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In der vorliegenden Arbeit wurde ein klinisches Alarmsystem für septische Schock-Patienten aufgebaut. Zweckmäßigerweise wurden hierfür metrische körpereigene Variablen verwendet, da Analysen belegt haben, dass die metrischen Daten besser zur Alarmgenerierung geeignet sind als die symbolischen Daten. Für das Training des adaptiven Neuro-Fuzzy-Systems wurden die Daten der letzten Tage des Intensivaufenthalts verwendet, da in diesem Zeitraum, im Gegensatz zu den ersten Tagen, eine gute Klassifikationsperformanz erreicht wurde. Die daraus resultierenden Alarmhistorien liefern zuverlässige Hinweise für den Intensivmediziner auf besonders kritische Patienten. Durch diese Arbeit wird es möglich werden, den medizinischen SOFA-Score, der aus 10 Variablen zusammengesetzt ist, durch die einfachere Kombination "Systolischer Blutdruck / Diastolischer Blutdruck / Thrombozyten" zu ersetzen mit einer mindestens genauso guten Performanz. Durch die Hinzunahme weiterer Variablen ist es möglich, die Performanz des SOFA-Scores zu überbieten, wobei der SOFA-Score bereits die beste Klassifikationsperformanz unter den getesteten Scores erreichte. Die erzeugten Regeln konnten die Klassifikationsentscheidung sinnvoll untermauern. Im Gegensatz zur automatischen Regelgenerierung war es Ärzten nicht möglich ahnlich sinnvolle formale Regeln zu formulieren.
Durch das Semantische Web soll es Maschinen ermöglicht werden Metadaten zu verstehen. Hierin steckt ein enormes Potenzial, wodurch sich der Umgang mit dem heutigen Internet grundlegend ändern kann. Das Semantische Web steht jedoch noch am Anfang. Es gilt noch einige offene und strittige Punkte zu klären. Das Fundament des Semantischen Webs wird durch das Resource Description Framework (RDF) gebildet, worauf sich diese Arbeit konzentriert. Hauptziel meiner Arbeit war die Verbesserung der Funktionalität und der Nutzungsfreundlichkeit für RDF-Speicher- und Anfragesysteme. Dabei stand die allgemeine Nutzung für ein Informationsportal oder eine Internetsuchmaschine im Vordergrund. Meine Überlegungen hierzu wurden in dem Speichersystem RDF-Source related Storage System (RDF-S3) und der darauf aufsetzenden Anfragesprache easy RDF Query Language (eRQL) umgesetzt. Insbesondere wurden die folgende Kernpunkte berücksichtigt: • Allgemeine Nutzbarkeit der Anfragesprache, sodass auch unerfahrene Nutzer einfach und schnell Anfragen erstellen können. Um auch von unerfahrenen Nutzern bedient werden zu können, konnte keine komplexe Syntax verwendet werden, wie dies bei den meisten existierenden Anfragesprachen der Fall ist. Es wurde sich daher an Anfragesprachen existierender Suchmaschinen angelehnt. Entsprechend bilden sogenannte Ein-Wort-Anfragen, die den Suchbegriffen entsprechen, eine wichtige Rolle. Um gezieltere Anfragen stellen zu können, sind jedoch die Schemainformationen der gespeicherten Daten sehr wichtig. Hier bietet bereits die RDF Query Language (RQL) viele hilfreiche Kurzschreibweisen, an die sich eRQL anlehnt. • Bereitstellung glaubwürdiger Metadaten, sodass den Anfrageergebnissen vertraut werden kann. Das Semantische Web ist ein verteiltes System, wobei keine Kontrolle auf die Datenquellen ausgeübt werden kann. Den Daten kann daher nicht ohne weiteres vertraut werden. Anders ist dies mit Metadaten, die von eigenen Systemen erzeugt wurden. Man weiß wie sie erzeugt wurden und kann ihnen entsprechend vertrauen. Wichtig ist eine klare Trennung zwischen den Daten