In meiner Dissertation „Comparative Modelling and Simulation - A Concept for Modular Modelling and Hybrid Simulation of Complex Systems“ [1] habe ich 2015 ein Konzept zur Erweiterung des Modellierungsprozesses, sowie zur Analyse, Bewertung und Vergleich verschiedener Strategien bei der Umsetzung von Simulationsprojekten erarbeitet und vorgestellt. Die Arbeit wird von mir laufend genutzt und ist Grundlage für viele Projekte und wissenschaftliche Arbeiten und Kooperationen meines Teams.
Ausgehend von in den Jahren davor gemeinsam mit meinem Team und vielen Forschungspartnern umgesetzten Projekten und Publikationen habe ich so versucht die Idee der vergleichenden Simulation darzustellen. Kern der Arbeit ist es einen Bogen zu spannen, welche Methoden notwendig sind, um Modelle vergleichbar und/oder verknüpfbar zu machen. Die Idee war, dass unterschiedliche Modellierungsmethoden für ein System bzw. einen Prozess existieren, diese voneinander unterscheidbar und vergleichbar sind und diese Differenzierung nach der Definition des Modellierungsprozesses sinnvoll ist.
Die Vorgehensweise war, die von mir (zumeist konzipierten und geleiteten) und von meinem Team, mir und Forschungspartnern umgesetzten Projekte bzw. unseren Beitrag dazu, der in großen Teilen bereits publiziert war in den geplanten Gesamtkontext zu stellen. Dabei sind vor allem Projekte aus der Simulation des Gesundheitssystems, wie IFEDH [2] (aus dem dann das von mir initiierte und geleitete COMET Projekt DEXHELPP [3] wurde). Aber auch ungewöhnlichere Themen wie die Archäologie, wo ich immer wieder zu den wunderbaren Archäologie-Projekten zur alten Hallstatt Kultur von Dr. Hans Reschreiter, Dr. Kerstin Kowarik vom NHM (und vielen mehr) beitragen durfte und woraus z.B. mit DI. Dr. Gabriel Wurzer ein Buch entstanden ist [4]. In einigen Projekten war mein Team Teil sehr großer Forschungsvorhaben, wobei wir uns dann natürlich auf einen konkreten Teil (meist die Entwicklung innovativer Modellierungsmethoden konzentrieren). Ein Beispiel dafür ist das Projekt Balanced Manufacturing [5]. Auf diesen Arbeiten fußen auch alle weiteren Publikationen, die seit der Dissertation in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitssystemforschung z.B. [6] oder Co-Simulation [7] entstanden sind.
Die konkreten Projekte wurden nicht nur als Quelle angegeben, sondern vor allem auch konkret beschrieben, da deren Entwicklung in realen Kooperationsprojekten der entscheidende Aspekt war und ist. Erst im praktischen Kontext zeigen sich die Limitationen von Modellen. Projekte bzw. Modellierungsteile, die in der Arbeit vorgestellt wurden, wurden gemeinsam eben speziell zu dem Zweck der Weiterentwicklung der Simulationspipeline umgesetzt. D.h. die Idee war schon jeweils bei der Umsetzung der Projekte einzelne Schritte im Simulationsprozess in unterschiedlichen Settings zu analysieren und sie dann in der Dissertation zusammen zu fassen.
Textteile wurden in der Arbeit in großem Anteil übernommen (z.B. aus einem Artikel zu Reproduzierbarkeit [19]). Es entstanden aus den Projekten auch eine Reihe an Diplomarbeiten, die ich co-betreut habe, und weitere Dissertationen, auf die verwiesen wird.
Wichtige Teile bzw. einige der wichtigsten, genutzten Publikationen sind:
- Die Gesamtstruktur einer nachhaltigen Simulationspipeline mit der Möglichkeit Modelle zu vergleiche und auf unterschiedliche Art zu verknüpfen wurde originär in der Arbeit dargestellt.
- Die praktische Motivation für eine „neue“ Simulationspipeline für die Bereiche (1) Gesundheitssystem unter Verwendung einer Überblickspublikation zum Projekt IFEDH, das ich entwickelt und geleitet habe [8] und aus dem das von mir mitentwickelte COMET Projekt DEXHELPP entstanden ist. Die Motivation im Bereich Infrastrukturplanung unter Verwendung einer Publikation zur Ontologie [9]. Diese und die entsprechende Modellierungsmethodik, die kontinuierliche und diskrete Modellierungskonzepte vereint wurden unter maßgeblicher Beteiligung von mir im Rahmen des FFG Flagship Projekt Balanced Manufacturing an der TU Wien entwickelt.
