Success Story: SP-EU

Tabelle:

Überschrift: Europäisches Forschungsprojekt im Gesundheitsbereich: "Social Prescribing"

Kurzbeschreibung

Beim Social Prescribing arbeiten sog. Link Worker als Bindeglied zwischen klassischer medizinischer Versorgung und sozialen Unterstützungsangeboten. Im Rahmen des Forschungsprojekts SP-EU, gefördert von der Europäischen Kommission, hatte die Active Group den Auftrag, eine Software zu entwickeln, die die Arbeit der Link Worker unterstützt.

Branche: Sozialforschung Art des Projekts: Digitalisierung Projektzeitraum: Januar 2025 - Januar 2030

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Die Initiative

Viele Menschen gehen nicht wegen unmittelbarer medizinischer Beschwerden zum Hausarzt, sondern aufgrund psychosozialer Belastungen wie Vereinsamung und sozialer Isolation. Solchen Patienten können Mediziner nicht gerecht werden und Arztpraxen werden zusätzlich belastet. Ein Konzept, das hier Abhilfe verspricht, ist das sog. Social Prescribing, was bereits im Gesundheitssystem des Vereingten Königreichs zum Einsatz kommt. Beim Social Prescribing vermitteln Link Worker zwischen medizinischen Einrichtungen wie Hausarztpraxen und sozialen Angeboten wie Seniorentreffs, Beratungsstellen, Sportvereinen etc.

Das Forschungsprojekt SP-EU hat das Ziel, die Eignung des Social-Prescribing-Regimes im Rahmen der Gesundheitssysteme der EU zu ermitteln. Das Projekt wird von der Europäischen Kommission über einen Zeitraum von fünf Jahren mit 6,97 Millionen Euro gefördert und von 22 Forschungsinstituten und Unternehmen in Europa föderal umgesetzt.

Projects Facts

Research Objectives

Der Auftrag

Die Active Group wurde beauftragt, eine Software zu entwickeln, die die Link Worker in ihrer Arbeit -- bspw. bei der Vermittlung von Individuen an passende soziale Gruppen und Vereine -- unterstzützt.

Der Beruf des Link Workers existiert als solcher noch nicht. Die Stelle wurde mit dem Forschungsprojekt ins Leben gerufen. Für die Erhebung der Anforderungen an die Software suchten wir demnach nach Personen mit ähnlichem Berufsprofil und befragten diese zu ihrer Vorgehensweise bei Vermittlungen. Dabei setzen wir die Methodik des "Domain Storytelling" ein, um das System-as-is zu dokumentieren.

Die Befragung ergab, dass Link Worker aus verschiedenen Informationsquellen, wie Google Maps, ChatGPT, internen Excel-Listen, spezifischen Vereinswebseiten und Broschüren lokaler Behörden nach passenden Angeboten für den Patienten suchten. Die Art der Informationen, die verwaltet und abgefragt werden, sind heterogen: Oft geht es um Organisationen und deren Angebote, manchmal um Ansprechpersonen, manchmal um abstrakte Abläufe (Beispiel: "Welche Liste von Maßnahmen ... Schlaganfall?") oder Informationen in ganz anderer Form. Dementsprechend nutzen Link Worker in ihrer Arbeit diverse Softwarelösungen: Google Maps eignet sich gut für die räumliche Suche und das Nachschlagen von Öffnungszeiten, Excel-Spreadsheets eignen sich, um allerlei Listen zu pflegen und zu durchsuchen, Broschüren eignen sich gut für den ersten Überblick und ein Nachschlagen von Ansprechpersonen etc.

Unsere Anforderungsanalyse ergab, dass wir grundsätzlich zwei verschiedene Wege einschlagen können:

• Wir identifizieren einen schmalen Anwendungsbereich, der von bisheriger Software und Informationsangeboten noch nicht akzeptabel abgebildet ist und entwickeln dafür eine maßgeschneiderte Software.
• Wir gehen in die Breite und entwickeln eine Plattform, die so flexibel ist, dass die Link Worker eigenständig Strukturen entwickeln können, die sie für hilfreich erachten. Die Plattform selbst macht keinerlei Vorgaben, welche Informationen dort zu verwalten sind und die Plattform macht keine Vorgaben, wie diese Informationen strukturiert sind.

Die Lösung

Wir entschieden uns für den zweiten Weg: Die Bereitstellung einer flexiblen Plattform zur Informationsverwaltung; angereichert mit Werkzeugen für spezifischere Anliegen.

In der technischen Entwicklung entschieden wir uns für einen zweistufigen Ansatz:

1. Infrastruktur Eine Informationsinfrastruktur auf Basis eines von allen Link Workers geteilten Knowledge Graph. (Hakelig formuliert, Alexandra muss noch mal ran)

2. Werkzeuge zur Eingabe und Ausgabe von Informationen Die Informationsinfrastruktur wird durch Werkzeuge ergänzt, die die Eingabe und Ausgabe von Informationen erleichtern. Dazu gehören eine LLM-unterstützte Eingabe sowie eine geografische Suchoberfläche mit KI-unterstützter Freitextsuche.

