Publikationen

Durch das SMITH Konsortium wurden bisher folgende Publikationen veröffentlicht
(Stand: 04/2021):

2021

  • Maassen O, Fritsch S, Palm J, Deffge S, Kunze J, Marx G, Riedel M, Schuppert A, Bickenbach J (2021) Future Medical Artificial Intelligence Application Requirements and Expectations of Physicians in German University Hospitals: Web-Based Survey. J Med Internet Res. 2021;23(3): e26646. DOI: 10.2196/26646

2020

  • Bild R, Bialke M, Buckow K, Ganslandt T, Ihrig K, Jahns R, Merzweiler A, Roschka S, Schreiweis B, Stäubert S, Zenker S, Prasser F, Towards a comprehensive and interoperable representation of consent-based data usage permissions in the German medical informatics initiative, BMC Med Inform Decis Mak. 2020; 20: 103; DOI: 10.1186/s12911-020-01138-6
  • Borchert F, Lohr C, Modersohn L, Langer T, Follmann M, Sachs JP, Hahn U, Schapranow MP, GGPONC: A Corpus of German Medical Text with Rich Metadata Based on Clinical Practice Guidelines, arXiv:2007.06400v1, https://www.aclweb.org/anthology/2020.louhi-1.5/
  • Faessler E, Oleynik M, Hahn U, What Makes a Top-Performing Precision Medicine Search Engine? Tracing Main System Features in a Systematic Way, InProceedings of the 43rd International ACM SIGIRConference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR ’20),July 25–30, 2020, Virtual Event, Xi’an, China.ACM, New York, NY, USA,10 pages, DOI: 10.1145/3397271.3401048
  • Gleim LC, Karim MR, Zimmermann L, Kohlbacher O, Stenzhorn H, Decker S, Beyan O, Enabling ad-hoc reuse of private data repositories through schema extraction,. Journal of Biomedical Semantics 11(6), 2020, DOI:10.1186/s13326-020-00223-z
  • Hagel S, Gantner J, Spreckelsen C, Fischer C, Ammon D, Saleh K, Phan-Vogtmann LA, Heidel A, Müller S, Helhorn A, Kruse HM, Thomas E, Rißner4 F, Haferkamp S, Vorwerk J, Deffge S, Juzek-Küpper MF, Lippmann N, Lübbert C, Trawinski H, Wendt S, Wendt T, Dürschmid A, Konik M, Moritz S, Tiller D, Röhrig R, Pletz M, Scherag A: A hospital-wide electronic medical record-based computerized decision support system to improve outcomes of patients with staphylococcal bloodstream infection (HELP). Study protocol for a multicenter stepped-wedge cluster randomized trial. BMJ Open 2020;10(2):e033391. DOI:10.1136/bmjopen-2019-033391
  • Hahn U, Oleynik M, Medical Information Extraction in the Age of Deep Learning, Yearb Med Inform. 2020 Aug; 29(1): 208–220, 2020, DOI: 10.1055/s-0040-1702001
  • Kesselmeier M, Benda N, Scherag A, Effect size estimates from umbrella designs: Handling patients with a positive test result for multiple biomarkers using random or pragmatic subtrial allocation, PLoS One. 2020; 15(8): e0237441, 2020, DOI: 10.1371/journal.pone.0237441
  • Klingner CM, Ritter P, Brodoehl S, Gaser C, Scherag A, Güllmar D, Rosenow F, Ziemann U, Witte OW, Research data management in clinical neuroscience: the national research data infrastructure initiative, Neuroforum 2020, DOI:10.1515/nf-2020-0039