- Darüber hinaus wurde die theoretische Motivation bzw. Definitionen unter Verwendung der Ergebnisse eines von mir geleiteten Projektes zur Modellierung des österreichischen Gesundheits-/Wiedererstattungssystems (GAP-DRG) gemeinsam mit dem heutigen Dachverband der österreichischen Sozialversicherungsträger und entsprechender Publikationen u.a. mit DI. Dr. Patrick Einzinger [10] und in Abstimmung mit seiner Dissertation [11] erarbeitet.
- Die Frage wie unterschiedliche Modellierungskonzepte zusammenhängen bzw. wie man sie vergleichbar machen kann, wurden damals bereits mit den von mir geleiteten Arbeiten zur Ausbreitung von Infektionskrankheiten {12, 13, 14] bzw. mit einem von mir geleiteten Vergleich eines zellulären Automaten mit einem bestehenden Partiellen Differentialgleichungsmodell [15] gemeinsam mit meinen KollegInnen DI. Dr. Martin Bicher und DI. Dr. Stefanie Winkler umgesetzt.
- Wie man Modelle vergleichen und formalisieren kann bzw. wie man sie verknüpfen kann und warum das wichtig ist, wurde einerseits mit von mir betreuten und mit DI Barbara Glock publizierten Arbeit zu Multi Method Modelling [16], mit Ergebnissen aus der Arbeit mit DI. Dr. Irene Hafner zu Co-Simulation abgehandelt bzw. mit Verweis und unter Nutzung von einem detaillierten Modellvergleich zu ODEs, PDEs, Differenzengleichungen and zellulären Automaten in [17] umgesetzt. Auf die daraus resultierende Diplomarbeit von DI Dr. Günther Schneckenreither wird entsprechend verwiesen. [18]
- Die Simulationspipeline wurde in verschiedene Teil-Aspekten gegliedert und beleuchtet, z.B. Reproduzierbarkeit [19], Falsifikation (auf Basis unserer Arbeiten zu Modellierung in der Archäologie [20]) oder Cross Model Validation [21] (auf Basis eines von mir geleiteten Projektes zur Impfung gegen Pneumokokken mit dem Dachverband der Sozialversicherungsträger). Hier handelt es sich um ein typisches Beispiel, wurde das Gesamtkonzept von mir entwickelt, die Umsetzung erfolgte dann in zwei Diplomarbeiten, weitere Publikationen wurden daraus abgeleitet, sowie die Weiterentwicklung in Richtung der Modellierung von Influenza und Dengue Fieber initiiert.
Soweit eine kurze Zusammenfassung der Motivation und Inhalte. Ein Urteil zum Thema Plagiat wird eine gegebenenfalls einzuberufende Kommission der TU Wien fällen.
Referenzen
[2] https://www.ffg.at/sites/default/files/allgemeine_downloads/strukturprogramme/coinnet3as_ifedh.pdf
[3] http://www.dexhelpp.at/de/project-description/ausgangslage/
[4] https://www.springerprofessional.de/agent-based-modeling-and-simulation-in-archaeology/1987758
[5] https://www.industriebau.tuwien.ac.at/forschung/forschungsprojekte/bama/
[6] Bicher, M., Rippinger, C., Urach, C., Brunmeir, D., Siebert, U., & Popper, N. (2021). Evaluation of contact-tracing policies against the spread of Sars-Cov-2 in Austria: An agent-based simulation. Medical Decision Making, 41(8), 1017-1032.
[7] Hafner, I., & Popper, N. (2017, December). On the terminology and structuring of co-simulation methods. In Proceedings of the 8th International Workshop on Equation-Based Object-Oriented Modeling Languages and Tools (pp. 67-76).
[8] Popper, N., Wilbacher, I., & Breitenecker, F. (2012). IFEDH - solving health system problems using modelling and simulation. In The 1st International Workshop on Innovative Simulation for Health Care (S. 127–132). DIME Università di Genova.
[10] Einzinger, P., Popper, N., Breitenecker, F., Pfeffer, N., Jung, R., & Endel, G. (2013). The GAP-DRG Model: Simulation of Outpatient Care for Comparison of Different Reimbursement Schemes. In R. Pasupathy, S.-H. Kim, A. Tolk, R. Hill, & M. E. Kuhl (Hrsg.), Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference (S. 2299–2308). Washington, D.C., USA.
