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2027.0.0-ballot.2 -
MII IG Dokument - Downloaded Version 2027.0.0-ballot.2 See the Directory of published versions
| Draft as of 2026-09-14 |
<ExampleScenario xmlns="http://hl7.org/fhir">
<id value="NlpPipelineAmandaAlzheimer"/>
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<div xml:lang="en" lang="en"><hr/><p><b>English</b></p><hr/><p class="res-header-id"><b>Generated Narrative: ExampleScenario NlpPipelineAmandaAlzheimer</b></p><a name="NlpPipelineAmandaAlzheimer"> </a><a name="hcNlpPipelineAmandaAlzheimer"> </a><p><b>url</b>: <a href="ExampleScenario-NlpPipelineAmandaAlzheimer.html">NlpPipelineAmandaAlzheimer</a></p><p><b>version</b>: 2027.0.0-ballot.2</p><p><b>name</b>: NlpPipelineAmandaAlzheimer</p><p><b>status</b>: Draft</p><p><b>date</b>: 2026-09-14 07:43:01+0000</p><p><b>publisher</b>: NUM-DIZ</p><p><b>contact</b>: NUM-DIZ: <a href="https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de">https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de</a></p><p><b>jurisdiction</b>: <span title="Codes:{urn:iso:std:iso:3166 DE}">Germany</span></p><p><b>purpose</b>: </p><div><p>Zeigt, wie das Dokument-Profil und die Extension MII_EX_Dokument_NLP_Processing_Status die Ergebnisdokumente einer NLP-Verarbeitungskette und ihre Beziehungen (relatesTo: transforms, appends) abbilden.</p>
</div><blockquote><p><b>actor</b></p><p><b>actorId</b>: source</p><p><b>type</b>: System</p><p><b>name</b>: Dokumentenquelle</p><p><b>description</b>: </p><div><p>System oder Bestand, aus dem die zu verarbeitenden Dokumente stammen — im Beispiel der synthetische Korpus GraSCCo (Graz Synthetic Clinical text Corpus, DOI 10.5281/zenodo.6539130), aus dem der Entlassbrief <code>Amanda_Alzheimer.docx</code> stammt; in der Praxis etwa ein Dokumentenarchiv oder Dokumentenmanagementsystem, ein Krankenhausinformationssystem, eine Forschungsdatenbank oder ein Dateispeicher.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>actor</b></p><p><b>actorId</b>: nlp</p><p><b>type</b>: System</p><p><b>name</b>: NLP-Pipeline / Annotationsframework</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Werkzeugkette, die die Verarbeitungsschritte teil- oder vollautomatisch ausführt — Klartext-Extraktion, automatische Vorannotation identifizierender Angaben, Ersetzung durch typkonforme Surrogate, semantische Annotation (z. B. Annotationsplattform INCEpTION mit vorgeschalteter NLP-Komponente, vgl. die De-Identifikations-Pipeline des GeMTeX-Projekts) — und für jedes Ergebnisdokument eine Dokumentreferenz erzeugt.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>actor</b></p><p><b>actorId</b>: annotators</p><p><b>type</b>: Person</p><p><b>name</b>: Annotierende</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Fachpersonen, die die automatische Vorannotation prüfen und korrigieren (Kuratierung der De-Identifikation) und die semantische Annotation im Annotationsframework vornehmen.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>actor</b></p><p><b>actorId</b>: repo</p><p><b>type</b>: System</p><p><b>name</b>: Dokumentenrepository (FHIR)</p><p><b>description</b>: </p><div><p>FHIR-Server, der die Dokumentreferenzen aller Verarbeitungsstufen mit ihren NLP-Verarbeitungsstatus und <code>relatesTo</code>-Verknüpfungen ablegt. Das Repository führt keine Transformation aus; es dokumentiert die Ergebnisse der Pipeline.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="DocumentReference-AmandaAlzheimerOriginalDokument.html">DocumentReference: extension = Original document; masterIdentifier = OID:1.2.840.113556.1.8000.2554.58783.21864.3474.19410.44358.58254.41281.46341; identifier = UUID:4f8a2e7c-5b3d-4a12-9f87-3c2e9a1d5f04 (use: official, ); status = current; docStatus = final; type = Ärztlicher Verlaufsbericht; category = Brief; securityLabel = normal</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerOriginalDokument</p><p><b>resourceType</b>: DocumentReference</p><p><b>name</b>: Originaldokument (Amanda_Alzheimer.docx)</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Ausgangspunkt der Kette: <code>Amanda_Alzheimer.docx</code> (<code>application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document</code>, <code>attachment.creation</code> 2028-02-06). NLP-Verarbeitungsstatus <code>unprocessed</code>; kein <code>relatesTo</code>. Verweist auf die Patientin (<code>subject</code>) und den Einrichtungskontakt (<code>context.encounter</code>).