| Klinische Informationssysteme enthalten große Mengen von textuellen Daten für patientenbasierte medizinische Aufzeichnungen, wobei diese meist in semistrukturierten Dokumentvorlagen eingebettet sind. Die Verwendung von kodierten Daten und einem kontrollierten Vokabular, ist meist auf die Abrechnung medizinischer Leistungen, Forschung und Qualitätssicherung beschränkt. Unstrukturierte oder semistrukturierte Informationen sind schwierig zu analysieren, obwohl es jedoch Anwendungsfälle der klinischen Dokumentenrecherche gibt, die von einer verbesserten Semantik profitieren würden.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung und Bewertung technischer Lösungen für Gesundheitsfachkräfte und Forscher bei der Suche nach patientenbezogenen Informationen und wie diese dabei effizient, je nach Informationsbedarf, unterstützt werden können. Die Datenbestände, die dabei untersucht werden, sind aus verschiedenen klinischen Abteilungen entstanden und wurden innerhalb eines klinischen Informationssystems abgespeichert. Verschiedene dem aktuellen Stand der Technik existierende Frameworks, Methoden und Lösungen aus Industrie und Forschung werden untersucht, in wie weit sie sich auf die jeweilige Sprachendomäne anpassen und optimieren lassen, um gängige Suchanfragen von medizinischen Experten zu unterstützen.
Die verschiedenen Ansätze wurden auf anonymisierte klinische Texte angewandt und zeigen das Potential angepasster Suchlösungen für die jeweilige Sprachendomäne für eine bessere Informationsrecherche in der Medizin. Folgende Rechercheszenarien wurden dabei untersucht: dokumentenbasierte Patientensuche und patientenbasierte Dokumentensuche. In diesen Anwendungsfällen können erweiterte Textverarbeitungsmethoden den medizinischen Domänenexperten in seiner Arbeit unterstützen. Die Ergebnisse zeigen die Möglichkeiten und Limitationen neuer Frameworks und Technologien für die Verarbeitung von unstrukturierter Information in klinischen Informationssystemen auf. Für ausgewählte Inhalte in klinischen Informationssystemen, können sie eine Verbindung zwischen patientenbasierten Speichersystemen und krankheitsorientierten Suchsystemen darstellen.
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