eHealthMonitor: Intelligent Knowledge Platform for Personal Health Monitoring Services

Beschreibung

Die europäische Gesellschaft ist geprägt von einem kostenintensiven Gesundheitssystem, einer auf Grund von Gesundheitsproblemen abnehmenden Erwerbsbevölkerung sowie einer alternden Bevölkerungsstruktur. Diese Aspekte üben einen enormen Druck auf die Wirtschaft und das gesamte Sozialsystem aus. Die größten Risikofaktoren für die eigene Gesundheit stellen zum einen der individuelle Lebensstil und zum anderen die daraus resultierenden Einflüsse aus der Umwelt dar. Eine umfangreichere Bewertung von Krankheitsrisiken wird insbesondere durch eine unzureichende Erschließung verteilter Wissensquellen über persönliche Risikofaktoren verhindert. Dieser Mangel an Individualität führt zu einer geringen Akzeptanz von Präventionsstrategien. Um präventive oder therapeutische Maßnahmen zu ergreifen, müssen Ärzte sämtliche relevanten Informationen über den Patienten zusammentragen. Relevante Informationen müssen dabei aus verteilten, heterogenen Wissensquellen erschlossen werden, wozu insbesondere die Krankenakte, Datenbanken mit Umweltinformationen, portable Geräte zur Gesundheitsüberwachung sowie ubiquitäre Internetdienste (einschließlich der nutzergenerierten Daten) zählen.

Dieses Problem wird aus der Perspektive der wissensbasierten Koordination untersucht. Ziel von eHealth Monitor ist die Bereitstellung einer Plattform, welche alle relevanten Wissensquellen aggregiert und so einen persönlichen eHealth Wissensraum generiert. Hieraus leiten sich die folgenden Zielvorgaben ab:

• Entwicklung einer adaptiven Plattformarchitektur für individualisierte und personenbezogene eHealth-Dienste
• Erfassung von verteiltem Wissen aus heterogenen Quellen um auf sich schnell verändernde Bedingungen reagieren zu können
• Entwerfen von Methoden zur gemeinsamen Nutzung von verteiltem Wissen unter Berücksichtigung von Datenschutzanforderungen
• Entwicklung und semantische Beschreibung von eHealth-Diensten um die Kooperation im Entscheidungsfindungsprozess sämtlicher Beteiligter zu unterstützen
• Evaluierung der Ergebnisse sowohl in Behandlungs- als auch in präventiven Szenarien

Die individualisierten Wissensräume und eHealth-Dienste entstehen durch einen Wissensaustausch zwischen intelligenten Softwareagenten. Dies erfordert eine Weiterentwicklung der bestehenden Kooperationsverfahren in Multiagentensystemen in der eHealth-Domäne.

Beteiligte Einrichtungen

• Universität Hohenheim, Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik 2 (Koordination)
• BOC Asset Management GmbH (Österreich)
• Kardiosystem Sp. z.o.o (Polen)
• MEDICALgorithmics S.A (Polen)
• SELEX Elsag S.P.A. (Italien)
• Foundation for Research and Technology Hellas (Griechenland)
• Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
• Universitätsklinikum Erlangen
• PRIME INSURANCE Company Ltd. (Zypern)

Förderer

• Europäische Union im Rahmen der FP7-Maßnahme „Patient Guidance Services (PGS), safety and healthcare record information reuse“

Publikationen im Rahmen des Projekts

• Premm. M. (2018). Beitrittsentscheidungen zu Multiagenten-Organisationen: Ein Revenue Management-basierter Ansatz. Dissertation, Universität Hohenheim, 06.06.2018. URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2018/1496
• Schaller, S., Marinova-Schmidt, V., Setzer, M., Kondylakis, H., Griebel, L., Sedlmayr, M., Graessel, E., Maler, J. M., Kirn, S., & Kolominsky-Rabas, P. L. (2016). Usefulness of a tailored eHealth service for informal caregivers and professionals in the dementia treatment and care setting: the eHealthMonitor dementia portal. JMIR Research Protocols, 5(2), e47. http://doi.org/10.2196/resprot.4354
• Schuele, M., Widmer, T., Premm, M., Criegee-Rieck, M., & Wickramasinghe, N. (2015). Using a multiagent organizational approach to improve knowledge provision for shared decision making in patient-physician relationships: an example from Germany. Health and Technology, 5(1), 13-23. https://doi.org/10.1007/s12553-015-0102-6
• Widmer, T., & Premm, M. (2015). Agent-based decision support for allocating Caregiving resources in a dementia scenario. In Proceedings of the 13th German Conference on Multiagent System Technologies (MATES 2015) (pp. 233-248). Cottbus, Germany. LNCS 9433. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-27343-3_13
• Murray, J., Widmer, T., & Kirn, S. (2014). Agent-based process coordination among hospital units. In Proceedings of the Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2014 (MKWI 2014) (pp. 763-774). Paderborn, Germany.
• Kondylakis, H., Plexousakis, D., Hrgovcic, V., Woitsch, R., Premm, M., & Schuele, M. (2014). Agents, models and semantic integration in support of personal eHealth knowledge spaces. In Proceedings of the 15th International Conference on Web Information System Engineering (WISE 2014) (pp. 496-511). Thessaloniki, Greece. LNCS 8786. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-11749-2_37
• Kondylakis, H., Plexousakis, D., Hrgovcic, V., Woitsch, R., Premm, M., & Schuele, M. (2014). Personal eHealth knowledge spaces through models, agents and semantics. In ER 2014 Workshops and Demos Proceedings (pp. 293-297). Atlanta, GA, USA. LNCS 8823. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-12256-4_31
• Schuele, M., Widmer, T., Premm, M., Criegee-Rieck, M., & Wickramasinghe, N. (2014). Improving knowledge provision for shared decision making in patient-physician relationships – a multiagent organizational approach. In Proceedings of the 47th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-47). Hawaii, HI, USA. https://doi.org/10.1109/HICSS.2014.86
• Kirn, S., Murray, J., Premm, M., & Widmer, T. (2013). Towards a research framework for multiagent organizations. In Proceedings of the 5th International Symposium on Service Science (ISSS 2013) (pp. 3-14). Leipzig, Germany.
• Widmer, T., Premm, M., Schuele, M., Murray, J., & Karaenke, P. (2013). Distributed knowledge sharing for patient guidance ehealth services. In Proceedings of the 21st European Conference on Information Systems (ECIS 2013). Utrecht, The Netherlands.
• Widmer, T., Premm, M., & Karaenke, P. (2013). Energy-aware service allocation for cloud computing. In Proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI 2013) (pp. 1147-1161). Leipzig, Germany.