Artikel
Inhaltliche Erschließung und Verknüpfung medizinischer Lernmedien über ein semantisches Netz
Suche in Medline nach
Autoren
Veröffentlicht: | 18. September 2012 |
---|
Gliederung
Text
Einleitung und Problemstellung: Im emedia skills lab bietet das Audiovisuelle Medienzentrum der Medizinischen Fakultät der RWTH Aachen Studierenden digitale Lehr-/Lerneinheiten über Krankheitsbilder, über human- und zahnmedizinische Untersuchungs- und Behandlungsverfahren sowie Vorlesungspodcasts an. Inhaltlich ergeben sich vielfältige medizinische Querbezüge zwischen den Medien (z.B.: zwischen der Darstellung eines Untersuchungsverfahrens, der Vorstellung eines Behandlungsverfahrens, der Vermittlung von diagnostischen Kriterien und einem Vorlesungspodcast). Es verbietet sich, alle inhaltlich sinnvollen elektronischen Querverweise (Links) direkt in die Medien einzufügen: Mit steigender Zahl der Medien ist eine konsistente Wartung dieser Verweise nicht mehr zu leisten.
Ziel: Die Medien werden stattdessen einheitlich mit Schlagworten versehen. Diese Schlagworte sind untereinander nach medizinischen Aspekten in einem Semantischen Netz verknüpft. Die Studierenden navigieren über dieses Netz zu inhaltlich verwandten Medien [1], [2].
Methoden: Das Semantische Netz wurde unter Nutzung existierender, international etablierter Klassifikationen (MeSH, SNOMED-CT, UMLS-Semantic-Net) erstellt und zentral als Webapplikation angeboten. Technische Basis ist das Semantic-Mediawiki [3].
Ergebnisse: Das im Web zugängliche Semantische Netz umfasst über 2.810.000 Verknüpfungen zwischen mehr als 180.000 Hauptbegriffen und zugeordneten Teilbereichen (qualifizierte Konzepte). Ein Teil des emedia skills lab wurde bereits verschlagwortet.
Zusammenfassung: Das Semantische Netz erreicht eine einheitliche Navigation zwischen medizininhaltlich verwandten Medien. Querverweise lassen sich dauerhaft konsistent halten und fördern die Orientierung im Stoffgebiet.
Literatur
- 1.
- Cimino JJ, Elkin PL, Barnett GO. As we may think: the concept space and medical hypertext. Comput Biomed Res. 1992;25(3):238-263. DOI: 10.1016/0010-4809(92)90041-8
- 2.
- Friedl R, Klas W, Westermann U, Rose T, Tremper J, Stracke S, Gödje O, Hannekum A, Preisack MB. The CardioOP-Data Clas (CDC). Development and application of a thesaurus for content management and multi-user teleteaching in cardiac surgery. Methods Inf Med. 2003;42(1):68-78.
- 3.
- Mikroyannidis A. Toward a social semantic web. Computer. 2007;40(11):113-115. DOI: 10.1109/MC.2007.405