Infrastruktur: Semantic Web

Das Konzept des Semantic Web beschreibt die Erweiterung des World Wide Web um maschinenlesbare, semantisch strukturierte Informationen. Ziel ist es, Daten nicht nur für Menschen darzustellen, sondern auch für Software interpretierbar und verknüpfbar zu machen. Das Resource-Description-Framework (RDF) ist ein zentraler Standard zur Modellierung solcher semantischen Daten. Mit RDF ist es möglich, sehr viele inhaltliche Konzepte (Öffnungszeiten, Orte, Ansprechpersonen, Mitgliedschaften, administrative Zuständigkeiten) maschinenlesbar zu beschreiben. Diese Semantic-Web-Standards wurden über Jahrzehnte entwickelt und haben sich in diversen Kontexten bewährt. Indem wir auf diesen Standards aufbauen, können wir von dieser langjährigen Arbeit profitieren.

Werkzeuge zur Ein- und Ausgabe

Um neue Einträge in das Linkworking-Tool zu importieren, können Nutzer Informationen in natürlicher Sprache (bspw. Webseiten zu sozialen Angeboten, öffentliche Broschüren oder selbst formulierte Beschreibungen) von einem LLM-Tool ihrer Wahl in das technische RDF-Format übersetzen lassen. Diese RDF-formatierten Daten können vom Linkworking-Tool eingelesen werden und stehen von diesem Zeitpunkt an als Datengrundlage zur Verfügung.

Da die automatische Umwandlung fehleranfällig sein kann, sollte der erzeugte Eintrag vor dem Import durch den Nutzer überprüft werden. Ein Vorteil von RDF ist die Zusammentragung von Informationen aus unterschiedlichen Informationsquellen (sofern diese RDF-lesbar sind). Des Weiteren können neue Einträge im Linkworking-Tool schnell und unkompliziert erstellt werden.

Die Plattform bietet vier zentrale Funktionen, die das Finden passender Angebote erleichtern.

• Die Geo-Suche ermöglicht es Nutzern, passende Angebote schnell und übersichtlich auf einer Karte zu finden.
• Die Freitextsuche ermöglicht es Nutzern, Angebote in natürlicher Sprache zu suchen, ohne die exakten Begriffe kennen zu müssen. Technisch basiert sie auf einer semantischen Suche mit Vector Embeddings, die die Bedeutung statt bloßer Schlüsselwörter verarbeitet.
• Ergänzt wird dies durch Reverse Geocoding. Standortdaten werden automatisch aus vorhandenen Geodaten abgeleitet, sodass Nutzer keine Koordinaten manuell eingeben müssen.
• Darüber hinaus können Link Worker über die Visualisierung des Knowledge Graph Zusammenhänge zwischen Angeboten, Akteuren und Themen erkunden – und dabei hilfreiche Informationen entdecken, nach denen sie nicht explizit gesucht hätten.

Wie gingen wir vor?

Nach Sichtung von Softwarebibliotheken für RDF entschieden wir uns für die JVM als Softwareplattform. Die Java-Bibliothek Apache Jena bietet effiziente und robuste Implementierung für fast alle Semantic-Web-Konzepte. Für unseren Teil der Software wählten wir die funktionale Programmiersprache Clojure. Clojure-Programme sind in der Regel übersichtlicher und wartbarer als entsprechende Java-Programme, sind aber dennoch mit JVM-Bibliotheken interoperabel.

Ein zentrales Augenmerk in all unseren Projekten ist die Datenmodellierung. Dabei werden die benötigten Daten und Beziehungen systematisch definiert. Eine saubere Datenmodellierung bildet die Grundlage für wartbare Softwaresysteme, die sich über den gesamten Lebenszyklus hinweg kostengünstig an neue Anforderungen anpassen lässt.

Für die Verifikation der Software nutzen wir neben den üblichen Testmethodiken auch sog. Property Tests. Während bspw. Unit Tests einzelne Funktionen anhand weniger Stichproben testen, prüfen Property Tests allgemeine Eigenschaften des Systems über viele automatisch generierte Eingaben hinweg.

Mittels Continuous Integration and Delivery werden Softwareupdates, wie z.B. weitere Verbesserungen der semantischen Suche, und Fehlerbehebungen automatisch durchgeführt.

Kritische Reflexion und Ausblick

Ob das Programm auch mittel- und langfristig genutzt wird und Linkworker unterstützt, hängt von deren Bereitschaft ab, die Datenbank zu pflegen und auf dem neuesten Stand zu halten. Wenn Nutzer ihre Informationen weiterhin nur in Notizbüchern, Google Maps, Tabellen speichern und nicht in das Linkworking-Tool übertragen, bleiben die Informationen für andere Nutzer unsichtbar.

Zudem ist das Denken in Informationsgraphen für viele Link Worker ungewohnt. Im Gegensatz zu dokumentenbasierten Systemen werden Informationen als verknüpfte Knoten und Beziehungen modelliert. Deshalb war eine Schulung der Nutzer notwendig.

Ob das Konzept Social Prescribing sich in europäischen Ländern etabliert oder nicht, können wir nicht beeinflussen. Falls ja, dann sind wir optimisitisch, dass unsere Software auch im weiteren Verlauf ein nützliches Werkzeug für den Informationstausch zwischen Link Workers bieten kann. Anpassbar an neue Anforderungen ist es dank funktionaler Softwarearchitektur jedenfalls ;-)