Gesundheitsinformatik

Die Gesundheitsinformatik befasst sich mit der Erforschung und Anwendung der Informatik zur Verbesserung der Kommunikation, des Verständnisses und der Verwaltung medizinischer Informationen. ^{[ 1 ]} Sie kann als ein Teilgebiet der Ingenieurwissenschaften und der angewandten Wissenschaften betrachtet werden.

Der Gesundheitsbereich bietet eine extrem breite Palette von Problemen, die mithilfe computergestützter Verfahren angegangen werden können. ^{[ 1 ]}

Die Gesundheitsinformatik ist ein multidisziplinäres Feld, das die Entwicklung, den Entwurf und die Anwendung computergestützter Innovationen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung umfasst. ^{[ 2 ]} Die beteiligten Disziplinen verbinden Bereiche des Gesundheitswesens mit Bereichen der Informatik , insbesondere Computertechnik , Softwareentwicklung , Informationstechnik , Bioinformatik , bioinspirierte Informatik , theoretische Informatik , Informationssysteme , Datenwissenschaft , Informationstechnologie , autonome Systeme und Verhaltensinformatik . ^{[ 3 ]}

An akademischen Einrichtungen umfasst die Gesundheitsinformatik Forschungsschwerpunkte auf Anwendungen künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen und der Entwicklung medizinischer Geräte auf Basis eingebetteter Systeme . ^{[ 1 ]} In einigen Ländern wird der Begriff Informatik auch im Kontext der Anwendung bibliothekswissenschaftlicher Methoden auf das Datenmanagement in Krankenhäusern verwendet, wo er die Entwicklung von Methoden und Technologien zur Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Patientendaten zum Ziel hat. ^{[ 4 ]} Es wurde der Oberbegriff Biomedizinische Informatik vorgeschlagen. ^{[ 5 ]}

Der niederländische ehemalige Professor für medizinische Informatik, Jan van Bemmel, beschrieb die medizinische Informatik als die theoretischen und praktischen Aspekte der Informationsverarbeitung und -kommunikation, basierend auf Wissen und Erfahrung aus Prozessen in der Medizin und im Gesundheitswesen. ^{[ 1 ]}

The Faculty of Clinical Informatics has identified six high level domains of core competency for clinical informaticians:^[6]

• Health and Wellbeing in Practice
• Information Technologies and Systems
• Working with Data and Analytical Methods
• Enabling Human and Organizational Change
• Decision Making
• Leading Informatics Teams and projects.

Clinical informaticians use their knowledge of patient care combined with their understanding of informatics concepts, methods, and health informatics tools to:

• Assess information and knowledge needs of health care professionals, patients and their families.
• Characterize, evaluate, and refine clinical processes,
• Develop, implement, and refine clinical decision support systems, and
• Lead or participate in the procurement, customization, development, implementation, management, evaluation, and continuous improvement of clinical information systems.

Clinicians collaborate with other health care and information technology professionals to develop health informatics tools which promote patient care that is safe, efficient, effective, timely, patient-centered, and equitable. Many clinical informaticists are also computer scientists.

Telehealth is the distribution of health-related services and information via electronic information and telecommunication technologies. It allows long-distance patient and clinician contact, care, advice, reminders, education, intervention, monitoring, and remote admissions. Telemedicine is sometimes used as a synonym, or is used in a more limited sense to describe remote clinical services, such as diagnosis and monitoring. Remote monitoring, also known as self-monitoring or testing, enables medical professionals to monitor a patient remotely using various technological devices. This method is primarily used for managing chronic diseases or specific conditions, such as heart disease, diabetes mellitus, or asthma.

Diese Dienstleistungen können vergleichbare Gesundheitsergebnisse wie herkömmliche persönliche Patientenkontakte erzielen, die Patientenzufriedenheit erhöhen und kosteneffektiv sein. ^{[ 7 ]} Telerehabilitation (oder E-Rehabilitation [40][41]) bezeichnet die Bereitstellung von Rehabilitationsleistungen über Telekommunikationsnetze und das Internet. Die meisten Dienstleistungen lassen sich in zwei Kategorien einteilen: klinische Beurteilung (die funktionellen Fähigkeiten des Patienten in seinem gewohnten Umfeld) und klinische Therapie. Zu den Bereichen der Rehabilitation, die Telerehabilitation bereits erprobt haben, gehören Neuropsychologie, Sprachtherapie, Audiologie, Ergotherapie und Physiotherapie. Telerehabilitation ermöglicht Therapien für Menschen, die aufgrund einer Behinderung oder der Reisezeit nicht in eine Klinik kommen können. Sie erlaubt es Rehabilitationsexperten außerdem, klinische Konsultationen aus der Ferne durchzuführen.

