Intern
    Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme

    Schnelleinstieg

    Eine Anfrage an das Data-Warehouse stellen

    Dazu sind nur wenige Schritte notwendig: Einen Katalogeintrag auswählen, in das Anfragefenster ziehen und suchen.

    Nach dem Login sieht der User die Oberfläche des PaDaWaN, die im wesentlichen in drei Bereiche aufgeteilt ist. Im Katalog (links) sind alle Attribute organisiert. Diese können in das Anfragefenster (oben rechts) gezogen werden. Hier kann die Anfrage genauer formuliert werden durch die Verwendung von Zeilen, Spalten und Filtern. In der Ergebnisansicht (unten rechts) sind die aggregierten Fall-/Patientenzahlen tabellarisch oder als Diagramm dargestellt.

    Durch das Browsen im Katalog kann der Nutzer auf die zur Verfügung stehdenden Attribute hierarchisch strukturiert zugreifen. Hier bekommt er wertvolle Informationen über die Häufigkeit jedes Attributs. Diese steht am Ende der Zeile in Klammern.

    Jeder Katalogeintrag kann durch einen Doppelklick oder per Drag and Drop für eine Anfrage ausgewählt werden. Die Zeilen und Spalte sind frei konfigurierbar.

    Durch hinzufügen von weiteren Attributen kann die Anfrage verfeinert und immer weiter konfiguriert werden. Die schnellen Abfragen ermöglichen dabei einen inkrementellen Arbeitszyklus. Eine tabellarische Ergebnisansicht sorgt für schnell verständliches Feedback und eine angenehme Arbeitsumgebung.

    Patientenfallsuche

    Während die oben beschriebene Statistik-Suche nur aggregierte Zahlen präsentiert, können berechtigte Nutzer in der Patientenfallsuche die tatsächlichen Werte der Patienten einsehen.

    In der Patientenfallsuche können durch die Angabe von Filtern einige Patienten gesucht werden und die genauen Werte eingesehen werden. Diese Werte können sowohl strukturierte Daten, wie Diagnosen, Stammdaten oder Prozeduren als auch unstrukturierte Daten wie Arztbriefe sein. In Texten kann auch noch Wörtern und komplexeren Zusammenhängen gesucht werden.

    Attribut-Analyse

    Jeder Katalogeintrag kann in einem eingebauten Analyse-Tool genauer angesehen werden. Hier kann das Auftreten in einer Zeitleiste interaktiv betrachtet werden. Außerdem geben Histogramme und TagClouds Informationen über die Werte der Attribute.