  • Kunze J, Fritsch S, Peine A, Maaßen O, Marx G, Bickenbach J, Management of ARDS: From ventilation strategies to intelligent technical support – Connection the dots, J Trend in Anaesthesia and Critical Care; 2020; DOI: 10.1016/j.tacc.2020.05.005
  • Löbe M, Matthies F, Stäubert S, Meineke FA, Winter A, Problems in FAIRifying Medical Datasets, Stud Health Technol Inform 2020;270:392-396. DOI: 10.3233/SHTI200189
  • Lohr C, Modersohn L, Hellrich J, Kolditz T, Hahn U, An Evolutionary Approach to the Annotation of Discharge Summaries, Studies in Health Technology and Informatics, 2020, Ebook: Volume 270: Digital Personalized Health and Medicine, 28-32, DOI: 10.3233/SHTI200116
  • Maassen O, Fritsch S, Gantner J, Saskia Deffge S, Kunze J, Marx G, Bickenbach J, Future Mobile Device Usage, Requirements, and Expectations of Physicians in German University Hospitals: Web-Based Survey, J Med Internet Res, 2020;22(12):e23955. DOI: 10.2196/23955.
  • Marx G, Fritsch S, Bickenbach J, Kunze J, Maaßen O, Deffge S, Haferkamp S, Schuppert A, big data und smartphones auf der intensivstation, Wie Smartphone und Künstliche Intelligenz dabei helfen,beatmete Patienten zu behandeln, www.gesundhyte.de, 2020, Ausgabe 13, 30-33
  • Sadik A, Patterson LFS, Öztürk S, Mohapatra SR, Panitz V, Secker FS, Pfänder P, Loth S, Salem H, Prentzell MT, Berdel B, Iskar M, Faessler E, Reuter F, Kirst I, Kalter V, Foerster KI, Jäger E, Guevara CR, Sobeh M, Hielscher T, Poschet G, Reinhardt A, Hassel JC, Zapatka M, Hahn U, von Deimling A, Hopf C, Schlichting R, Escher BI, Burhenne J, Haefeli WE, Ishaque N, Böhme A, Schäuble S, Thedieck K, Trump S, Seiffert M, Opitz CA, IL4I1 Is a Metabolic Immune Checkpoint that Activates the AHR and Promotes Tumor Progression, CELL, 182(5), 2020, 1252-1270.e34, DOI:10.1016/j.cell.2020.07.038
  • Schemmann U, Schneider B, Phan-Vogtmann LA, Müller S, Spreckelsen C. Agiles Lernziel- management mit dem Health Informatics-Learning Objective Navigator (HI-LONa). Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) Zürich, 09.-12.09.2020, DOI: 10.3205/20gma065
  • Schneider B, Schemmann U, Phan-Vogtmann LA, Kropf S, Spreckelsen C, Health Informatics-Learning Objektiv Navigator (HI-LONa) – eine Open-Access-Plattform für ein agiles Lernzielmanagement, GMDS Meeting 06.-09.09.2020, DOI:10.3205/20gmds164
  • Schreiweis B, Ammon D, Sedlmayr M,  Albashiti F, Wendt T; Datenintegrationszentrum – Drehscheibe für Daten in der medizinischen Forschung und Versorgung: Datenintegration und ihre Voraussetzungen. In: gesundhyte.de: das Magazin für Digitale Gesundheit in Deutschland 11 (2020), Nr. 13, S. 84–87, ISSN: 2702-2544
  • Uciteli A, Beger C, Kirsten T, Meineke FA, Herre H, Ontological representation, classification and data-driven computing of phenotypes, J of Biomedical Semantics, 2020, 11(15), DOI:10.1186/s13326-020-00230-0

