20.11.2025 aktualisiert
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Projekthistorie
Das "Forschungsdatenzentrum (FDZ)" ermöglicht die Erschließung der Abrechnungsdaten aller gesetzlich Krankenversicherten in Deutschland. Mit dem Ziel diese zu Forschungszwecken zur Verfügung zu stellen. Die gewonnen Erkenntnisse dieser Daten werden zur Verbesserung der medizinische Versorgung der Menschen in Deutschland verwendet.
Siehe: https://www.forschungsdatenzentrum-gesundheit.de/
Technologien:
SAP Cloud Application Programming Model (CAP), Python, Node.js, Typescript, SQL, SQLAlchemy, pytest, Jest, SAP Fiori Elements, SAP UI5, SAP HANA Database, SAP Data Intelligence, SAP Database Explorer, SAP HANA XSA, Cloud Foundry, Github, Gitlab, Docker, Kubernetes, Azure DevOps, Confluence, Scrum
Aufgaben:
- Design und Implementierung von Data-Pipelines zur Pseudonymisierung, Anonymisierung und Laden von Gesundheitsdaten
- Design und Entwicklung SAP Data Intelligence Graphen und Operatoren
- Weiterentwicklung einer SAP CAP und Fiori Elements Anwendung für schnelle und skalierbare Datenimporte, unterstützt durch mehrere Python XSA Instanzen zur Performance Steigerung.
- Umsetzung von automatisierten Unit- und Integrationstests
- Durchführung von Code Reviews zur Sicherstellung von Codequalität und Einhaltung technischer Standards
- Pflege und Erweiterung der technischen Systemdokumentation
- Arbeit im Scrum basierten Umfeld (Nexus-Framework)
Implementierung einer KI zur Überprüfung extrahierter Texte von hochgeladenen Bildern auf potenzielle Verstöße gegen Plattform Richtlinien. Verdächtiger Text wird von der KI erkannt und in eine Queue im Admin-Bereich verschoben, um eine schnellere und effizientere Identifikation auf der Plattform zu ermöglichen. Zur Minimierung der Kosten für die Annotation von Trainingsdaten und Steigerung der Erkennungsrate wurde erfolgreich eine Active Learning Pipeline eingeführt. Durch die Annotation von nur etwa 7% der Daten konnte eine beeindruckende Erkennungsrate von 75% erreicht werden.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Entwicklung eines Microservices zur Bereitstellung des Machine Learning-Modells
- Implementierung von Akzeptanz- und Unit-Tests für den Microservice
- Integration des Microservice in die Active Learning Pipeline
- Entwicklung von ETL-Pipelines für den effizienten Import und Export von Trainingsdaten
- Integration der Lösung in den Administrationsbereich des Portals
- Aufbau einer Plattform zum annotieren von Daten
- Implementierung von Tracking-Mechanismen zur Erfassung von Metriken
Beim Upload von Bildern auf die Plattform wird ein innovatives Feature integriert: Bilder, die Text enthalten, werden automatisch erkannt und dieser Text wird extrahiert. Diese Funktion dient dazu, den enthaltenen Text zu überprüfen und sicherzustellen, dass er den Plattform Richtlinien entspricht. Im Falle von Regelverstößen ermöglicht die automatische Erkennung eine schnelle Reaktion, um die Einhaltung der Richtlinien zu gewährleisten und die Integrität der Plattform zu schützen.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Entwicklung eines Microservice zu Bereitstellung eines OCR Service
- Implementierung von Akzeptanz- und Unit-Tests für den Microservice
- Integration der Lösung in den Administrationsbereich des Portals
- Evaluierung und Optimierung verschiedener OCR Systeme hinsichtlich Erkennungsrate und Performance
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