Projektbeschreibung

VaMed adressiert den steigenden Bedarf an effizienter Analyse unstrukturierter Patientendaten in der ambulanten Versorgung. Das Projekt kombiniert Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) mit Visual Analytics, um die medizinische Entscheidungsfindung in der hausärztlichen Praxis zu unterstützen. Ziel ist es, Informationsüberflutung zu reduzieren und den Zugriff auf relevante klinische Inhalte durch modulare, interpretierbare Visualisierungen zu verbessern.

Das System extrahiert medizinische Konzepte aus Freitextdokumenten, strukturiert diese und weist sie aufgabenspezifischen visuellen Komponenten zu. Dazu gehören Zeitachsen, Entitätskarten, Filter und kontextbezogene Ansichten. Die modulare Architektur erlaubt eine unabhängige Funktion der einzelnen Visualisierungselemente, wobei alle Komponenten über ein gemeinsames Datenmodell verbunden bleiben.

Die Datenextraktion erfolgt durch transformerbasierte NLP-Modelle, einschließlich domänenspezifischer Varianten wie BioBERT und LLaMA. Die extrahierten Entitäten werden typisiert, gewichtet und vordefinierten Visualisierungsmodulen zugeordnet. Verarbeitet werden Dokumente wie Überweisungen, Entlassbriefe und Medikationspläne. Die Ausgaben werden in einem schlanken Dashboard dargestellt, das auf eine reibungslose Integration in klinische Routinen ausgelegt ist.

VaMed wurde für den Einsatz im ambulanten Bereich entwickelt, wo Zeit und Aufmerksamkeit begrenzt sind. Komplexe Multi-View-Visualisierungen werden bewusst vermieden; stattdessen kommen modulare, fokussierte Komponenten zum Einsatz. Die Benutzeroberfläche unterstützt eine schnelle Orientierung und aufgabenbezogene Interaktion, ausgerichtet auf den medizinischen Arbeitsalltag. Für die Entwicklung wurden ausschließlich synthetische Daten verwendet. Echte Patientendaten werden weder gespeichert noch verarbeitet. Die Systemarchitektur unterstützt eine vollständig lokale Nutzung, rollenbasierte Zugriffskontrolle sowie Protokollierung. Das Design orientiert sich an den Vorgaben der DSGVO und der EU-Datenverordnung und ist für den sicheren Einsatz in der Gesundheitsversorgung ausgelegt.

VaMed befindet sich derzeit im Prototypenstatus. Eine klinische Anwendungsstudie mit Hausärzt\:innen ist in Vorbereitung. Geplante Evaluationen umfassen die Nutzbarkeit, die Genauigkeit der Informationen, die Entscheidungszeit sowie die Integration in bestehende Arbeitsabläufe.

Kernfunktionen

• Extraktion von Diagnosen, Medikamenten, Symptomen und zeitlichen Markern aus Freitext
• Modulare visuelle Oberfläche zur Darstellung von Patientenhistorien
• Skalierbare Architektur mit Trennung von Visualisierung und Datenverarbeitung
• Unterstützung für deutschsprachige Dokumente und mehrsprachige Erweiterung
• Sichere, lokale Verarbeitung ohne externe Abhängigkeiten

Publikationen

1. Medical Visual Analytics – An Interactive Approach for Analyzing Electronic Health Records, International Conference on Information Visualisation, 2024
2. A Modular Visual Analytics Dashboard for Patient Health Data, Information Visualization (Special Issue), 2025 (erscheint)
3. Medical Visual Analytics – Visual Decision-Support for Primary Care, International Conference on Information Visualisation, 2025 (erscheint)

Unser Kooperationspartner

Hausärztlich-Internistische Gemeinschaftspraxis, Rodgau-Jügesheim

Dieses Projekt wird vom Ministerium für Wissenschaft und Kunst (HMWK) im Rahmen des akademischen Mittelbaus gefördert.