Konzeption eines Empfehlungssystems zum Einsatz im medizinischen Incident-Reporting

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
  • Einführung
  • Motivation
  • Ziele der Arbeit
• Empfehlungssysteme
  • Überblick
    • Gesamteinordnung
    • Entwicklungsgeschichte
    • Anwendungsgebiete
  • Methoden von Empfehlungssystemen
    • Regelbasierte Filterung
    • Inhaltsbasierte Filterung
    • Kollaborative Filterung
    • Hybride Verfahren
    • Unterscheidung Memory-Based & Model-Based
    • Messbarkeit von Eigenschaften
  • Fallbeispiele
    • Amazon
    • Last.fm
    • MovieLens
• Mögliche Anwendungsfälle
  • Büchermarktplatz
  • PaSIS/PASOS
  • Anwendungsfallanalyse
  • Entscheidung
• Konzeption eines Empfehlungssystems für PaSIS/PASOS
  • Zielsetzung des Systems
  • Anforderungen an das System
    • Funktionale Anforderungen
    • Nichtfunktionale Anforderungen
  • Auswahl des Verfahrens
    • Gegenüberstellung der Verfahren
    • Schlussfolgerung
  • Nähere Eingrenzung
    • Grobkonzept des Systems
    • Bestimmung der Fallähnlichkeit
    • Bewertung durch Benutzer
    • Sortierung Fallähnlichkeit
    • Zusammenfassung
  • Automatisierte Verschlagwortung
    • TF-IDF
• Fazit
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• Listings
• Literaturverzeichnis
• A. Quellcode
  • TF-IDF Implementierung
  • Testskript

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Konzeption eines Empfehlungssystems für den Einsatz im medizinischen Incident-Reporting. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das auf Basis von Daten aus dem PaSIS-System des Universitätsklinikums Tübingen Empfehlungen für die Bearbeitung von Incidents generiert. Die Arbeit analysiert zunächst die Geschichte, die Technologien und die Einsatzgebiete von Empfehlungssystemen. Anschließend werden zwei mögliche Anwendungsfälle, der Büchermarktplatz der Fakultät Informatik der Hochschule Reutlingen und das PaSIS-System, im Hinblick auf ihre Eignung für die Implementierung eines Empfehlungssystems untersucht. Nach der Entscheidung für den Anwendungsfall PaSIS/PASOS wird ein Konzept für die Implementierung eines Empfehlungssystems entwickelt, das die Anforderungen des medizinischen Incident-Reportings berücksichtigt.

• Empfehlungssysteme im Kontext des Incident-Reportings
• Analyse verschiedener Verfahren zur Erstellung von Empfehlungen
• Konzeption eines Empfehlungssystems für PaSIS/PASOS
• Bewertung der Eignung von Empfehlungssystemen für den medizinischen Bereich
• Entwicklung eines Systems zur automatisierten Verschlagwortung von Incidents

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in die Thematik der Empfehlungssysteme ein und erläutert deren Bedeutung im Kontext des Information Overload. Sie stellt die Motivation und die Ziele der Arbeit dar. Kapitel 2 bietet einen umfassenden Überblick über Empfehlungssysteme, inklusive ihrer Entwicklungsgeschichte, Anwendungsgebiete und Methoden. Es werden verschiedene Verfahren wie regelbasierte, inhaltsbasierte und kollaborative Filterung sowie hybride Ansätze vorgestellt. Darüber hinaus werden Fallbeispiele aus verschiedenen Bereichen wie E-Commerce, Musikstreaming und Filmempfehlungen diskutiert. Kapitel 3 analysiert zwei mögliche Anwendungsfälle für die Implementierung eines Empfehlungssystems: den Büchermarktplatz der Fakultät Informatik der Hochschule Reutlingen und das PaSIS-System des Universitätsklinikums Tübingen. Die Analyse berücksichtigt Faktoren wie Datenbasis, Nutzeraufkommen und die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Anwendung. Kapitel 4 konzentriert sich auf die Konzeption eines Empfehlungssystems für PaSIS/PASOS. Es werden die Zielsetzung des Systems, die Anforderungen an das System und die Auswahl des geeigneten Verfahrens erläutert. Das Kapitel beschreibt das Grobkonzept des Systems, die Bestimmung der Fallähnlichkeit, die Bewertung durch Benutzer und die Sortierung der Fallähnlichkeit. Abschließend wird die automatisierte Verschlagwortung von Incidents mithilfe des TF-IDF-Verfahrens behandelt. Das Fazit fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und diskutiert die Bedeutung der entwickelten Konzeption für den Einsatz von Empfehlungssystemen im medizinischen Incident-Reporting.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Empfehlungssysteme, Incident-Reporting, PaSIS, PASOS, medizinischer Bereich, Datenanalyse, kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung, automatisierte Verschlagwortung, TF-IDF, Konzeption, Implementierung.