Im Umfeld der Medizintechnik entwickelt sich das noch junge und vielversprechende Konzept der Chirurgischen Workflows. Dabei handelt es sich um eine Methode zur intelligenten Erfassung von Prozessbeschreibungen, die im Laufe chirurgischer Eingriffe erhoben werden. Um diese Daten analysieren zu können, ist ein formales Modell notwendig, wodurch eine einheitliche Aufnahme der chirurgischen Vorgänge ermöglicht wird. Die Anwendungsbereiche Chirurgischer Workflows sind weit gestreut. Sie reichen von der Planungsunterstützung im Vorfeld der Operationen bis zur Workflow-Exploration auf Basis durchgeführter Operationen, von der Suche nach Optimierungspotential hinsichtlich der Instrumente bzw. Assistenzsysteme bis zur Verifizierung medizinischer Hypothesen. In dieser Studie wird ein Data Warehouse (DWH) entwickelt, womit chirurgische Workflows erfasst und analysiert werden können. Hierzu wird die herkömmliche Data-Warehouse-Technologie an die besonderen Anforderungen angepasst, die sich im Zusammenhang mit der Analyse von Prozessbeschreibungen ergeben. Es wird gezeigt, wie der Anwender eine multidimensionale Sicht sowohl der Operationen, wie auch ihrer Workflow-Komponenten, erhält und er in die Lage versetzt wird, die zu analysierenden Kennzahlen selbst zu definieren und diese entlang verschiedener Dimensionen und Detaillierungsgrade zu aggregieren. Zunächst führt der Autor in die grundlegenden Themen Business Intelligence (BI), Data Warehouse, multidimensionales Datenmodell und Online Analytical Processing (OLAP) sowie Business Process Intelligence (BPI) ein. In der initialen Designphase des DWH wird die Strukturierung des chirurgischen Workflows behandelt sowie die Überlegungen zu den eingesetzten Datenerfassungsstrategien beleuchtet. Das auf dieser Basis in Form eines E/R-Diagramms erstellte Modell zur Erfassung chirurgischer Prozesse dient als Grundlage für das nachfolgend zu entwickelnde multidimensionale Datenmodell und kann als Input einer Transformation betrachtet w
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