[11] Einzinger P. (2014) “A Comparative Analysis of System Dynamics and Agent- Based Modelling for Health Care Reimbursement Systems”; PhD Thesis; Institut für Analysis und Scientific Computing
[12] Miksch, F., Haim, C., Schneckenreither, G., & Popper, N. (2015). Modelling and Simulation of a SIR-type Epidemic with Cellular Automata and Ordinary Differential Equations-Definition ARGESIM Benchmark C17R. Simul. Notes Eur., 25(1), 49-54.
[13] Breitenecker F., Popper N., Hötzendorfer H. (2004) “Temporal and Spatial Evolution of a SIR-type Epidemic - ARGESIM Comparison C17 - Definition”; Simulation News Europe SNE, 15 (2004), 41/42; S. 42 - 44.
[14] Zauner G., Popper N., Breitenecker F. (2010) Evaluation of Different Modeling Techniques for Simulation of Epidemics. Proceedings of the 7th Congress on Modelling and Simulation. ISBN: 978-80-01-04589-3
[16] Glock, B., Popper, N., & Breitenecker, F. (2015). Various Aspects of Multi-Method Modelling and ist Applications in Modelling Large Infrastructure Systems like Airports. In The 27th European Modeling and Simulation Symposium 2015 (pp. 197-206). Proceedings of the European Modelling and Simulation Symposium 2015.
[18] Schneckenreither G. (2014)“Developing Mathematical Formalisms for Cellular Automata in Modelling and Simulation”, Institut für Analysis und Scientific Computing
[19] Popper, N., & Pichler, P. (2014a). Agent-based modeling and simulation in archaeology: Reproducibility. (G. Wurzer, K. Kowarik, & H. Reschreiter, Hrsg.). Springer.
[20] Heinzl, B., Auer, E., Slowacki, B., Kowarik, K., Reschreiter, H., Popper, N., & Breitenecker, F. (2012). Mathematical modelling for experimental archaeology: case studies for mechanical tools in hallstatt salt mines. In Proceedings of the European Modeling and Simulation Symposium, 2012 (S.549–554). Vienna.
[21] Zauner G., Miksch F., Popper N., Endel G., Schiller-Frühwirth I., Breitenecker F.. (2010). Long-Term Effects of Children Pneumococcus Vaccination: An Agent Based Approach. Value in Health - The Journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research. 13(7). J. Wiley. Value in Health / Wiley-Blackwell. ISSN: 1098-3015. p. 383 - 384.
Ergänzung 16.1.2023
Meine Diplomarbeit „Simulation of the Respiratory System - Compartment Modelling and Modelling of Perfusion“ (2001) beinhaltet die Analyse bestehender, unterschiedlicher Modelle der Atmung sowie die Analyse, wie man die Modellierung adaptieren kann. Erarbeitet habe ich diese Analysen im damaligen Team von ao. Prof. Dr. Felix Breitenecker. Dort haben wir als „Gesamtprojekt“ versucht, die Lunge als Teil der Gesamtatmung im Modell aufzuteilen und das Modell sinnvoll zu erweitern, auch um eine Verbindung zwischen Atmung und Durchblutung herzustellen.
Im ersten Schritt haben wir ein Standardmodell der Atmung von Grodins, Buell und Bart [1] aus dem Jahr 1967 gemeinsam analysiert und dokumentiert. Im Rahmen einer zweiten Diplomarbeit [2] wurde das Modell der Atmung um ein verbessertes Lungenmodell erweitert, das zum Beispiel die Variabilität des Lungenvolumens und die Aufteilung der Lunge in mehrere Teile beinhaltet hat und beschrieben. Speziell diese Aufteilung der Lunge war eine Grundidee, um besser zu verstehen, wie sich der Sauerstoffaustausch in der Lunge „regional unterschiedlich“ verhält. Im Weiteren habe ich ein drittes Modell von Petrini [3] zur Verteilung von Lungenbelüftung und -durchblutung sowie ein Modell von Glenny [4] analysiert und dokumentiert. In meinem Modell habe ich auch ein kleines 3-dimensionales Mininetzwerk von Blutgefäßen implementiert und getestet.
