Prof. Ard den Heeten (LRCB) - Brondata: kennis uit ruwe data
•
0 likes•1,045 views
De presentatie van Prof. Ard den Heeten (LRCB) tijdens de conferentie 'Big Data in de Zorg' van 23 november 2011 in Almere. Op deze conferentie werd het officiële startschot gegeven voor Almere DataCapital en de Dutch Health Hub.
Recommended
Recommended
More Related Content
Similar to Prof. Ard den Heeten (LRCB) - Brondata: kennis uit ruwe data
Similar to Prof. Ard den Heeten (LRCB) - Brondata: kennis uit ruwe data (20)
More from AlmereDataCapital
More from AlmereDataCapital (15)
Prof. Ard den Heeten (LRCB) - Brondata: kennis uit ruwe data
- 1. Digitaal Mammografisch Bevolkingsonderzoek naar Borstkanker in Nederland. Prof. Dr.G.J. Den Heeten Directeur LRCB Nijmegen
- 2. Kennis halen uit (ruwe) big data? ,
- 3. Inhoud • Wat doen we en waarom? • Wat is het probleem? • Hoe kunnen we dit oplossen? • Wat gaan we dan doen?
- 4. Wat doen we en waarom?
- 5. H E A L T H A F F A I R S ~ V o l u m e 2 0 , N u m b e r 5 2001
- 6. H E A L T H A F F A I R S ~ V o l u m e 2 0 , N u m b e r 5 2001 No 5 mammografie
- 8. Dutch Screening Act Preamble (preambule) • “To protect the inhabitants of the Netherlands from screening activities that might endanger the health of the individuals to be examined. “ • Permit system
- 9. Mammographic service Mammographic opportunistic screening screening Off the shelf Utility Supply (commodity)
- 10. 10 000 1 200 000 Mammographic service screening 960 000 1800 19 200 940 000 5280 Utility Supply
- 11. 1971 New York 1975 Nijmegen / Utrecht 1984 Lancet National Evaluation of breast cancer screening in the Netherlands 1990- 1989 start Dutch program 50-69 2007. ( LETB XII ) WWW.LRCB.NL > 50000 screen 1997 Dutch program fully implemented detected breast 1998 Extension to 70-74 cancers 2007 Evaluation No XI NETB 2008 Digitization
- 12. 2010 -30,5
- 14. Need to improve ? 2003 1989
- 15. The rise of the incidence of breast cancer is real and we have not seen the end of it. Dr. M.J. Louwman Thesis Erasmus Universiteit 6 juni 2007
- 16. Wat is het probleem?
- 18. Hospitals • 120 Locations of Hospitals • 105 PACS’s • Survey: 45 responses • 7 Vendors • 28 different releases!
- 22. Save light path Breast Cancer Screening Internet
- 23. 65 Mammographic Units 8 fixed locations 57 mobile units 5000 cliënts per day
- 24. Digital traffic month •3000 (3 Tb) gigabyte per month (data 2011) •200 Tb first contract horizon.
- 26. Probleem 1
- 27. Document Registry Document Repository 28 24-11-2011 PHIT 28
- 28. Interne workflow iSite Alle data online en Realtime kopie van alle images (in iSyntax) formaat Dicom Processor: Dicom for presentation naar de isite processing. – Functie: omzetten naar iSyntax formaat (vergelijkbaar met Working Storage in eigen.iSyntax formaat). Archief. in iSyntax formaat. Niet in DICOM formaat 24-11-2011 PHIT 29
- 29. Probleem 2
- 30. The Digital Test • Digital Mammography
- 31. Pixel = Picture element =
- 32. 50-100 μm spot size and 12 or 16 bits
- 33. information is stored as analog to digital units (ADU) For processing
- 35. Raw Data
- 36. Local contrast optimization For For display processing
- 37. Loss of information X CAD Quality Control Density Display Etc
- 38. Internal Philips Report Philips Restricted • A fundamental shortcoming in the DigiBob approach is that processed images are stored, rather than raw images.
- 40. Hoe gaan we het oplossen?
- 42. Onafhankelijke opslag brondata • Open standaarden (DI-COM, HL7 etc.) • Architectuur gericht op wetenschap en innovatieve projecten en monitoring kwaliteit. • Benchmarking • Anominisatie en synonimisatie • Toegankelijk volgens juiste juridische procedure voor alle onderzoekers (afsprakenstelsel).
- 43. Wat gaan we dan doen?
- 52. NETB interim report 2007
- 55. Detection of Masses: Effect of Training 0.81 Effect of training sample size • 940 cancer regions 0.8 and 38,000 normal Mean Case Sensitivity 0.79 0.78 regions in training 0.77 set 0.76 0.75 • 5 fold cross 0.74 validation 0.73 0.72 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Percentage of regions used for training
- 56. Problems influencing the balance? Sensitivity Mammography 400% 50% Breast Density Related Risk On Breast Cancer I II III IV BI-RADS DENSITY SCALE
- 57. 1 200 000 Mammo Density Grid 975 000
- 58. Digital Screening • Maximaliseren Leeftijd Hoog risisco groepen Borstdichtheid familie
- 59. Digitaal Screenen • Minimaliseren Leeftijd Laag Risico Groepen Borstdichtheid familie
- 61. DIGIBOB Biomarker database: Breast Density, Genomics, Proteonomics, DCIS Biobank etc. Internet questionaires 1. CBS - Statistics Netherlands 2. IKC - Comprehensive Cancer Centres 3. IBOB - Screening Information System 4. GBA – Basic Information Municipalities 5. PALGA – Pathology Reports EPR hospitals Research Infrastructuur ?
- 63. Conclusie • Wat doen we en waarom? • Bijna 1 miljoen vrouwen per jaar. Sterfte reductie • Wat is het probleem? • Opslag van brongegevens • Hoe kunnen we dit oplossen? • Leverancier neutrale opslag van de brondata • Wat gaan we dan doen? • Optmalisatie van huidige systeem en naar meer individuele screening.