Über das Projekt

Mit dem Projekt MACSS (Medical Allround-Care Service Solutions) entsteht eine neue patientenorientierte elektronische Gesundheitsplattform mit Partnern aus Forschung, Industrie, Krankenkassen, Patientenorganisationen und Gesundheitsdienstleistern. Im Fokus des Projekts steht die Verbesserung der Patientensicherheit nach Nierentransplantationen. Darüber hinaus zielt das Projekt auf die Optimierung der Arzneimittelsicherheit für Patienten, sowie der interprofessionellen und der Arzt-Patient-Kommunikation ab.

MACSS entwickelt eine bidirektionale Anwendung, mit der Patientendaten bei Routinebehandlungen auf das Smartphone übertragen werden können. Zum Schutz dieser hochsensiblen Daten wurde ein Sicherheits- und Autorisierungskonzept erarbeitet und bereits zugelassen. Dank einer fortgeschrittenen Speicherdatenbank integriert MACSS Patientendaten anderer medizinischer Dienste und Krankenhaussysteme und aggregiert, analysiert und rekombiniert diese mittels innovativen Technologien, um eine personalisierte Echtzeit-Therapie zu ermöglichen. Darüber hinaus trägt MACSS langfristig zur Kostensenkung im Gesundheitssystem bei.

Im Rahmen des MACSS-Projekts arbeiten DFKI-Forscher an Themen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse und Informationsextraktion aus klinischen Texten. Hierbei werden schriftliche Daten verarbeitet, aus denen medizinische Konzepte und Relationen extrahiert und mit einer umfassenden biomedizinischen Wissendatenbank (z.B. UMLS) verknüpft werden, um die Verständigung zwischen Patienten und Pflegepersonal zu verbessern.

Neuigkeiten/Ereignisse

18.03.2019 - MACSS Abschlussveranstaltung in der Hörsaalruine der Charité [Folien]

4.-5.12.2018 - Präsentation unserer mEx Demo bei Semantic Web Applications and Tools for Healthcare and Life Sciences (SWAT4HCLS'2018) in Antwerpen

12. November 2018 - Vortrag zusammen mit Wiebke Düttmann-Rehnolt, beim European Big Data Value Forum (EBDVF) 2018 in Wien: "Optimizing the care of kidney transplant patients using Big Data". Weitere Infos: [1]

7. November 2018 - Vortrag bei Future Medicine 2018 in Berlin: "Early detection of complications in patients after kidney transplant"

16. Oktober 2018 - Vortrag beim Smart Data Forum in Berlin: "Medical Data Analytics for Chronic Kidney Disease"

15. Oktober 2018 - Unsere Demo mEx - eine Informations-Extraktions Plattform für deutsche medizinische Texte ist online: http://biomedical.dfki.de/mEx

8. Oktober 2018 - Impuls-Vortrag bei der Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften in Zusammenhang mit Medizindiagnostik und KI: "Informationszugriff und Medizindiagnostik in der Nephrologie"

25.-26. September 2018 - BigMedilytics Meilenstein-Treffen in Rotterdam

20. September 2018 - Präsentation unserer Veröffentlichung "A Domain-adapted Dependency Parser for German Clinical Text" auf KONVENS 2018 in Wien

08. Mai 2018 - Vortrag beim MutlilingualBIO in Miyazaki: "Cross-lingual Candidate Search for Biomedical Concept Normalization"

23. März 2018 - XPOMET-Podiumsdiskussion in Leipzig

06.-07. März 2018 - BigMedilytics-Auftakt in Eindhoven

29. Januar 2018 - MACSS Meilenstein-Treffen in Berlin

18.-19. Oktober 2017 - Teilnahme an ii2030 in Berlin

14. September 2017 - Vortrag bei der GSCL 2017 in Berlin: "Detecting Named Entities and Relations in German Clinical Reports"

06. September 2017 - Vortrag bei der RANLP 2017 in Varna: "Annotation of Entities and Relations in Spanish Radiology Reports"

12. Juni 2017 - Vortrag beim Potsdamer Computerlinguistik-Kolloquium

27. April 2017 - Vortrag beim BioCreative V.5 Challenge Evaluation Workshop in Barcelona

05.-06. April 2017 - MACSS Meilenstein-Treffen in Potsdam

20.-24. März 2017 - Präsentation des MACSS-Projekts bei der CeBIT in Hannover

Oktober 2016 - Akzeptierte Papier für die COLING 2016 Workshops Clinical NLP und BioTxtM.