2019

  • Ammon D, Bietenbeck A, Boeker M, Ganslandt T, Heckmann S, Heitmann K, Sax U, Schepers J, Semler SC, Thun S, Zautke S,: Der Kerndatensatz der Medizininformatik-Initiative – Interoperable Spezifikation am Beispiel der Laborbefunde mittels LOINC und FHIR. Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi), 2019. 4(21): p. 113-117.
  • Buckow K, Ammon D, Bild R, Boeker M, Ganslandt T, Haarbrandt B, Haferkamp S, Sax U, Schepers J, Schreiweis B, Stenzhorn H: Interoperabilität – Konvergenz unterschiedlicher Informationsmodelle. Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi), 2019. 4(21): p. 110-112.
  • Heberle AM  ,Razquin Navas P, Langelaar-Makkinje M, Kasack K, Sadik A, Faessler E, Hahn U, Marx-Stoelting P, Opitz CA, Sers C, Heiland I, Schäuble S, Thedieck K, The PI3K and MAPK/p38 pathways control stress granule assembly in a hierarchical manner In: Life Science Alliance, Vol.2, No.2, e201800257, PMID: 30923191, DOI:10.26508/lsa.201800257
  • Helhorn A, Saleh K, Kruse H M, Phan-Vogtmann LA, Thomas E, Heidel A J, Scherag A, Ammon D (2019). Abgleich technischer Spezifikationen bei der Datentransformation proprietärer Formate in den Interoperabilitätsstandard HL7 FHIR. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), Dortmund, 8–11 September 2019. DOI: 10.3205/19gmds155 (Poster PDF)
  • Hellrich J, Kampe B, Hahn U (2019). The Influence of Down-Sampling Strategies on SVD Word Embedding Stability. RepEval 2019 – Proceedings of the Third Workshop on Evaluating Vector Space Representations for NLP @ NAACL 2019. Minneapolis, MN, USA, 6 June 2019, 18–26. DOI: 10.18653/v1/W19-2003
  • Kolditz T, Lohr C, Hellrich J, Modersohn L, Betz B, Kiehntopf M, Hahn U, Annotating German Clinical Documents for De-Identification., Stud Health Technol Inform. 2019;264: 203-207. DOI: 10.3233/SHTI190212
  • Kruse H M, Helhorn A, Phan-Vogtmann LA, Thomas E, Heidel A J, Saleh K, Scherag A, Ammon D: Modeling a Graph Data Model for FHIR Resources. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), Dortmund, 8–11 September 2019. DOI: 10.3205/19gmds160 (Poster PDF)
  • Lohr C, Kiesel J, Luther S, Hellrich J, Kolditz T, Stein B, Hahn U; Continuous quality control and advanced text segment annotation with WAT-SL 2.0, In: LAW XIII 2019 – Proceedings of the 13th Linguistic Annotation Workshop @ ACL 2019. Florence, Italy, August 1, 2019. A. Friedrich & D. Zeyrek (Eds.), Stroudsburg/PA: Associationfor Computational Linguistics (ACL), 2019, pp. 215–219: DOI: 10.18653/v1/W19-4025
  • Löbe M, Beyan O, Stäubert S, Meineke F, Ammon D, Winter A, Decker S, Löffler M, Kirsten T, Design of Metadata Services for Clinical Data Interoperability in Germany, Stud Health Technol Inform. 2019; 264:1528-1529. DOI: 10.3233/SHTI190518
  • Meineke FA, Stäubert S, Löbe M, Uciteli A, Löffler M, Design and Concept of the SMITH Phenotyping Pipeline., Stud Health Technol Inform. 2019; 267:164-172. DOI: 10.3233/SHTI190821
  • Phan-Vogtmann LA, Helhorn A, Kruse HM, Thomas E, Heidel AJ, Saleh K, Rissner F, Specht M, Henkel A, Scherag A, Ammon D, Approaching Clinical Data Transformation from Disparate Healthcare IT Systems Through a Modular Framework., Stud Health Technol Inform. 2019;258:85-89. DOI:10.3233/978-1-61499-959-1-85
  • Phan-Vogtmann LA, Kruse H M, Helhorn A, Heidel A J, Thomas E, Saleh K, Scherag A, Ammon D: Rückverfolgbarkeit für künstliche Intelligenz: Umsetzung einer Traceability-Strategie bei der modellgetriebenen Entwicklung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), Dortmund, 8–11 September 2019. DOI: 10.3205/19gmds183 (Poster PDF)
  • Schreiweis B, Ammon D, Sedlmayr M, Albashiti F, Wendt T: Das Datenintegrationszentrum – Ausgangspunkt für die datengetriebene medizinische Forschung und Versorgung. Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi), 2019. 4(21): p. 106-110.
  • Tahar K, Müller C, Dürschmid A, Haferkamp S, Saleh K, Jürs P, Stäubert S, Gewehr JE, Zenker S, Ammon D, Wendt T, Integrating Heterogeneous Data Sources for Cross-institutional Data Sharing: Requirements Elicitation and Management in SMITH, medInfo 2019; 264:1785-1786. DOI: 10.3233/SHTI190647
  • Uciteli A, Beger C, Kirsten T, Meineke FA, Herre H: Ontological Modelling and Reasoning of Phenotypes, in Proceedings of the Joint Ontology Workshops (JOWO) 2019, Episode V: The Styrian Autumn of Ontology, Graz, Austria, 2019 http://ceur-ws.org/Vol-2518/paper-ODLS11.pdf
  • Zabka S, Ammon D, Ganslandt T, Gewehr J, Haverkamp C, Kiefer S,  Lautenbacher H, Löbe M, Thun S, Boeker M: Towards a Medication Core Data Set for the Medical Informatics Initiative (MII):Initial Mapping Experience between the German Procedure Classification (OPS) and the Identification of Medicinal Products (IDMP). In: ODLS 2019 : Integrated 9. Workshop Data in Life Sciences and Ontologies in Biomedicine und Life Sciences (OBML), Part of the Joint Ontology Workshops (JOWO 2019), Graz, 23.–25. September 2019

