Selecting patients for clinical trials is very labor-intensive. Our goal is to develop an automated system that can support doctors in this task. This paper describes a major step towards such a system: the automatic translation of clinical trial eligibility criteria from natural language into formal, logic-based queries. First, we develop a semantic annotation process that can capture many types of clinical trial criteria. Then, we map the annotated criteria to the formal query language. We have built a prototype system based on state-of-the-art NLP tools such as Word2Vec, Stanford NLP tools, and the MetaMap Tagger, and have evaluated the quality of the produced queries on a number of criteria from clinicaltrials.gov. Finally, we discuss some criteria that were hard to translate, and give suggestions for how to formulate eligibility criteria to make them easier to translate automatically.

In dieser Arbeit wird das dynamische Auswertungsproblem über dynamische Datenbanken betrachtet, bei denen Tupel hinzugefügt oder gelöscht werden können. Die Aufgabe besteht darin einen dynamischen Algorithmus zu konstruieren, welcher unmittelbar nachdem die Datenbank aktualisiert wurde, die Datenstruktur, die das Resultat repräsentiert, aktualisiert. Die Datenstruktur soll in konstanter Zeit aktualisiert werden und das Folgende unterstützen: * Teste in konstanter Zeit ob ein Tupel zur Ausgabemenge gehört, * gebe die Anzahl der Tupel in der Ausgabemenge in konstanter Zeit aus, * zähle die Tupel aus der Ausgabemenge mit konstanter Taktung auf und * zähle den Unterschied zwischen der neuen und der alten Ausgabemenge mit konstanter Taktung auf. Im ersten Teil werden konjunktive Anfragen und Vereinigungen konjunktiver Anfragen auf relationalen Datenbanken betrachtet. Die Idee der q-hierarchischen Anfragen (und t-hierarchische Anfragen für das Testen) wird eingeführt und es wird gezeigt, dass das Resultat für jede q-hierarchische Anfrage auf dynamischen Datenbanken effizient in dem oben beschriebenen Szenario ausgewertet werden können. Konjunktive Anfragen mit Aggregaten werden weiterhin betrachtet. Es wird gezeigt, dass das Lernen von polynomiellen Regressionsfunktionen in konstanter Zeit vorbereitet werden kann, falls die Trainingsdaten aus dem Anfrageergebnis kommen. Mit logarithmischer Update-Zeit kann folgende Routine unterstützt werden: Bei Eingabe einer Zahl j, gebe das j-te Tupel aus der Aufzählung aus. Im zweiten Teil werden Anfragen, die Formeln der Logik erster Stufe (FO) und deren Erweiterung mit Modulo-Zähl Quantoren (FO+MOD) sind, betrachtet, und es wird gezeigt, dass diese effizient unter Aktualisierungen ausgewertet können, wobei die dynamische Datenbank die Gradschranke nicht überschreitet, und bei der Auswertung die Zähl-, Test-, Aufzähl- und die Unterschied-Routine unterstützt werden. / This thesis investigates the query evaluation problem for fixed queries over fully dynamic databases, where tuples can be inserted or deleted. The task is to design a dynamic algorithm that immediately reports the new result of a fixed query after every database update. In particular, the goal is to construct a data structure that allows to support the following scenario. After every database update, the data structure can be updated in constant time such that afterwards we are able * to test within constant time for a given tuple whether or not it belongs to the query result, * to output the number of tuples in the query result, * to enumerate all tuples in the new query result with constant delay and * to enumerate the difference between the old and the new query result with constant delay. In the first part, conjunctive queries and unions of conjunctive queries on arbitrary relational databases are considered. The notion of q-hierarchical conjunctive queries (and t-hierarchical conjunctive queries for testing) is introduced and it is shown that the result of each such query on a dynamic database can be maintained efficiently in the sense described above. Moreover, this notion is extended to aggregate queries. It is shown that the preparation of learning a polynomial regression function can be done in constant time if the training data are taken (and maintained under updates) from the query result of a q-hierarchical query. With logarithmic update time the following routine is supported: upon input of a natural number j, output the j-th tuple that will be enumerated. In the second part, queries in first-order logic (FO) and its extension with modulo-counting quantifiers (FO+MOD) are considered, and it is shown that they can be efficiently evaluated under updates, provided that the dynamic database does not exceed a certain degree bound, and the counting, testing, enumeration and difference routines is supported.