In der Arbeit habe ich nach Abstract, Einleitung und Problemstellung versucht in zwei erklärenden Kapiteln den Aufbau der Lunge und Ihrer Funktion möglichst detailliert darzustellen (also das reale System das eigentlich modelliert wird), damit lesende Nicht-Mediziner sich mehr vorstellen können. Einige entsprechende Quellen sind nicht angegeben, in meiner Erinnerung waren diese das Merck Manual of Medical Information [4] und die Arbeit „Pulmonary Physiology in Clinical Practice“ von Lawrence Martin [5] und die Encyclopedia Britannica.
Wissenschaftlicher Kern dieser beiden Kapitel der Arbeit war es, konkrete, möglichst einfache Regeln der Regelung der Atmung und Lungendurchblutung aus standardisierten Beschreibungen abzuleiten, mit Quellen die Quantifizierung zu belegen und zu erklären, wie diese mit der beschriebenen Funktion zusammenhängen und - als konkretes Ergebnis als „Summary & Rules“ diese in Tabellenform darzustellen, um sie für die Implementierung vorzubereiten. Das entspricht also dem ersten Schritt einer Modellierung (bewussten, schrittweisen Vereinfachung), damals in dieses Kapitel mit reingepackt.
In der Einleitung habe ich versucht die Vorgehensweise aus Standardwissen konkrete Regeln für ein einfaches Modell abzuleiten zu erläutern: “Physiological Modelling and Simulation is always a problem. Either the modeller has to face a lack of knowledge about the equations of the system or hundreds of parameters have to be identified. In the case of models of the respiratory system, both is the case. …. a need for not so complicate models and simulations for academic education at universities, other teaching areas or just for interested patients. … The rules deduced by the structural analysis should be as simple and applicable as possible, but should still describe some of the most important phenomenons.”.
Ziel der Diplomarbeit war nicht eine „realistische“ Modellierung der Lunge, sondern zu zeigen, wie man von komplizierten Systemen (zu Testzwecken) sehr einfache Regeln ableiten kann. So gelang es mir zu zeigen, dass es notwendig ist, um bestimmte Effekte abbilden zu können (nämlich, warum die Atmung manchmal schlecht funktioniert, obwohl alles „zu klappen scheint“), bestimmte Modellierungsschritte unbedingt umsetzen muss (nämlich die Aufteilung der Lunge in ihre Teile im Modell). Schlechte Versorgung mit Sauerstoff kann auch bei bestehender Atmung passieren, wenn die Durchblutung an anderen Orten in der Lunge erfolgt als die Belüftung, ein Beispiel dafür ist Hyperventilieren. Zu diesem Zweck hatte ich im Jahr 2000 einen zweimonatigen Forschungsaufenthalt bei meinem damaligen Co-Betreuer Dr. Boris Bracio am Departement for Computer Engineering der University in Moscow, Idaho, USA. Dort haben wir experimentiert, wie sich die Perfusion im Liegen und Stehen oder ohne Schwerkraft verhält.
In meiner Diplomarbeit habe ich dann das ursprüngliche Modell von Grodins [1], sowie die Erweiterung des Lungenmodells [2] jeweils in Abstimmung mit den anderen Mitarbeitenden in Englisch dokumentiert. Die Modelle von Petrini [3] und Glenny [4] habe ich auch zusammengefasst und versucht auf Basis der erarbeiteten Regeln ein sehr einfaches Modell zusammen zu stellen. Kern der Aufgabe war dann im Grunde die Modelle in der Software Matlab zu implementieren und speziell die Umsetzung in verschiedenen Teilsystemen zu verknüpfen. Etwa Teile der Umsetzung in der graphische Simulationsumgebung Simulink mit textuell ausprogrammierten Funktionen. Meine Idee war, dass man möglichst nachvollziehbar auch damals schon mehr oder weniger interaktiv die verschiedenen Regeln und Effekte einsetzen und auch in einer dreidimensionalen Lunge visualisieren kann.
Neben der Dokumentation der Modelle und deren Umsetzung ist die Dokumentation von Quellcode und Modell sowie die Darstellung der Simulationsergebnisse sehr kurz umgesetzt. Die Verbesserung solcher Prozesse ist genau das, was wir heute standardisieren und im weiter verbessern seit 20 Jahren verbessern möchten. Insofern habe ich aus meiner Diplomarbeit gelernt. Im Weiteren habe ich das Thema dann nicht mehr bearbeitet und ich denke auch in der Gruppe wurden andere Themen verfolgt. Es gibt noch – entsprechend des eher bescheidenen wissenschaftlichen Impacts - eine Mini-Zusammenfassung als Poster Abstract beim Symposium Simulationstechnik Paderborn [7], um das Ergebnis der Öffentlichkeit zu präsentieren.