</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="DocumentReference-AmandaAlzheimerKlartextDokument.html">DocumentReference: extension = Preprocessed document; masterIdentifier = OID:1.2.840.113556.1.8000.2554.58783.21864.3474.19410.44358.58254.41281.46340; identifier = UUID:0c287d32-01e3-4d87-9953-9fcc9404eb21 (use: official, ); status = current; docStatus = final; type = Ärztlicher Verlaufsbericht; category = Brief; securityLabel = normal</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerKlartextDokument</p><p><b>resourceType</b>: DocumentReference</p><p><b>name</b>: Klartext-Dokument (Amanda_Alzheimer.txt)</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Ergebnis der Klartext-Extraktion: <code>Amanda_Alzheimer.txt</code> (<code>text/plain</code>, <code>attachment.creation</code> 2028-02-06). Status <code>preprocessed</code>, <code>format-change</code>; <code>relatesTo.transforms</code> → Originaldokument. Verweist weiterhin auf die Patientin und den Einrichtungskontakt.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="DocumentReference-AmandaAlzheimerDeIdentifiziertesDokument.html">DocumentReference: extension = Preprocessed document; status = current; docStatus = final; type = Ärztlicher Verlaufsbericht; category = Brief; securityLabel = low</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerDeIdentifiziertesDokument</p><p><b>resourceType</b>: DocumentReference</p><p><b>name</b>: De-identifiziertes Dokument (De-ID.txt)</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Ergebnis der De-Identifikation: <code>De-ID.txt</code> (<code>text/plain</code>). Status <code>preprocessed</code>, <code>format-change</code>, <code>surrogated</code>; <code>relatesTo.transforms</code> → Klartext-Dokument. Ohne <code>subject</code> und ohne <code>context.encounter</code> — die identifizierenden Angaben sind durch Surrogate ersetzt, das Ergebnisdokument ist keinem Patientenkontext mehr zugeordnet.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="DocumentReference-AmandaAlzheimerAnnotiertesDokument.html">DocumentReference: extension = Annotated document; status = current; docStatus = final; type = Ärztlicher Verlaufsbericht; category = Brief; securityLabel = low</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerAnnotiertesDokument</p><p><b>resourceType</b>: DocumentReference</p><p><b>name</b>: Annotiertes Dokument (Annotat.zip)</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Ergebnis der semantischen Annotation: <code>Annotat.zip</code> (<code>application/zip</code>). Status <code>annotated</code>, <code>semantic</code>, <code>surrogated</code>, <code>preprocessed</code>, <code>format-change</code>; <code>relatesTo.appends</code> → de-identifiziertes Dokument, da die Annotationen das Dokument ergänzen und nicht ersetzen. Ebenfalls ohne <code>subject</code> und <code>context.encounter</code>.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="Patient-AmandaAlzheimer.html">Alzheimer Amanda (official) Female, DoB Unknown ( Medical record number (use: usual, ))</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimer</p><p><b>resourceType</b>: Patient</p><p><b>name</b>: Patientin Amanda Alzheimer</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Synthetische Patientin; <code>subject</code> des Original- und des Klartext-Dokuments. Ab der De-Identifikation wird sie nicht mehr referenziert.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="Encounter-AmandaAlzheimerEinrichtungskontakt.html">Encounter: identifier = Visit number; status = finished; class = inpatient encounter (ActCode#IMP); type = Einrichtungskontakt; period = 2028-01-24 00:00:00+0100 --> 2028-02-06 00:00:00+0100</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerEinrichtungskontakt</p><p><b>resourceType</b>: Encounter</p><p><b>name</b>: Einrichtungskontakt</p><p><b>description</b>: </p><div><p><code>context.encounter</code> des Original- und des Klartext-Dokuments und oberster Kontakt der Kontakthierarchie (ohne <code>partOf</code>).