2018

  • Ganslandt T, Boeker M, Löbe M, Prasser F, Schepers J, Semler SC, Thun S, Sax U (2018). Der Kerndatensatz der Medizininformatik-Initiative: Ein Schritt zur Sekundärnutzung von Versorgungsdaten auf nationaler Ebene. Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi), Heft 1, März 2018, Jahrgang 20,17-21; ISSN 1438-0900
  • Hahn U, Matthies F, Lohr C, Löffler M, 3000PA-Towards a National Reference Corpus of German Clinical Language., Stud Health Technol Inform. 2018;247:26-30., DOI: 10.3233/978-1-61499-852-5-26
  • Karim Md R, Nguyen B-Ph, Zimmermann L, Kirsten T, Löbe M, Meineke F A, Stenzhorn H, Kohlbacher O, Decker S, Beyan O D (2018). A Distributed Analytics Platform to Execute FHIR-based Phenotyping Algorithms. Proceedings of the 11th International Conference Semantic Web Applications and Tools for Life Sciences – SWAT4LS 2018, Antwerp, Belgium, 3–6 December 2018. CEUR Workshop Proceedings Vol. 2275. ISSN: 1613-0073
  • Kesselmeier M, Scherag A, Commentary: Arguing for Adaptive Clinical Trials in Sepsis., Front Immunol. 2018; 9:2507. DOI: 10.3389/fimmu.2018.02507
  • Winter A, Stäubert S, Ammon D, Aiche S, Beyan O, Bischoff V, Daumke P, Decker S, Funkat G, Gewehr JE, de Greiff A, Haferkamp S, Hahn U, Henkel A, Kirsten T, Klöss T, Lippert J, Löbe M, Lowitsch V, Maassen O, Maschmann J, Meister S, Mikolajczyk R, Nüchter M, Pletz MW, Rahm E, Riedel M, Saleh K, Schuppert A, Smers S, Stollenwerk A, Uhlig S, Wendt T, Zenker S, Fleig W, Marx G, Scherag A, Löffler M, Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH)., Methods Inf Med. 2018;57(S 01):e92-e105. DOI: 10.3414/ME18-02-0004