05. August 2016 - Vortrag beim 7th International Symposium on Semantic Mining in Biomedicine (SMBM) in Potsdam

12. Mai 2016 - MACSS-Annotation-Workshop im DFKI

07. März 2016 - MACSS-Auftaktveranstaltung in der Charité in Berlin

Publikationen

2020

Laura Seiffe, Oliver Marten, Michael Mikhailov, Sven Schmeier, Sebastian Möller and Roland Roller. From Witch's Shot to Music Making Bones - Resources for Medical Laymen to Technical Language and Vice Versa. In Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), Marseille, France, 2020. [pdf]

2018

Johannes Kirschnick, Philippe Thomas, Roland Roller, Leonhard Hennig. SIA: a scalable interoperable annotation server for biomedical named entities. In: Journal of Cheminformatics (JCheminf) 10:63, BioMed Central 12/2018. [pdf]

Elif Kara, Tatjana Zeen, Aleksandra Gabryszak, Klemens Budde, Danilo Schmidt and Roland Roller. A Domain-adapted Dependency Parser for German Clinical Text. 2018. In Proceedings of the 14th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2018), Vienna, Austria [pdf][poster]

Danilo Schmidt, Verena Graf, Roland Roller, Oliver Staeck, Thomas Tolxdorff, Thorsten Schaaf, Alexander Löser, Feiyu Xu, Hans Uszkoreit, Philipp Legge, Gero Lurz, Marco Wedekind, Kai Sachs, Sonja Oechsler, Klemens Budde, Sebastian Gaede and Fabian Halleck. Integrierte Versorgung chronisch kranker Patienten am Beispiel von MACSS. 2018. In Aljoscha Burchardt, Hans Uszkoreit (Eds.), IT für soziale Inklusion: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle (pp. 41-50). Berlin, Boston: De Gruyter. [pdf]

Roland Roller, Madeleine Kittner, Dirk Weissenborn, Ulf Leser. Cross-lingual Candidate Search for Biomedical Concept Normalization. 2018. In Proceedings of MultilingualBIO, Miyazaki, Japan [pdf][presentation]

2017

Roland Roller, Nils Rethmeier, Philippe Thomas, Marc Hübner, Hans Uszkoreit, Oliver Staeck, Klemens Budde, Fabian Halleck and Danilo Schmidt. Detecting Named Entities and Relations in German Clinical Reports. 2017. In Proceedings of the International Conference of the German Society for Computational Linguistics and Language Technology, Berlin, Germany. [pdf]

F. Halleck, D. Schmidt, S. Georgi, V. Graf, S. Gaede, R. Roller, K. Budde und O. Staeck. mHealth und digitales Management nach Nierentransplantation. In Nieren- und Hochdruckkrankheiten, November 2017 [link]

Johannes Kirschnick and Philippe Thomas. Sia: Scalable interoperable annotation server. 2017. In Proceedings of the BioCreative V.5 Challenge Evaluation Workshop, Barcelona, Spain. [source]

2016

Viviana Cotik, Roland Roller, Feiyu Xu, Hans Uszkoreit, Klemens Budde and Danilo Schmidt. Negation Detection in Clinical Reports Written in German In Proceedings of the 5th Workshop on Building and Evaluating Resources for Biomedical Text Mining (BioTxtM), 2016, Osaka, Japan, Association for Computational Linguistics [pdf]

Roland Roller, Hans Uszkoreit, Feiyu Xu, Laura Seiffe, Michael Mikhailov, Oliver Staeck, Klemens Budde, Fabian Halleck and Danilo Schmidt. A fine-grained corpus annotation schema of German nephrology records. In Proceedings of the Clinical Natural Language Processing Workshop, 2016, Osaka, Japan, Association for Computational Linguistics [pdf]

Dirk Weissenborn, Roland Roller, Feiyu Xu, Hans Uszkoreit and Enrique Garcia Perez. A Light-weight & Robust System for Clinical Concept Disambiguation. In Proceedings of the 7th International Symposium on Semantic Mining in Biomedicine, SMBM 2016, Potsdam, Germany [pdf]

Fabian Halleck, Danilo Schmidt, Oliver Staeck, Thorsten Schaaf, Thomas Tolxdorff, Alexander Löser, Feiyu Xu, Hans Uszkoreit, Philipp Legge, Kai Sachs, Sonja Oechsler and Klemens Budde. Integrierte Versorgung nierentransplantierter Patienten, Entwicklung einer E-Health-Plattform. Dialyse aktuell, Vol. 20, No. 06, Pages 285-290, Georg Thieme Verlag, Stuttgart, New York, 7/2016

Daten / Software

- Laiensprache-Fachsprache Korpus (Technical-Laymen Corpus; TLC), LREC 2020

- Dependendenz Parser für deutsche klinische Texte, KONVENS 2018

- CharTranslator: Cross-linguale Kandidatensuche für die Normalisierung biomedizinischer Konzepte, MultilingualBIO 2018

- Sia: Scalable interoperable annotation server

- synthetischer klinischer Text-Korpus: teilweise annotiert mit POS and Dependenzen

- Negex Negationserkennung für deutsche klinische Texte: Auslöser und Dateien, BioTxtM 2016

- Vorannotationssoftware, ClinicalNLP 2016

Danksagung

Diese Forschung wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) über das MACSS-Projekt (01MD16011F) gefördert.