</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="Encounter-AmandaAlzheimerAbteilungskontakt.html">Encounter: identifier = Visit number; status = finished; class = inpatient encounter (ActCode#IMP); type = Abteilungskontakt; serviceType = Rheumatologie; period = 2028-01-24 00:00:00+0100 --> 2028-02-06 00:00:00+0100</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerAbteilungskontakt</p><p><b>resourceType</b>: Encounter</p><p><b>name</b>: Abteilungskontakt</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Mittlere Ebene der Kontakthierarchie (<code>partOf</code> → Einrichtungskontakt); von keiner Dokumentreferenz unmittelbar referenziert.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>instance</b></p><p><b>R5: Example instance data (new)</b>: <a href="Encounter-AmandaAlzheimerVersorgungsstellenKontakt.html">Encounter: identifier = Visit number; status = finished; class = inpatient encounter (ActCode#IMP); type = Versorgungsstellenkontakt; period = 2028-01-24 00:00:00+0100 --> 2028-02-06 00:00:00+0100</a></p><p><b>resourceId</b>: AmandaAlzheimerVersorgungsstellenKontakt</p><p><b>resourceType</b>: Encounter</p><p><b>name</b>: Versorgungsstellenkontakt</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Unterste Ebene der Kontakthierarchie (<code>partOf</code> → Abteilungskontakt); von keiner Dokumentreferenz unmittelbar referenziert.</p>
</div></blockquote><blockquote><p><b>process</b></p><p><b>title</b>: NLP-Verarbeitung eines Entlassbriefs</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Vier Verarbeitungsschritte der NLP-Pipeline (teil- oder vollautomatisch, mit Prüfung durch Annotierende); die FHIR-DocumentReference-Ressourcen dokumentieren nur die Ergebnisse dieser Schritte, kumulieren den NLP-Verarbeitungsstatus und verknüpfen die Ergebnisdokumente über <code>relatesTo</code>. Das Dokumentenrepository transformiert nichts — es speichert die Dokumentreferenzen.</p>
</div><p><b>preConditions</b>: </p><div><p>Der Entlassbrief <code>Amanda_Alzheimer.docx</code> liegt in der Dokumentenquelle vor; Patientin und Einrichtungskontakt sind als FHIR-Ressourcen vorhanden.</p>
</div><p><b>postConditions</b>: </p><div><p>Vier Dokumentreferenzen (Original, Klartext, de-identifiziert, annotiert) mit <code>relatesTo</code>-Kette und NLP-Verarbeitungsstatus liegen im Repository; die Ergebnisdokumente selbst liegen als Anhang oder Verweis in der jeweiligen Dokumentreferenz.</p>
</div><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 1</p><p><b>type</b>: Ingestion</p><p><b>name</b>: Originaldokument übernehmen</p><p><b>initiator</b>: source</p><p><b>receiver</b>: nlp</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Die Pipeline übernimmt das Originaldokument <code>Amanda_Alzheimer.docx</code> aus der Dokumentenquelle.</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerOriginalDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 2</p><p><b>type</b>: Dokumentreferenz ablegen</p><p><b>name</b>: Original dokumentieren</p><p><b>initiator</b>: nlp</p><p><b>receiver</b>: repo</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Dokumentreferenz auf das Original mit NLP-Verarbeitungsstatus <code>unprocessed</code>.</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerOriginalDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 3</p><p><b>type</b>: Preprocessing</p><p><b>name</b>: Klartext-Extraktion</p><p><b>initiator</b>: nlp</p><p><b>receiver</b>: nlp</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Automatische Umwandlung in Klartext (<code>Amanda_Alzheimer.txt</code>).</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerOriginalDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 4</p><p><b>type</b>: Dokumentreferenz ablegen</p><p><b>name</b>: Klartext dokumentieren</p><p><b>initiator</b>: nlp</p><p><b>receiver</b>: repo</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Dokumentreferenz mit Status <code>preprocessed, format-change</code>, <code>relatesTo.transforms</code> → Original.