hingewiesen. Die sich daraus ergebenden negativen Einflüsse auf die Effizienz perioperativer Abläufe - jedes Gerät muss manuell in Betrieb genommen und mit den spezifischen Daten des nächsten Patienten gefüttert werden - sowie die zunehmende Aufmerksamkeit, welche der Operateur und sein Team auf die Überwachung und dem Betrieb der einzelnen Geräte verwenden muss, werden als eine der "Kinderkrankheiten" dieser relativ jungen Technologie betrachtet und stehen einer Verbreitung über die Grenzen einer engagierten technophilen Nutzergruppe hinaus im Wege. Die vorliegende Arbeit zeigt zwei parallel von einander (jedoch, im Sinne der Schnittstellenkompatibilität, nicht gänzlich unabhängig voneinander) zu betreibende Ansätze zur Integration von CAS Systemen. - Für den perioperativen Datenaustausch wird die Spezifikation zusätzlicher Datenstrukturen zum Transfer chirurgischer Planungsdaten im Rahmen des in radiologischen Bildverarbeitungssystemen weit verbreiteten DICOM Standards vorgeschlagen und an zwei Beispielen vorgeführt. Die Erweiterung des DICOM Standards für den perioperativen Einsatz ermöglicht hierbei die nahtlose Integration chirurgischer Planungssysteme in existierende "Picture Archiving and Communication Systems" (PACS), welche in den meisten Fällen auf dem DICOM Standard basieren oder zumindest damit kompatibel sind. Dadurch ist einerseits der Tatsache Rechnung getragen, dass die patientenspezifische OP-Planung in hohem Masse auf radiologischen Bildern basiert und andererseits sicher gestellt, dass die Planungsergebnisse entsprechend der geltenden Bestimmungen langfristig archiviert und gegen unbefugten Zugriff geschützt sind - PACS Server liefern hier bereits wohlerprobte Lösungen. - Für die integration intraoperativer CAS Systeme, wie etwa Navigationssysteme, Videobildquellen oder Sensoren zur Überwachung der Vitalparameter, wird das Konzept einer "chirurgischen Middleware" vorgestellt. Unter dem Namen TiCoLi wurde eine c++ Klassenbibliothek entwickelt, auf deren Grundlage die Konfiguration von ad-hoc Netzwerken während der OP-Vorbereitung mittels plug-and-play Mechanismen erleichtert wird. Nach erfolgter Konfiguration ermöglicht die TiCoLi den Austausch kontinuierlicher Datenströme sowie einzelner Datenpakete und Kommandos zwischen den Modulen einer verteilten CAS Anwendung durch ein Ethernet-basiertes Netzwerk. Die TiCoLi ist die erste frei verfügbare Klassenbibliothek welche diese Funktionalitäten dediziert für einen Einsatz im chirurgischen Umfeld vereinigt. Zum Nachweis der Tauglichkeit der gezeigten Spezifikationen und deren Implementierungen, werden zwei modulare CAS Anwendungen präsentiert, welche die vorgeschlagenen DICOM Erweiterungen zum perioperativen Austausch von Planungsergebnissen sowie die TiCoLi zum intraoperativen Datenaustausch von Messdaten unter echzeitnahen Anforderungen verwenden

Selected Topics on Computed Tomography

This book is a research publication that covers developments within the Diagnostics field of study. The book is a collection of reviewed scholarly contributions written by different authors and edited by an expert with specific expertise. Each scholarly contribution represents a chapter which is complete in itself but related to the major topics and objectives. The target audience comprises scholars and specialists in the field

A Learning Health System for Radiation Oncology

The proposed research aims to address the challenges faced by clinical data science researchers in radiation oncology accessing, integrating, and analyzing heterogeneous data from various sources. The research presents a scalable intelligent infrastructure, called the Health Information Gateway and Exchange (HINGE), which captures and structures data from multiple sources into a knowledge base with semantically interlinked entities. This infrastructure enables researchers to mine novel associations and gather relevant knowledge for personalized clinical outcomes. The dissertation discusses the design framework and implementation of HINGE, which abstracts structured data from treatment planning systems, treatment management systems, and electronic health records. It utilizes disease-specific smart templates for capturing clinical information in a discrete manner. HINGE performs data extraction, aggregation, and quality and outcome assessment functions automatically, connecting seamlessly with local IT/medical infrastructure. Furthermore, the research presents a knowledge graph-based approach to map radiotherapy data to an ontology-based data repository using FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) concepts. This approach ensures that the data is easily discoverable and accessible for clinical decision support systems. The dissertation explores the ETL (Extract, Transform, Load) process, data model frameworks, ontologies, and provides a real-world clinical use case for this data mapping. To improve the efficiency of retrieving information from large clinical datasets, a search engine based on ontology-based keyword searching and synonym-based term matching tool was developed. The hierarchical nature of ontologies is leveraged to retrieve patient records based on parent and children classes. Additionally, patient similarity analysis is conducted using vector embedding models (Word2Vec, Doc2Vec, GloVe, and FastText) to identify similar patients based on text corpus creation methods. Results from the analysis using these models are presented. The implementation of a learning health system for predicting radiation pneumonitis following stereotactic body radiotherapy is also discussed. 3D convolutional neural networks (CNNs) are utilized with radiographic and dosimetric datasets to predict the likelihood of radiation pneumonitis. DenseNet-121 and ResNet-50 models are employed for this study, along with integrated gradient techniques to identify salient regions within the input 3D image dataset. The predictive performance of the 3D CNN models is evaluated based on clinical outcomes. Overall, the proposed Learning Health System provides a comprehensive solution for capturing, integrating, and analyzing heterogeneous data in a knowledge base. It offers researchers the ability to extract valuable insights and associations from diverse sources, ultimately leading to improved clinical outcomes. This work can serve as a model for implementing LHS in other medical specialties, advancing personalized and data-driven medicine