Universiẗat, Diss., 2008--Freiburg.

Thesis (doctoral)--Universität, Osnabrück, 1999.

Tübingen, Univ., Diss., 2005.

Zugl.: Bayreuth, Univ., Diss., 2008

Bonn, Universiẗat, Diss., 2008.

Universiẗat, Diss.--Köln, 2004. / Literaturverz. S. 221-281.

Telemedicine uses telecommunication and information technology to provide health care services over spatial distances. In the upcoming demographic changes towards an older average population age, especially rural areas suffer from a decreasing doctor to patient ratio as well as a limited amount of available medical specialists in acceptable distance. These areas could benefit the most from telemedicine applications as they are known to improve access to medical services, medical expertise and can also help to mitigate critical or emergency situations. Although the possibilities of telemedicine applications exist in the entire range of healthcare, current systems focus on one specific disease while using dedicated hardware to connect the patient with the supervising telemedicine center. This thesis describes the development of a telemedical system which follows a new generic design approach. This bridges the gap of existing approaches that only tackle one specific application. The proposed system on the contrary aims at supporting as many diseases and use cases as possible by taking all the stakeholders into account at the same time. To address the usability and acceptance of the system it is designed to use standardized hardware like commercial medical sensors and smartphones for collecting medical data of the patients and transmitting them to the telemedical center. The smartphone can also act as interface to the patient for health questionnaires or feedback. The system can handle the collection and transport of medical data, analysis and visualization of the data as well as providing a real time communication with video and audio between the users. On top of the generic telemedical framework the issue of scalability is addressed by integrating a rule-based analysis tool for the medical data. Rules can be easily created by medical personnel via a visual editor and can be personalized for each patient. The rule-based analysis tool is extended by multiple options for visualization of the data, mechanisms to handle complex rules and options for performing actions like raising alarms or sending automated messages. It is sometimes hard for the medical experts to formulate their knowledge into rules and there may be information in the medical data that is not yet known. This is why a machine learning module was integrated into the system. It uses the incoming medical data of the patients to learn new rules that are then presented to the medical personnel for inspection. This is in line with European legislation where the human still needs to be in charge of such decisions. Overall, we were able to show the benefit of the generic approach by evaluating it in three completely different medical use cases derived from specific application needs: monitoring of COPD (chronic obstructive pulmonary disease) patients, support of patients performing dialysis at home and councils of intensive-care experts. In addition the system was used for a non-medical use case: monitoring and optimization of industrial machines and robots. In all of the mentioned cases, we were able to prove the robustness of the generic approach with real users of the corresponding domain. This is why we can propose this approach for future development of telemedical systems. / Telemedizin nutzt Telekommunikation und Informationstechnologie, um medizinische Dienstleistungen über räumliche Distanzen hinweg zu ermöglichen. Durch den demographischen Wandel hin zu einer älteren Bevölkerung, verschlechtert sich vor allem im ländlichen Raum der Betreuungsschlüssel zwischen (Fach-)ärzten und Patienten, während Experten in den jeweiligen medizinischen Spezialgebieten sehr weit verteilt sind und Anfahrtswege immer weiter werden. Gerade der ländliche Raum profitiert von der Telemedizin. Anfahrtswege entfallen, wenn Untersuchungen oder ärztliche Konzile über Telemedizinsysteme abgewickelt werden. Kritische Situationen können entschärft oder vermieden werden, wenn Spezialisten durch Telemedizin frühzeitig eingebunden werden. Aktuelle Telemedizinsysteme sind allerdings generell auf ein bestimmtes Krankheitsbild beschränkt und verwenden dedizierte Hardware, um den Patienten mit dem telemedizinischen Zentrum zu verbinden, obwohl ein breiteres Anwendungsspektrum in der gesamten Gesundheitsversorgung denkbar ist. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Telemedizinsystems, das darauf ausgelegt ist das System so generisch zu planen und zu entwickeln, dass möglichst viele Krankheitsbilder und Anwendungsfälle abgebildet werden können. Dafür werden alle möglichen Beteiligten des Systems mit berücksichtigt und einbezogen. Um das Telemedizinsystem bedienerfreundlich zu gestalten und die Akzeptanz zu erhöhen, wurde auf den Einsatz von Standardhardware, wie kommerzielle medizinische Sensorik oder Smartphones, hoher Wert gelegt. Das Smartphone dient dabei unter anderem als Patientengerät, das die Daten verschiedenster Sensorik auslesen, aggregieren und an das zentrale System weiterleiten kann. Es kann interaktive Fragebögen anzeigen und verwendet werden, um dem Patienten Feedback zu den Daten zu geben. Das Telemedizinsystem unterstützt die komplette Kette der telemedizinischen Datenverarbeitung, von der Aufnahme der Daten über den abgesicherten Transport bis hin zur Analyse und Visualisierung der Daten. Zusätzlich wird eine Kommunikationsmöglichkeit der Beteiligten über Audio- oder Videotelefonie zur Verfügung gestellt. Um die Skalierbarkeit des Systems zu erhöhen, wurde ein regelbasiertes Auswertesystem für die Patientendaten implementiert. Das medizinische Personal kann über ein einfach zu bedienendes grafisches Interface patientenindividuelle Regeln anlegen. Das Regelsystem ist in der Lage die Daten anhand komplexer Regeln zu analysieren, Visualisierungen zu erzeugen oder Aktionen auszulösen, wie beispielsweise einen Alarm zu geben, wenn die Werte des Patienten sich verschlechtern. Es kommt vor, dass die Experten ihr Wissen nicht in konkrete Regeln formulieren können oder dass Wissen in den Daten steckt, das den Experten selbst nicht bekannt ist. Deshalb kommt ein weiteres Modul zum Einsatz, das anhand der eingehenden Daten mittels maschinellem Lernen neue Regeln erzeugt und dem Fachpersonal zur Überprüfung vorschlägt. Die letzte Entscheidung liegt immer bei dem jeweiligen Fachpersonal, so dass das System konform zu aktuellem europäischem Recht arbeitet. Der generische Ansatz des Telemedizinsystems wurde in drei verschiedenen medizinischen Anwendungsszenarien mit den entsprechenden Anwendern getestet: Langzeitmonitoring von COPD (chronisch obstruktive Lungenerkrankung) Patienten, Unterstützung von Heimdialyse Patienten und intensivmedizinische Konsile. Zusätzlich wurde das System im industriellen Anwendungskontext zum Überwachen und Optimieren von Industrieanlagen und Industrierobotern eingesetzt. In allen Anwendungsfällen konnten wir die Machbarkeit des Systems zeigen und mit Anwendern aus dem jeweiligen Fachbereich evaluieren. Das System kann somit als robuste Grundlage für die Entwicklung weiterer Telemedizinsysteme und Anwendungen dienen.

München, Techn. Univ., Diss., 2004.

Zugl.: Berlin, Techn. Universiẗat, Diss., 2008.

Zugl.: München, Univ., Bordeaux IV, Univ., Diss., 2006/2007