</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerKlartextDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 5</p><p><b>type</b>: De-Identification</p><p><b>name</b>: De-Identifikation mit Prüfung</p><p><b>initiator</b>: nlp</p><p><b>receiver</b>: annotators</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Automatische Vorannotation identifizierender Angaben, manuelle Kuratierung durch die Annotierenden, danach automatische Ersetzung durch typkonforme Surrogate (<code>De-ID.txt</code>).</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerKlartextDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 6</p><p><b>type</b>: Dokumentreferenz ablegen</p><p><b>name</b>: De-identifiziertes Dokument dokumentieren</p><p><b>initiator</b>: nlp</p><p><b>receiver</b>: repo</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Dokumentreferenz mit Status <code>preprocessed, format-change, surrogated</code>, <code>relatesTo.transforms</code> → Klartext-Dokument.</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerDeIdentifiziertesDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 7</p><p><b>type</b>: Annotation</p><p><b>name</b>: Semantische Annotation</p><p><b>initiator</b>: annotators</p><p><b>receiver</b>: nlp</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Semantische Annotation der klinischen Inhalte im Annotationsframework durch die Annotierenden; die Ergebnisdateien werden als <code>Annotat.zip</code> zusammengefasst.</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerDeIdentifiziertesDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote><blockquote><p><b>step</b></p><blockquote><p><b>operation</b></p><p><b>number</b>: 8</p><p><b>type</b>: Dokumentreferenz ablegen</p><p><b>name</b>: Annotiertes Dokument dokumentieren</p><p><b>initiator</b>: nlp</p><p><b>receiver</b>: repo</p><p><b>description</b>: </p><div><p>Dokumentreferenz mit Status <code>annotated, semantic, surrogated, preprocessed, format-change</code>, <code>relatesTo.appends</code> → de-identifiziertes Dokument.</p>
</div><h3>Requests</h3><table class="grid"><tr><td style="display: none">-</td><td><b>ResourceId</b></td></tr><tr><td style="display: none">*</td><td>AmandaAlzheimerAnnotiertesDokument</td></tr></table></blockquote></blockquote></blockquote></div>
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value="https://www.medizininformatik-initiative.de/fhir/ext/modul-dokument/ExampleScenario/NlpPipelineAmandaAlzheimer"/>
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value="Zeigt, wie das Dokument-Profil und die Extension MII_EX_Dokument_NLP_Processing_Status die Ergebnisdokumente einer NLP-Verarbeitungskette und ihre Beziehungen (relatesTo: transforms, appends) abbilden."/>
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value="System oder Bestand, aus dem die zu verarbeitenden Dokumente stammen — im Beispiel der synthetische Korpus GraSCCo (Graz Synthetic Clinical text Corpus, DOI 10.5281/zenodo.6539130), aus dem der Entlassbrief `Amanda_Alzheimer.docx` stammt; in der Praxis etwa ein Dokumentenarchiv oder Dokumentenmanagementsystem, ein Krankenhausinformationssystem, eine Forschungsdatenbank oder ein Dateispeicher."/>
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value="Werkzeugkette, die die Verarbeitungsschritte teil- oder vollautomatisch ausführt — Klartext-Extraktion, automatische Vorannotation identifizierender Angaben, Ersetzung durch typkonforme Surrogate, semantische Annotation (z. B. Annotationsplattform INCEpTION mit vorgeschalteter NLP-Komponente, vgl. die De-Identifikations-Pipeline des GeMTeX-Projekts) — und für jedes Ergebnisdokument eine Dokumentreferenz erzeugt."/>
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value="Fachpersonen, die die automatische Vorannotation prüfen und korrigieren (Kuratierung der De-Identifikation) und die semantische Annotation im Annotationsframework vornehmen."/>
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value="FHIR-Server, der die Dokumentreferenzen aller Verarbeitungsstufen mit ihren NLP-Verarbeitungsstatus und `relatesTo`-Verknüpfungen ablegt. Das Repository führt keine Transformation aus; es dokumentiert die Ergebnisse der Pipeline."/>
