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Wie in der Schweizer Tiergesundheitsstrategie 2010+ festgehalten,
sollten Methoden zur Früherkennung von Tierkrankheiten basierend auf
in nationalen Datenbanken gespeicherten Tiergesundheitsdaten in Überwachungsprogramme einfliessen.
Daten von post mortalen Untersuchungen, welche über pathologische Instituten erhältlich sind,
werden jedoch oftmals wenig beachtet, obwohl sie wertvolle Informationen
über Todesursachen und weitere Gesundheitsindikatoren für diverse Tierspezies liefern.
Zusätzlich zum Wert dieser Informationen für Tierärzte und Landwirte im Hinblick auf eine
Bestandesdiagnose und mögliche Behandlungen wären systematische Auswertungen
solcher Sektionsdaten wichtig für nationale und internationale Früherkennungssysteme.
Die akademischen Pathologieinstitute der Vetsuisse Fakultät bieten momentan
den grössten Teil der Sektionsdiagnostik für den landwirtschaftlichen Sektor in der Schweiz an.
Das Ziel dieses Projektes ist es, die in pathologischen Instituten erhobenen Daten
in Form von Sektionsberichten für epidemiologische Überwachungsprogramme,
insbesondere für die Früherkennung von neu auftretenden Syndromen oder Erkrankungen,
nutzbar zu machen. Hierfür werden wir automatisierte Text-mining
und Syndrom-Klassifizierungs-Werkzeuge entwickeln
um 1) relevante Informationen aus überwiegend als Freitextdokumenten abgespeicherten Sektionsberichten,
ohne aufwendige Expertenbegutachtung, extrahieren zu können und
2) pathologische Veränderungen in Syndromgruppen einzuteilen
und so die Effizienz einer Syndromüberwachung steigern zu können.
In einem zweiten Schritt werden diese Werkzeuge auf bestehende Pathologiedaten
angewandt um die Praxistauglichkeit einer Syndromüberwachung mittelsautomatisierter
Auswertung von Sektionsdaten zu testen.
Zusätzlich können aufgrund dieser Ergebnisse Empfehlungen für den Aufbau
oder die Verbesserung von Pathologie-Datenerfassungssystemen,
die eine automatisierte Auswertung ermöglichen, gegeben werden.