Improving Clinical Care with MIDGI-A

Physicians are faced with ever increasing quantities of information. Providing easy access to relevant medical information will improve the quality of care received by patients. Current medical agent programs serve as either expert systems or simple search engines. This article proposes a new agent-based methodology for improving medical information retrieval via the world-wide-web

Health alerts: Interaction protocols in remote health care monitoring

Remote health care monitoring is a promising technology to make health care more efficient and cost-effective. A crucial aspect of remote health care monitoring is interaction protocols that govern how alert and information messages are delivered to patients and health care professionals. Proper interaction protocols are essential in ensuring that not only the right messages are delivered to the right receiver in a timely manner but also that the intended actions are understood and carried out and any entailed exceptions are taken care of. In this paper, we discuss various issues in designing interaction protocols for remote health care monitoring. We also present a prototype implementation of an interaction protocol. A simple case study is shown to illustrate how the prototype works in a real-life scenario. © 2010 IADIS

Agent-Oriented Privacy-Based Information Brokering Architecture for Healthcare Environments

Healthcare industry is facing a major reform at all levels—locally, regionally, nationally, and internationally. Healthcare services and systems become very complex and comprise of a vast number of components (software systems, doctors, patients, etc.) that are characterized by shared, distributed and heterogeneous information sources with varieties of clinical and other settings. The challenge now faced with decision making, and management of care is to operate effectively in order to meet the information needs of healthcare personnel. Currently, researchers, developers, and systems engineers are working toward achieving better efficiency and quality of service in various sectors of healthcare, such as hospital management, patient care, and treatment. This paper presents a novel information brokering architecture that supports privacy-based information gathering in healthcare. Architecturally, the brokering is viewed as a layer of services where a brokering service is modeled as an agent with a specific architecture and interaction protocol that are appropriate to serve various requests. Within the context of brokering, we model privacy in terms of the entities ability to hide or reveal information related to its identities, requests, and/or capabilities. A prototype of the proposed architecture has been implemented to support information-gathering capabilities in healthcare environments using FIPA-complaint platform JADE

Erweiterung von Konzepten des complex event processings zur informationslogistischen Verarbeitung telemedizinischer Ereignisse

Erste Abschätzungen für das Gesundheitswesen prognostizieren einen Anstieg an Daten von 500 Petabytes im Jahr 2012 auf 25.000 Petabytes im Jahr 2020. Der BITKOM untermauert dieses und benennt eine jährliche Wachstumsrate an Daten von 40-50%. Frost & Sullivan haben die Daten innerhalb von Krankenhäusern auf 1 Milliarde Terabytes geschätzt und prognostizieren für das Jahr 2016 eine Datenmenge von 1.8 Zetabytes. Die zur Verfügung stehenden Daten zeichnen sich durch ein hohes Maß an Heterogenität aus. Insbesondere hochfrequente Echtzeitdaten, wie sie beim Vitalwertmonitoring entstehen, besitzen einen hohen medizinischen Wert, sind jedoch gleichzeitig nur schwer zu erschließen. Im Rahmen dieser Arbeit werden deshalb Konzepte entwickelt, die eine intelligente Verarbeitung von heterogen verteilten Vitalwerten ermöglichen. Zielsetzung ist es, hierbei eben solche Daten derart zu filtern und verdichten, dass hieraus entscheidungsunterstützende Informationen entstehen und das Maß der Informationsüberversorgung reduziert wird. Hierzu werden Konzepte aus den beiden Forschungsfeldern Informationslogistik und Complex Event Processing betrachtet und zu einem ereignisverarbeitenden System für telemedizinische Ereignisse zusammengeführt. Mithilfe der temporalen Abstraktion werden aus einer zeitlich geordneten Menge von einfachen Ereignissen komplexe Ereignisse - sog. Trendpattern - erzeugt. Unter Anwendung des formalisierten Informationsbedarfs eines Anwenders, werden aus diesen Pattern bedarfsgerechte Informationen erzeugt. Die wesentliche Eigenschaft des zu konzipierenden und implementierenden Systems ist die Modularisierung der Verarbeitungsroutinen, zur einfachen Adaption an sich verändernde Gesundheitszustände und somit eine Reduzierung notwendiger Implementierungsaufwendungen. Die konzeptionellen und implementatorischen Ergebnisse dieser Arbeit werden im Rahmen einer Evaluation unter Anwendung großer, heterogener Datenbestände bewertet. Im Fokus steht hierbei der Nachweis einer bedarfsgerechten Verdichtung von Daten zu Informationen sowie einer Minimierung von Implementierungsaufwendungen