Referenzen, Ergänzung
[1] Grodins, F.S., Buell, J., Bart, A.J. (1967), Mathematical analysis and digital simulation of the respiratory control system Journal of Applied Physiology, 22(2); 260-276
[2] Pelikan, A. (199). Gastransportmodell für den Lungenkreislauf, Thesis TU Wien
[3] Petrini, M.F. (1986). Distribution of Ventilation and Perfusion, A teaching model, Comput.Biol.Med. Vol 16, No.6, p.431-444, Pergamon Journals Ltd.6
[4] Glenny, R.W., Robertson, H.T., 1995, A computer simulation of pulmonary perfusion in three dimensions, Journal of Applied Physiology, 79(1); 357-369
[5] Berkow, R., Beers, M. H., & Fletcher, A. J. (1997). The Merck manual of medical information. Home ed. Whitehouse Station, N.J., Merck Research Laboratories.
[6] Lawrence Martin (199), Pulmonary Physiology in Clinical Practice
[7] Popper, N., Bracio B., Krocza J., Breitenecker F., 2001, “Ein Durchblutungsmodell der Lunge als Teil eines Multikompartmentmodelles des Atmungskreislaufes”, “Frontiers in Simulation vol.8 / Proc. 15. Symposium Simulationstechnik Paderborn”, ASIM / SCS; SCS-Europe, Ghent, 2001, ISBN: 3-936150-10-9, S. 547 - 550.
2. Ergänzung 16.1.2023
Unsere Arbeit und damit auch meine Dissertation mündet in und fußt auf eine(r) Vielzahl von Abschlussarbeiten und Artikeln meines Teams, auf die in der Dissertation verwiesen wird, die im Rahmen von mir geleiteten Projekten und Arbeiten erfolgt sind und die ich begleiten durfte. Dies beinhaltet u.a. Arbeiten von DI Dr. Martin Bicher, DI Dr. Martin Bruckner, DI Dr. Patrick Einzinger, DI Barbara Glock, DI Dr. Bernhard Heinzl, DI Dr. Irene Hafner, DI Dr. Florian Miksch, DI Matthias Rößler, DI Christoph Urach und weitere. Ich bin besonders stolz, dass so viele Arbeiten, die jeweils die konkreten Implementierungen, Umsetzungen und Probleme bearbeiten, im Rahmen unserer Arbeit entstehen. Mein Fokus liegt jeweils darauf den Zusammenhang dieser Arbeiten her- und darzustellen. Unexakte Zitierungen sind nie meine Intention und ich denke ich habe im Text diese Wertschätzung auch dargestellt.
In der Dissertation wurden auch Artikel verwendet, die nicht meine Autorenschaft tragen (siehe z.B. zum Thema Epidemiemodellierung [1] oder Co-Simulation [2]). Ich war an den Arbeiten beteiligt und für diese Artikel wurden wiederum Beschreibung aus Arbeiten davor (mit meiner Autorenschaft) verwendet. Bei genutzten Projektenbeschreibungen aus Projektanträgen oder Projektreports, wobei es darum geht Zweck und Inhalt der Projekte zu beschreiben (z.B. die Projekte DEXHELPP, IFEDH, BaMa, Pneumokokken Impfevaluierung) ist eine exakte Quelle oft schwierig anzugeben, da diese Texte häufig wiederverwendet und adaptiert werden und sie originär nicht zur Publikation dienen, sondern zur Evaluierung. Die formale Korrektheit der Zitierung ist zu prüfen.
Referenzen, 2. Ergänzung
[1] Miksch, F., Haim, C., Schneckenreither, G., & Breitenecker, F. (2013). Comparison of differential equations and cellular automata for epidemic simulation. ERK 2013 Proceedings, 22, 137-140.
[2] Hafner I., M. Rößler, B. Heinzl, A. Körner, M. Landsiedl, F. Breitenecker, und C. Reinisch (2012) „Possibilities and limits of co-simulating discrete and continuous models via the builiding controls virtual test bed“, in Proceedings of the European Modeling and Simulation Symposium, Vienna, 2012, S. 495– 500.