Ein Pionier im Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen war der amerikanische Bioinformatiker Edward H. Shortliffe . Dieses Feld befasst sich mit der Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz, um die menschliche Kognition bei der Analyse, Interpretation und dem Verständnis komplexer medizinischer Daten nachzubilden. KI bezeichnet insbesondere die Fähigkeit von Computer-Algorithmen, allein auf Basis von Eingangsdaten Schlussfolgerungen zu ziehen. KI-Programme werden in Bereichen wie Diagnose, Entwicklung von Behandlungsprotokollen , Arzneimittelentwicklung , personalisierter Medizin sowie Patientenüberwachung und -versorgung eingesetzt. Ein Großteil der KI-Implementierung im Gesundheitswesen konzentriert sich auf klinische Entscheidungshilfesysteme .

Mit zunehmender Datenerfassung passen sich die Algorithmen des maschinellen Lernens an und ermöglichen robustere Reaktionen und Lösungen. ^{[ 8 ]} Zahlreiche Unternehmen erforschen die Möglichkeiten der Integration von Big Data im Gesundheitswesen. Viele untersuchen die Marktchancen im Bereich der Technologien zur Datenerfassung, -speicherung, -verwaltung und -analyse, die allesamt entscheidende Bestandteile des Gesundheitswesens darstellen. ^{[ 9 ]} Im Folgenden sind Beispiele großer Unternehmen aufgeführt, die zur Entwicklung von KI-Algorithmen für den Einsatz im Gesundheitswesen beigetragen haben:

• IBMs Watson Oncology wird am Memorial Sloan Kettering Cancer Center und der Cleveland Clinic entwickelt . IBM arbeitet außerdem mit CVS Health an KI-Anwendungen in der Behandlung chronischer Erkrankungen und mit Johnson & Johnson an der Analyse wissenschaftlicher Publikationen, um neue Ansätze für die Arzneimittelentwicklung zu finden . Im Mai 2017 starteten IBM und das Rensselaer Polytechnic Institute das gemeinsame Projekt „Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics“ (HEALS), um den Einsatz von KI-Technologie zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung zu erforschen.
• Das Hanover-Projekt von Microsoft , in Partnerschaft mit dem Knight Cancer Institute der Oregon Health & Science University , analysiert medizinische Forschungsergebnisse, um die wirksamsten medikamentösen Behandlungsoptionen für Krebspatienten vorherzusagen . Weitere Projekte umfassen die medizinische Bildanalyse des Tumorwachstums und die Entwicklung programmierbarer Zellen. ^{[ 10 ]}
• Die DeepMind- Plattform von Google wird vom britischen Nationalen Gesundheitsdienst (NHS) genutzt , um anhand von Daten, die über eine mobile App erfasst werden, bestimmte Gesundheitsrisiken zu erkennen. Ein zweites Projekt mit dem NHS umfasst die Analyse medizinischer Bilder von NHS-Patienten, um Algorithmen für maschinelles Sehen zur Erkennung von Krebsgewebe zu entwickeln.
• Tencent arbeitet an mehreren medizinischen Systemen und Dienstleistungen. Dazu gehören AI Medical Innovation System (AIMIS), ein KI-gestützter diagnostischer medizinischer Bildgebungsdienst; WeChat Intelligent Healthcare; und Tencent Doctorwork.
• Intels Risikokapitalarm Intel Capital investierte kürzlich in das Startup Lumiata, das KI einsetzt, um Risikopatienten zu identifizieren und Behandlungsoptionen zu entwickeln.
• Kheiron Medical entwickelte eine Deep-Learning-Software zur Erkennung von Brustkrebs in Mammografien .
• Fractal Analytics hat Qure.ai inkubiert, das sich auf den Einsatz von Deep Learning und KI zur Verbesserung der Radiologie und zur Beschleunigung der Analyse von diagnostischen Röntgenbildern konzentriert.