und den Metadaten über diese, da sonst eine absichtliche Nachbildung der Metadaten von außen (Suchmaschinen-Spamming) das System unterlaufen kann. Für die Glaubwürdigkeit von Anfrageergebnissen sind vor allem die Herkunft der Daten und deren Aktualität entscheidend. In den umgesetzten Entwicklungen zu dieser Arbeit wurde sich daher auf diese Informationen konzentriert. In RDF-S3 wird die Verknüpfung der RDF-Aussage mit ihren Herkunftsdaten im Speichermodell abgebildet. Dies ermöglicht eine gezielte Ausnutzung dieser Daten in eRQL-Anfragen. Durch den sogenannten Dokumenten-Modus bietet eRQL die Möglichkeit Anfragen auf eine Gruppe von Quellen zu begrenzen oder bestimmte unglaubwürdige Quellen auszuschließen. Auch können die Herkunftsdaten das Anfrageergebniss erweitern und dadurch das Verständnis und die Glaubwürdigkeit für das Ergebnis erhöhen. • Anfrageergebnisse können um ihre Umgebung erweitert werden, sodass sie besser verstanden werden können. Für eRQL-Anfragen besteht die Möglichkeit die Umgebnung zu den Treffern (RDF-Aussagen) mit zu berücksichtigen und im Ergebnis mit anzuzeigen. Dies erhöht das Verständnis für die Ergebnisse. Weiterhin ergeben sich hierdurch neue Möglichkeiten wie das Auffinden von Pfaden zwischen Teilergebnissen einer Anfrage. • Unterstützung und Kombination von Daten- und Schemaanfragen. Mit eRQL werden beide Anfragetypen unterstützt und können sinnvoll miteinander kombiniert werden. Die Einbeziehung der Umgebung ermöglicht für die Kombination von Daten- und Schemaanfragen neue Möglichkeiten. Dabei werden sowohl Daten- als auch Schemaanfragen (oder deren Kombination) durch das Speichermodell von RDF-S3 optimal unterstützt. Weitere nennenswerte Eigenschaften von RDF-S3 und eRQL sind: • Durch die Möglichkeit gezielt einzelne Quellen wieder zu entfernen oder zu aktualisieren, bietet RDF-S3 eine gute Wartbarkeit der gespeicherten Daten. • RDF-S3 und eRQL sind zu 100 % in Java entwickelt, wodurch ihr Einsatz unabhängig vom Betriebssystem möglich ist. • Der Datenbankzugriff erfolgt über JDBC, wobei keine besonderen Eigenschaften für die verwendete RDBMS nötig sind . Dies sorgt für eine hohe Portabilität. RDF-S3 und eRQL wurden als Beispielimplementierungen entwickelt. Für einen produktiven Einsatz sollten die Systeme an die gegebene Hardware-Umgebung und Anwendungsfall angepasst werden. In Kapitel 6 werden Erweiterungen und Änderungsmöglichkeiten genannt, die je nach Situation geprüft werden sollten. Ein noch vorhandenes Problem für einen produktiven Einsatz auf großen Datenmengen ist die aufwendige Berechnung der Umgebungen für Anfrageergebnisse. Die Berechnung von Umgebungen im Vorhinein könnte hier eine Lösung sein, die jedoch durch die Möglichkeit der Einschränkung auf glaubwürdige Quellen erschwert wird.
RDF is widely used in order to catalogue the chaos of data across the internet. But these descriptions must be stored, evaluated, analyzed and verified. This creates the need to search for an environment to realize these aspects and strengthen RDFs influence. InterSystems postrelational database Caché exposes many features that are similar to RDF and provide persistence with semantic part. Some models for relational databases exist but these lack features like object-oriented data-structures and multidimensional variables. The aim of this thesis is to develop an RDF model for Caché that saves RDF data in an object-oriented form. Furthermore an interface for importing RDF data will be presented and implemented.