Interface Management: An approach to support IT-Managers in decision making

Information systems are critical assets for modern enterprises. They must be updated continuously to reflect business needs, leaving cumulative effects on the system complexity. Information systems are normally composed of multiple subsystems or components. Interfaces arise wherever one subsystem or component interacts with another. This interaction can be achieved through interoperation or integration. However, both require a comprehensive knowledge about existing interfaces, which suffer from lack of documentations. This, as a result, has bad influence on managing the interfaces and could lead to wrong decisions. In our research-in-progress, we point to the problems companies face with their interfaces and present our solution to support IT managers in taking decisions regarding the interfaces in each phase in their lifecycle. Managing the interfaces includes analysing dependencies and the attributes of interfaces with their weight and influence on assessing the related risk

TMT: una herramienta para guiar a los usuarios en la búsqueda de información sobre textos clínicos

La gran cantidad de información médica disponible a través de internet, tanto en formato estructurado como en formato texto, hace que los distintos tipos de usuario se encuentren con diferentes problemas a la hora de efectuar una búsqueda efectiva. Por un lado, los estudiantes de medicina, el personal sanitario y los investigadores en el área de la biomedicina disponen de una gran variedad de fuentes y herramientas de características dispares, que precisan de un periodo de aprendizaje a veces insalvable. Por otro lado, los pacientes, sus familiares y personas que no pertenecen a la profesión médica, se encuentran con el problema añadido que supone no estar suficientemente familiarizados con la terminología médica. En este artículo presentamos una herramienta que permite extraer conceptos médicos relevantes presentes en un texto clínico, haciendo uso de técnicas para el reconocimiento de entidades nombradas, aplicadas sobre listas de conceptos, y técnicas de anotación a partir de ontologías. Para proponer los conceptos se hace uso de un recurso no formal de conocimiento, como es Freebase, y de recursos formales como son Medlineplus y Pubmed. Nosotros argumentamos que la combinación de estos recursos, con información menos formal y en lenguaje más divulgativo (como es Freebase), con información formal y en lenguaje más divulgativo (como es Medlineplus) o con información formal y en lenguaje más especializado (como son las publicaciones científicas de Pubmed), optimiza el proceso de localización de información médica sobre un caso clínico complejo a usuarios con diferentes perfiles y necesidades, tales como son los pacientes, los médicos o los investigadores. Nuestro objetivo último es la construcción de una plataforma que permita albergar diferentes técnicas para facilitar la práctica de la medicina traslacional.The large amount of medical information available through the Internet, in both structure and text formats, makes that different types of users will encounter different problems when they have to carry out an effective search. On the one hand, medical students, health staff and researchers in the field of biomedicine have a variety of sources and tools of different characteristics which require a learning period sometimes insurmountable. On the other hand, patients, family members and people outside of the medical profession, face the added problem of not being sufficiently familiarized with medical terminology. In this paper we present a tool that can extract relevant medical concepts present in a clinical text, using techniques for named entity recognition, applied on lists of concepts, and annotation techniques from ontologies. To propose these concepts, our tool makes use of a non formal knowledge source, such as Freebase, and formal resources such as MedlinePlus and PubMed. We argue that the combination of these resources, with information less formal and more plain language (like Freebase), with formal information and more plain language (like Medlineplus) or with formal information and more technical language (such as the Pubmed scientific literature), optimize the process of discover medical information on a complex clinical case to users with different profiles and needs, such as are patients, doctors or researchers. Our ultimate goal is to build a platform to accommodate different techniques facilitating the practice of translational medicine

Graphdatenbanken für die textorientierten e-Humanities

Vor dem Hintergrund zahlreicher Digitalisierungsinitiativen befinden sich weite Teile der Geistes- und Sozialwissenschaften derzeit in einer Transition hin zur großflächigen Anwendung digitaler Methoden. Zwischen den Fachdisziplinen und der Informatik zeigen sich große Differenzen in der Methodik und bei der gemeinsamen Kommunikation. Diese durch interdisziplinäre Projektarbeit zu überbrücken, ist das zentrale Anliegen der sogenannten e-Humanities. Da Text der häufigste Untersuchungsgegenstand in diesem Feld ist, wurden bereits viele Verfahren des Text Mining auf Problemstellungen der Fächer angepasst und angewendet. Während sich langsam generelle Arbeitsabläufe und Best Practices etablieren, zeigt sich, dass generische Lösungen für spezifische Teilprobleme oftmals nicht geeignet sind. Um für diese Anwendungsfälle maßgeschneiderte digitale Werkzeuge erstellen zu können, ist eines der Kernprobleme die adäquate digitale Repräsentation von Text sowie seinen vielen Kontexten und Bezügen. In dieser Arbeit wird eine neue Form der Textrepräsentation vorgestellt, die auf Property-Graph-Datenbanken beruht – einer aktuellen Technologie für die Speicherung und Abfrage hochverknüpfter Daten. Darauf aufbauend wird das Textrecherchesystem „Kadmos“ vorgestellt, mit welchem nutzerdefinierte asynchrone Webservices erstellt werden können. Es bietet flexible Möglichkeiten zur Erweiterung des Datenmodells und der Programmfunktionalität und kann Textsammlungen mit mehreren hundert Millionen Wörtern auf einzelnen Rechnern und weitaus größere in Rechnerclustern speichern. Es wird gezeigt, wie verschiedene Text-Mining-Verfahren über diese Graphrepräsentation realisiert und an sie angepasst werden können. Die feine Granularität der Zugriffsebene erlaubt die Erstellung passender Werkzeuge für spezifische fachwissenschaftliche Anwendungen. Zusätzlich wird demonstriert, wie die graphbasierte Modellierung auch über die rein textorientierte Forschung hinaus gewinnbringend eingesetzt werden kann.In light of the recent massive digitization efforts, most of the humanities disciplines are currently undergoing a fundamental transition towards the widespread application of digital methods. In between those traditional scholarly fields and computer science exists a methodological and communicational gap, that the so-called \\\"e-Humanities\\\" aim to bridge systematically, via interdisciplinary project work. With text being the most common object of study in this field, many approaches from the area of Text Mining have been adapted to problems of the disciplines. While common workflows and best practices slowly emerge, it is evident that generic solutions are no ultimate fit for many specific application scenarios. To be able to create custom-tailored digital tools, one of the central issues is to digitally represent the text, as well as its many contexts and related objects of interest in an adequate manner. This thesis introduces a novel form of text representation that is based on Property Graph databases – an emerging technology that is used to store and query highly interconnected data sets. Based on this modeling paradigm, a new text research system called \\\"Kadmos\\\" is introduced. It provides user-definable asynchronous web services and is built to allow for a flexible extension of the data model and system functionality within a prototype-driven development process. With Kadmos it is possible to easily scale up to text collections containing hundreds of millions of words on a single device and even further when using a machine cluster. It is shown how various methods of Text Mining can be implemented with and adapted for the graph representation at a very fine granularity level, allowing the creation of fitting digital tools for different aspects of scholarly work. In extended usage scenarios it is demonstrated how the graph-based modeling of domain data can be beneficial even in research scenarios that go beyond a purely text-based study