In dieser Arbeit schlagen wir die Verwendung von materialisierten Anfragen als Indexstruktur für RDF-Daten vor. Wir streben eine Reduktion der Bearbeitungszeit durch die Minimierung der Anzahl der Vergleiche zwischen Anfrage und RDF Datenmenge an. Darüberhinaus betonen wir die Rolle von Kostenmodellen und Indizes für die Auswahl eines efizienten Ausführungsplans in Abhängigkeit vom Workload. Wir geben einen Überblick über das Problem der Auswahl von materialisierten Anfragen in relationalen Datenbanken und diskutieren ihre Anwendung zur Optimierung der Anfrageverarbeitung. Wir stellen RDFMatView als Framework für SPARQL-Anfragen vor. RDFMatView benutzt materializierte Anfragen als Indizes und enthalt Algorithmen, um geeignete Indizes fur eine gegebene Anfrage zu finden und sie in Ausführungspläne zu integrieren. Die Auswahl eines effizienten Ausführungsplan ist das zweite Thema dieser Arbeit. Wir führen drei verschiedene Kostenmodelle für die Verarbeitung von SPARQL Anfragen ein. Ein detaillierter Vergleich der Kostmodelle zeigt, dass ein auf Index-- und Prädikat--Statistiken beruhendes Modell die genauesten Informationen liefert, um einen effizienten Ausführungsplan auszuwählen. Die Evaluation zeigt, dass unsere Methode die Anfragebearbeitungszeit im Vergleich zu unoptimierten SPARQL--Anfragen um mehrere Größenordnungen reduziert. Schließlich schlagen wir eine einfache, aber effektive Strategie für das Problem der Auswahl von materialisierten Anfragen über RDF-Daten vor. Ausgehend von einem bestimmten Workload werden algorithmisch diejenigen Indizes augewählt, die die Bearbeitungszeit des gesamten Workload minimieren sollen. Dann erstellen wir auf der Basis von Anfragemustern eine Menge von Index--Kandidaten und suchen in dieser Menge Zusammenhangskomponenten. Unsere Auswertung zeigt, dass unsere Methode zur Auswahl von Indizes im Vergleich zu anderen, die größten Einsparungen in der Anfragebearbeitungszeit liefert. / In this thesis, we propose to use materialized queries as a special index structure for RDF data. We strive to reduce the query processing time by minimizing the number of comparisons between the query and the RDF dataset. We also emphasize the role of cost models in the selection of execution plans as well as index sets for a given workload. We provide an overview of the materialized view selection problem in relational databases and discuss its application for optimization of query processing. We introduce RDFMatView, a framework for answering SPARQL queries using materialized views as indexes. We provide algorithms to discover those indexes that can be used to process a given query and we develop different strategies to integrate these views in query execution plans. The selection of an efficient execution plan states the topic of our second major contribution. We introduce three different cost models designed for SPARQL query processing with materialized views. A detailed comparison of these models reveals that a model based on index and predicate statistics provides the most accurate cost estimation. We show that selecting an execution plan using this cost model yields a reduction of processing time with several orders of magnitude compared to standard SPARQL query processing. Finally, we propose a simple yet effective strategy for the materialized view selection problem applied to RDF data. Based on a given workload of SPARQL queries we provide algorithms for selecting a set of indexes that minimizes the workload processing time. We create a candidate index by retrieving all connected components from query patterns. Our evaluation shows that using the set of suggested indexes usually achieves larger runtime savings than other index sets regarding the given workload.

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