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Projektbeschreibung

  • Entwicklung
  • Database Design
  • Personalized Medicine
  • Reporting Tool
  • Krebstherapie
  • SAP HANA
  • Big Data

Entwicklung eines Reporting-Tools: Für eine zuvor genau diagnostizierte Krebserkrankung / Gen-Mutation, generiert das Reporting-Tool einem zugelassenen Arzt Berichte, die Vorschläge hinsichtlich der besten Medikamente / Therapien für diese konkrete Krebserkrankung enthalten.

Die Entwicklung des Reporting-Tools basiert auf der Big Data Technologie: Ziel der Anwendung ist es, die beste Behandlung für eine zuvor festgestellte Genmutation zu empfehlen.

Für jeden konkreten Einzelfall (Patientenfall) ermittelt die Anwendung, welches der am besten passende CVI (Clinical Variant Interpretation – Biomarker) ist und empfiehlt dem zugelassenen Arzt (Benutzer der Anwendung) die beste Behandlung des Krebspatienten.

Die in der HANA-Datenbank implementierten Algorithmen berücksichtigen den bereits in einer Datenbank gespeicherten Wissensbestand, sowie die vom Benutzer der Anwendung (zugelassener Arzt) neu eingegebenen Werte.

Das bedeutet: Je öfter die Anwendung verwendet wird (mit neuem Wissen gespeist wird), desto genauer/besser werden die Ergebnisse, da mit jeder Verwendung die Wissensbasis erweitert wird und sich dadurch die nächsten Ergebnisse verbessern.

Die Benutzeroberfläche basiert auf OpenUI5 (Single Page Application) und die Persistenzschicht ist die HANA-Datenbank mit Entitäten, die als REST (xsjs services) und OData (xsodata) Dienste eingesetzt sind.

Im Projekt verwendete Technologien

  • HANA SQL Script
  • xsjs
  • JavaScript (SAPUI5)
  • HTML5
  • CSS
  • JSON
  • OData
  • Rest Services
  • HANA

Projekt-Aufgabe

contrimo war im Rahmen der Backend-Entwicklung/Datenbankdesign für folgende Aufgaben im Gesamtprojekt verantwortlich:

  • Datenbankdesign
  • Implementierung von Algorithmen für passende Mutationen und CVIs
  • Implementierung von xsodata und rest (xsjs) Diensten
  • Verbesserung der Leistung (Zwischenspeichern von Daten, Forcieren der frühen Materialisierung von Daten, Aufteilung Forderung in mehrere je nach Handlung des Benutzers)