Hintergrund¶
AION v1.0 (FM-3) definiert ein vollständig allgemeines formal-mathematisches Modell für klinische Informationssysteme. Die zugehörige Abfragesprache ist ausdrucksstark — aber einige Fragmente sind für große Datensätze rechenintensiv.
Im Begleitpapier AION-Skalierungsschicht (Zenodo, Mai 2026) beschreiben wir eine Sammlung approximativer und verteilter Auswertungsverfahren, die diese Lücke schließen.
Das Komplexitätsproblem¶
Die folgende Tabelle aus AION v1.0 §13 zeigt, welche Abfragefragmente problematisch werden:
| Fragment | Datenkomplexität | Klasse |
|---|---|---|
| Einfache Kohorten | O(|P| · n_max) | P |
| RTP-Muster | O(|P| · n_max) | P |
| TCFG-Parsing | O(|P| · n³_max) | P |
| Backdoor-Adjustierung | O(∏|V_z|) in |Z| | PSPACE |
| Kontaktkohorten (naiv) | O(|P|²· d) | P |
Für Datensätze mit 10.000+ Patienten und Millionen von Ereignissen sind die kubischen und quadratischen Schranken prohibitiv.
Die Lösung: Approximation mit Garantien¶
Der entscheidende Punkt: Wir approximieren nicht unkontrolliert, sondern mit formal bewiesenen Genauigkeitsschranken (ε, δ).
Streaming-NFA für reguläre temporale Muster¶
Statt die gesamte Ereignissequenz im Speicher zu halten, verwenden wir Aho-Corasick-Automaten:
from aion_clinical.scaling import StreamingNFAMatcher
pattern = "(τ_lab, q=lactate, val>4.0) << (τ_lab, q=lactate, val<=2.0)"
matcher = StreamingNFAMatcher(pattern)
for event in patient_stream:
if matcher.feed(event):
print(f"Muster gefunden: Patient {event.patient_id}")
Komplexität: O(n_k) Zeit, O(|π| · |T|) Speicher — unabhängig von der Sequenzlänge.
Count-Min-Sketch für Musterhäufigkeiten¶
Für die Schätzung von Musterhäufigkeiten über große Kohorten verwenden wir Count-Min-Sketches:
from aion_clinical.scaling import CMSketchCounter
# ε = 0.001 Genauigkeit, δ = 0.01 Fehlerwahrscheinlichkeit
counter = CMSketchCounter(epsilon=0.001, delta=0.01)
for patient in cohort:
for match in matcher.match_all(patient.events):
counter.add(match.pattern_id)
# Schätzung mit Garantie: Fehler ≤ ε · ||f||_1 mit Wahrscheinlichkeit ≥ 1-δ
freq = counter.estimate("pattern_lactate_recovery")
Speicher: O((1/ε) · log(1/δ)) — logarithmisch statt linear in |Π|.
R-Tree-Indexierung für Kontaktkohorten¶
Die naive O(|P|²)-Berechnung der Kontaktrelation wird durch räumlich-zeitliche Indexierung auf O(|A| log |A|) reduziert:
from aion_clinical.scaling import ContactIndex
index = ContactIndex(stays)
index.build() # O(|A| log |A|)
# Kontakte für Station ICU
contacts = index.query(unit="ICU", interval=(t_start, t_end))
Für ein Krankenhaus mit 50.000 stationären Patienten pro Jahr läuft die Berechnung unter einer Sekunde.
Föderierte Auswertung und Differential Privacy¶
Ein besonderes Merkmal der Skalierungsschicht: Alle approximativen Verfahren sind konsistent mit den Differential-Privacy-Garantien aus AION v1.0 §20.
from aion_clinical.federated import FederatedCohortQuery
query = FederatedCohortQuery(
formula=phi_sepsis,
epsilon=0.5, # Privacy-Budget pro Institution
mechanism="laplace"
)
# Lokale Auswertung auf Institution Ik — keine Rohdaten verlassen das Haus
local_result = query.evaluate_local(local_store)
# Aggregation erfolgt nur über verrauschte Zählungen
global_estimate = query.aggregate([r1, r2, r3])
Satz (Föderierte DP-Komposition): Bei disjunkter Patientenpartitionierung addiert sich das Privacy-Budget nicht — jede Institution bleibt bei ihrem lokalen ε.
Empfehlungen für die Praxis¶
| Anwendungsfall | Empfohlenes Verfahren |
|---|---|
| Echtzeit-Monitoring (ICU) | Streaming-NFA |
| Kohorten-Studien | Exact + CMSketch für Häufigkeiten |
| Nosokomiale Infektionen | R-Tree-Kontaktindex |
| Föderierte Forschung | Föderierte Auswertung + Laplace-Mechanismus |
| Kausalstrukturlernen | NOTEARS + Bootstrap (B=184 reicht für ±0.1) |
Publikation¶
Das vollständige Begleitpapier ist auf Zenodo verfügbar:
Friedhelm Matten (2026). AION-Skalierungsschicht: Approximative und verteilte Auswertung der AION-Abfragesprache. ISCaD GmbH. zenodo.org/records/20095470
Die beschriebenen Verfahren sind in aion-clinical >= 2.0.1 implementiert und über das aion_clinical.scaling-Modul zugänglich.