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Forschungsstelle
BLV
Projektnummer
1.14.03
Projekttitel
Anwendung eines Text-Mining-Tools für die Nutzung von Pathologiedaten in der Überwachung und Früherkennung von Tierkrankheiten
Projekttitel Englisch
Application of text-mining tools for the use of pathology data in epidemiological surveillance and early detection of animal diseases

Texte zu diesem Projekt

 DeutschFranzösischItalienischEnglisch
Schlüsselwörter
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Erfasste Texte


KategorieText
Schlüsselwörter
(Deutsch)

Sektionsdaten, post mortale Untersuchungen, Syndomklassifizierung, Text-mining, Früherkennung,
Epidemiologische Überwachung

Schlüsselwörter
(Englisch)

Post-mortem data, pathology, syndrome classification, text-mining, early detection,
epidemiological surveillance

Kurzbeschreibung
(Deutsch)

Wie in der Schweizer Tiergesundheitsstrategie 2010+ festgehalten,
sollten Methoden zur Früherkennung von Tierkrankheiten basierend auf
in nationalen Datenbanken gespeicherten Tiergesundheitsdaten in Überwachungsprogramme einfliessen.
Daten von post mortalen Untersuchungen, welche über pathologische Instituten erhältlich sind,
werden jedoch oftmals wenig beachtet, obwohl sie wertvolle Informationen
über Todesursachen und weitere Gesundheitsindikatoren für diverse Tierspezies liefern.
Zusätzlich zum Wert dieser Informationen für Tierärzte und Landwirte im Hinblick auf eine
Bestandesdiagnose und mögliche Behandlungen wären systematische Auswertungen
solcher Sektionsdaten wichtig für nationale und internationale Früherkennungssysteme.

Die akademischen Pathologieinstitute der Vetsuisse Fakultät bieten momentan
den grössten Teil der Sektionsdiagnostik für den landwirtschaftlichen Sektor in der Schweiz an.
Das Ziel dieses Projektes ist es, die in pathologischen Instituten erhobenen Daten
in Form von Sektionsberichten für epidemiologische Überwachungsprogramme,
insbesondere für die Früherkennung von neu auftretenden Syndromen oder Erkrankungen,
nutzbar zu machen. Hierfür werden wir automatisierte Text-mining
und Syndrom-Klassifizierungs-Werkzeuge entwickeln
um 1) relevante Informationen aus überwiegend als Freitextdokumenten abgespeicherten Sektionsberichten,
ohne aufwendige Expertenbegutachtung, extrahieren zu können und
2) pathologische Veränderungen in Syndromgruppen einzuteilen
und so die Effizienz einer Syndromüberwachung steigern zu können.

In einem zweiten Schritt werden diese Werkzeuge auf bestehende Pathologiedaten
angewandt um die Praxistauglichkeit einer Syndromüberwachung mittelsautomatisierter
Auswertung von Sektionsdaten zu testen.
Zusätzlich können aufgrund dieser Ergebnisse Empfehlungen für den Aufbau
oder die Verbesserung von Pathologie-Datenerfassungssystemen,
die eine automatisierte Auswertung ermöglichen, gegeben werden.

Kurzbeschreibung
(Englisch)

As recognized in the Swiss Animal Health Strategy 2010+, methods for early detection,
based on the increasing abundance of data on animal health stored in national databases,
can contribute to valuable and highly efficient surveillance activities. Post-mortem data,
available from pathology services, are often under-exploited although they provide valuable information
on the causes of death and additional health indicators for various animal species. 
In addition to their value for veterinarians and farmers (with regard to treatment and prevention options
for the affected herd), systematic evaluation of post-mortem data could be
of great value for nation-wide and international animal  health and zoonotic disease early warning systems.

The academic pathology institutes of the Vetsuisse Faculty currently provide most
of the veterinary pathology service offered to the food production sector in Switzerland.
The overall goal of this project is to make post-mortem data,
recorded at a veterinary pathology institute readily available for
epidemiological surveillance and the early detection of emerging animal diseases.
In particular, this project will focus on the evaluation of an automated text-mining and syndrome-classifying tool to
1) extract relevant information from pathology reports (written in free text) with minimal expert intervention;
2) classify pathology findings into syndromic groups to enhance the efficiency of health event detection.

In a second step these tools will be applied to existing pathology data
to test the feasibility for syndromic surveillance using automated evaluations of necropsy data.
Additionally, conclusions and recommendations for the setup of pathology data recording systems,
which allow automated text mining and data evaluation, can be given.

Projektziele
(Englisch)

The main goal of the project is to provide case studies and proof of concept for the feasibility
of a real-time disease surveillance and early warning system based on post-mortem data,
recorded at the animal pathology institute in Bern,
using newly developed  text-mining and syndrome-classification tools.

Several methodological steps (grouped in 3 work packages)
need to be taken in order to reach this goal:

Work package 1: descriptive statistics of post-mortem data collected
by the institute of animal pathology between 2000 and 2013

Work package 2: evaluation of automated text-mining
and syndrome-classifying tool

Work package 3: retrospective analysis of the time-series of syndromes
and possible risk factors

The work packages are presented in more details in the section below.

Publikationen / Ergebnisse
(Englisch)
Zugehörige Dokumente
URL-Adressen
(Deutsch)