Entwicklung eines Frameworks zur Erstellung und Durchführung von Ontologietests im Kontext der Health Intelligence Platform

Aufgrund des ständigen Wandels der Ressource Wissen müssen auch Wissensrepräsentationssysteme wie Ontologien jederzeit flexibel anpassbar sein. Häufige Änderungen im Zuge der Ontologieevolution sorgen allerdings für eine Erhöhung ihres Fehlerpotenzials, wodurch Probleme im Anwendungsbereich auftreten können. Um dies zu vermeiden, rückt das Thema der Qualitätssicherung in den Vordergrund.

Auch für die Ontologie in der Health Intelligence Platform (HIP) wird eine effiziente Möglichkeit benötigt, um an sie gestellte Qualitätskriterien überprüfen zu können. Aus Mangel an passenden öffentlichen Werkzeugen zeigt diese Arbeit die Konzeption und Umsetzung eines Ontologietest-Frameworks, welches an die Anforderungen der HIP angepasst ist und sowohl strukturelle als auch semantische Fehler aufdeckt.

Als Ergebnis der Arbeit ist eine über Maven erstellte Klassenbibliothek entstanden, die in Form eines Java Archives in HIP-Entwicklungsprojekte eingebunden werden kann, um auf der Grundlage des Frameworks Ontologietests zu implementieren. Zukünftig wird eine Weiterentwicklung des Frameworks dafür sorgen, die Testgenerierung und die Nutzung an sich weiter zu vereinfachen.

Kolloqium: 23.05.2017

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn, Dr. med. Christian Seebode (Ortec medical GmbH), Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster, Masterarbeit