„Grundlage für Rat und Tat sind die eigenen Daten.“

Helmut Krcmar

Projekt 08 | Patientendaten

Digitale Dateninstrumente für depressive PatientInnen

Die Ziele

01/

Identifikation von Barrieren und Potentialen für die Depressionsbehandlung durch von PatientInnen erhobene klinischen Daten

02/

Evaluierung eines digitalen Datenprototypes zur durch patientenerhobene Daten der Depressionsversorgung

Beschreibung

Dieses Projekt widmet sich der Annahme, dass durch geeignete IT-gestützte Strategien PatientInnen stärker in die Diagnose und Therapie integriert werden können und durch aktive Beteiligung an der Datensammlung und Interpretation ein besserer Behandlungserfolg (z.B. schnellerer Therapiebeginn, gezieltere Therapie, Überwachung einer Therapieänderung) erzielt werden kann. So sollen zunächst die Potenziale sowie die Akzeptanz IT-gestützter Strategien der Value Co-Creation auf Seiten der ÄrztInnen und PatientInnen anhand eines Prototyps untersucht werden. Der Fokus liegt dabei nicht auf einer gemeinsamen Entscheidungsfindung (Shared Decision Making), sondern vielmehr auf Ansätzen zur Sammlung von diagnose-/therapierelevanten Daten durch die Patientin/den Patienten und deren Analyse durch die Ärztin/den Arzt. Als technische Grundlage für die IT-gestützten Strategien dient die prototypische Konzeption eines digitalen Zwillings zur Aggregation depressionsrelevanter Daten. Hierzu sollen entsprechend semantische Datenmodelle entwickelt werden, um die verschiedenen, relevanten Daten für die spätere Verarbeitung in geeigneter Weise abspeichern zu können. Zusätzlich werden, durch die Patientin/den Patienten selbst erhobenen Daten mittels verschiedener Selbst-Monitoring-Optionen (z.B. Pulsmesser, Schlafsensoren, Kurzfragebögen, etc.), erfasst. Das mittels ontologischer Verknüpfung, viele Aspekte umfassende Datenprofil der jeweiligen NutzerIn soll anschließend mittels explorierender Analyseverfahren, aus dem Machine Learning- und Big Data Analytics-Bereich, untersucht und entsprechend für die behandelnde Ärztin/den behandelnden Arzt mit modernen Visualisierungsansätzen (Visual Analytics) aufbereitet werden. Durch eine intensive Einbindung von ÄrztInnen und PatientInnen in den Entwicklungsprozess (Design Science Methode, Interviews) soll eine hohe Nutzungsakzeptanz bei beiden Zielgruppen sowie eine Verunsicherung der PatientInnen durch frühe Indikatoren vermieden werden.

Internationale Kooperation: Pim Cuijpers, Niederlande

https://research.vu.nl/en/persons/pim-cuijpers

Qualifizierung

IT Management für HausärztInnen und in primärmedizinischer Forschung

Visual Analytics

Principal Investigator | Projekt 08

Prof. Dr. rer. oec. Helmut Krcmar

Technische Universität München

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik

Boltzmannstr. 3

85748 Garching

089 289-19532

helmut.krcmar@tum.de

Affiliation
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, TU München

Funktion
Lehrstuhlinhaber

Arbeitsschwerpunkte

Digitale Transformation, Informations- und Wissensmanagement, plattformbasierte Ökosysteme, Management IT-basierter Dienstleistungen,

Stationen akademische Ausbildung

1978 bis 1984 Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Saarbrücken, PhD

1973 bis 1978 Universität Saarbrücken Dipl.-Kfm. (MBA)

Stationen berufliche Tätigkeiten

1978 bis 1984 Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik an der Universität Saarbrücken

1984 bis 1985 Post-doctoral fellow; IBM Scientific Center, Los Angeles

1985 bis 1986 Visiting Assistant Professor; L. N. Stern Grad. School of Business Administration, New York University

1986 bis 1987 Assistant Professor; Baruch College, The City University of New York

1987 bis 2002 Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik im Institut für Betriebswirtschaftslehre an der Universität Hohenheim

2002 bis heute Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der Fakultät Informatik der Technischen Universität München (TUM)

Mitgliedschaften
Funktionen

2018 bis heute Vizedekan TUM School of Management, Gründungsdekan des TUM Campus Heilbronn

2000-2002 Dekan Institut Wirtschaftswissenschaften, Universität Hohenheim, Stuttgart

Gründer der Informations- und Technologiemanagement Beratungsgesellschaft mbH (ITM)

Mitbegründer mehrerer Spin-Offs aus dem universitären Umfeld, zum Beispiel der Retit GmbH, der Qupe GmbH und der Tür an Tür – Digitalfabrik gGmbH

Akademischer Direktor des SAP University Competence Center @ TUM

Academic Director des TUM EEC Executive MBA Studiengangs „Business and IT“

Mitglied des Boards des Center for Digital Technology and Management (CDTM)

Mitglied des Vorstands und Vorsitzender des Forschungsausschusses im MÜNCHNER KREIS

Mitglied der Editorial Boards von ACM TMIS, BISE, Electronic Markets, ISeB, JSMR

Advisory Board JIT

Honorary Board member JSIS

Mitglied acatech

Preise

2019 1. Platz im “WirtschaftsWoche”-Ranking der forschungsstärksten BWL-Professoren im deutschsprachigen Raum

2016 AIS Fellow, Association for Information Systems

2016 IBM Faculty Award, IBM Research

Wissenschaftliche Publikationen

1. Berkovich, M.; Leimeister, J.M.; Hoffmann, A.; Krcmar, H.: A requirements data model for product service systems. In: Requirements Engineering 2014, Vol. 17, p.161-186.

2. Hoermann, S.; Hlavka, T.; Schermann, M.; Krcmar, H.: Determinants of vendor profitability in two contractual regimes: an empirical analysis of enterprise resource planning projects. In: Journal of Information Technology (JIT), 2015, Vol. 30, p. 325-336.

3. Eymann, T.; Legner, C.; Prenzel, M.; Krcmar, H.; Müller, G.; Liggesmeyer, P.: Addressing Grand Challenges – Implications for BISE Research. Business & Information Systems Engineering 57(6): 409-416 (2015).

4. Goffart, K. G., Schermann, M., Kohl, C, Preißinger, J. , Krcmar, H.: Using the Default Option Bias to Influence Decision Making While Driving. International Journal of Human Computer Interaction 32(1): 39-50 (2016).

5. Ebner, K.; Mueller, B.; Urbach, N.; Riempp, G.; Krcmar, H.: Assessing IT Management’s Performance: A Design Theory for Strategic IT Benchmarking. In: IEEE Transactions on Engineering Management, 2016, Vol 63, p. 113-126

6. Schermann, M.; Dongus, K.; Yetton, P.; Krcmar, H.: The role of Transaction Cost Economics in Information Technology Outsourcing research: A meta-analysis of the choice of contract type. In: Journal of Strategic Information Systems (JSIS), 2016.

7. Schermann, Michael; Yetton, Philip; Krcmar, Helmut: A response to “Transaction Cost Economics on Trial Again”. In: Journal of Strategic Information Systems (JSIS), 2016.

8. Wiesche, M., Jurisch, M., Yetton, P. W., & Krcmar, H. (2017). Grounded Theory Methodology in Information Systems Research MIS Quarterly, 41(3), 685-702.

Lebenslauf

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Kollegiat | Projekt 08

Philipp Reindl-Spanner