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value="Ausgangspunkt der Kette: `Amanda_Alzheimer.docx` (`application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document`, `attachment.creation` 2028-02-06). NLP-Verarbeitungsstatus `unprocessed`; kein `relatesTo`. Verweist auf die Patientin (`subject`) und den Einrichtungskontakt (`context.encounter`)."/>
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value="Ergebnis der Klartext-Extraktion: `Amanda_Alzheimer.txt` (`text/plain`, `attachment.creation` 2028-02-06). Status `preprocessed`, `format-change`; `relatesTo.transforms` → Originaldokument. Verweist weiterhin auf die Patientin und den Einrichtungskontakt."/>
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value="Ergebnis der De-Identifikation: `De-ID.txt` (`text/plain`). Status `preprocessed`, `format-change`, `surrogated`; `relatesTo.transforms` → Klartext-Dokument. Ohne `subject` und ohne `context.encounter` — die identifizierenden Angaben sind durch Surrogate ersetzt, das Ergebnisdokument ist keinem Patientenkontext mehr zugeordnet."/>
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value="Ergebnis der semantischen Annotation: `Annotat.zip` (`application/zip`). Status `annotated`, `semantic`, `surrogated`, `preprocessed`, `format-change`; `relatesTo.appends` → de-identifiziertes Dokument, da die Annotationen das Dokument ergänzen und nicht ersetzen. Ebenfalls ohne `subject` und `context.encounter`."/>
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value="Synthetische Patientin; `subject` des Original- und des Klartext-Dokuments. Ab der De-Identifikation wird sie nicht mehr referenziert."/>
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value="`context.encounter` des Original- und des Klartext-Dokuments und oberster Kontakt der Kontakthierarchie (ohne `partOf`)."/>
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value="Mittlere Ebene der Kontakthierarchie (`partOf` → Einrichtungskontakt); von keiner Dokumentreferenz unmittelbar referenziert."/>
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value="Encounter/AmandaAlzheimerVersorgungsstellenKontakt"/>
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value="Unterste Ebene der Kontakthierarchie (`partOf` → Abteilungskontakt); von keiner Dokumentreferenz unmittelbar referenziert."/>
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<title value="NLP-Verarbeitung eines Entlassbriefs"/>
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value="Vier Verarbeitungsschritte der NLP-Pipeline (teil- oder vollautomatisch, mit Prüfung durch Annotierende); die FHIR-DocumentReference-Ressourcen dokumentieren nur die Ergebnisse dieser Schritte, kumulieren den NLP-Verarbeitungsstatus und verknüpfen die Ergebnisdokumente über `relatesTo`. Das Dokumentenrepository transformiert nichts — es speichert die Dokumentreferenzen."/>
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value="Der Entlassbrief `Amanda_Alzheimer.docx` liegt in der Dokumentenquelle vor; Patientin und Einrichtungskontakt sind als FHIR-Ressourcen vorhanden."/>
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value="Vier Dokumentreferenzen (Original, Klartext, de-identifiziert, annotiert) mit `relatesTo`-Kette und NLP-Verarbeitungsstatus liegen im Repository; die Ergebnisdokumente selbst liegen als Anhang oder Verweis in der jeweiligen Dokumentreferenz."/>
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value="Die Pipeline übernimmt das Originaldokument `Amanda_Alzheimer.docx` aus der Dokumentenquelle."/>
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value="Dokumentreferenz auf das Original mit NLP-Verarbeitungsstatus `unprocessed`."/>
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value="Automatische Umwandlung in Klartext (`Amanda_Alzheimer.txt`)."/>
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value="Semantische Annotation der klinischen Inhalte im Annotationsframework durch die Annotierenden; die Ergebnisdateien werden als `Annotat.zip` zusammengefasst."/>
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value="Dokumentreferenz mit Status `annotated, semantic, surrogated, preprocessed, format-change`, `relatesTo.appends` → de-identifiziertes Dokument."/>
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