• 

  Neuralink hat eine Neuroprothese der nächsten Generation entwickelt, die komplex mit Tausenden von neuronalen Bahnen im Gehirn interagiert. ^{[ 8 ]} Ihr Verfahren ermöglicht es, einen etwa münzgroßen Chip mithilfe eines Präzisionsroboters anstelle eines Teils des Schädelknochens einzusetzen, um versehentliche Verletzungen zu vermeiden. ^{[ 8 ]}

Digitale Beratungs-Apps wie GP at Hand von Babylon Health , Ada Health , Doctor You von Alibaba Health , KareXpert und Your.MD nutzen KI für medizinische Beratungen auf Basis der persönlichen Krankengeschichte und allgemeiner medizinischer Kenntnisse. Nutzer geben ihre Symptome in die App ein, die diese per Spracherkennung mit einer Datenbank von Krankheiten vergleicht. Babylon schlägt dann unter Berücksichtigung der Krankengeschichte des Nutzers eine Handlungsempfehlung vor. Unternehmer im Gesundheitswesen nutzen erfolgreich sieben Geschäftsmodell-Archetypen, um KI-Lösungen auf den Markt zu bringen . Diese Archetypen hängen vom generierten Nutzen für den Zielnutzer ab (z. B. Patientenorientierung vs. Fokus auf Gesundheitsdienstleister und Kostenträger) sowie von den Mechanismen der Wertschöpfung (z. B. Informationsbereitstellung oder Vernetzung von Akteuren). IFlytek hat den Serviceroboter „Xiao Man“ auf den Markt gebracht, der mithilfe von künstlicher Intelligenz registrierte Kunden identifiziert und personalisierte Empfehlungen in medizinischen Bereichen gibt.

Es findet auch Anwendung im Bereich der medizinischen Bildgebung. Ähnliche Roboter werden auch von Unternehmen wie UBTECH („Cruzr“) und Softbank Robotics („Pepper“) entwickelt. Das indische Startup Haptik hat kürzlich einen WhatsApp- Chatbot entwickelt, der Fragen zum Coronavirus in Indien beantwortet . Angesichts des stetig wachsenden KI-Marktes unterhalten große Technologieunternehmen wie Apple, Google, Amazon und Baidu eigene KI-Forschungsabteilungen und investieren Millionen von Dollar in die Übernahme kleinerer KI-Unternehmen. ^{[ 9 ]} Viele Automobilhersteller setzen zunehmend maschinelles Lernen im Gesundheitswesen in ihren Fahrzeugen ein. ^{[ 9 ]} Unternehmen wie BMW , GE , Tesla , Toyota und Volvo forschen intensiv an Methoden, um die Vitalfunktionen von Fahrern zu erfassen und so sicherzustellen, dass diese wach, aufmerksam und nicht unter Drogen- oder Alkoholeinfluss oder emotional belastet sind. ^{[ 9 ]} Ein Beispiel für ein Projekt im Bereich der computergestützten Gesundheitsinformatik ist das COACH-Projekt. ^{[ 11 ] [ 12 ]} Die computergestützte Gesundheitsinformatik trägt dazu bei, Ungleichheiten in der Bevölkerung zu identifizieren. ^{[ 13 ]}

Die klinische Forschungsinformatik (CRI) ist ein Teilgebiet der medizinischen Informatik, das die Effizienz klinischer Forschung mithilfe informatischer Methoden verbessern will. Zu den Herausforderungen der CRI gehören: die Erstellung von Data-Warehouses mit Gesundheitsdaten für Forschungszwecke, die Unterstützung der Datenerfassung in klinischen Studien durch elektronische Datenerfassungssysteme , die Optimierung von Ethikgenehmigungen und deren Verlängerung (in den USA ist die zuständige Stelle das lokale Ethikkomitee ) sowie die Pflege von Datenbanken mit anonymisierten Daten aus abgeschlossenen klinischen Studien. Die CRI ist ein relativ junger Zweig der Informatik und hat, wie jedes aufstrebende Feld, mit Anlaufschwierigkeiten zu kämpfen. Eine Herausforderung besteht darin, Statistiker und Systemarchitekten bei der Systementwicklung eng mit dem klinischen Forschungspersonal zusammenarbeiten zu lassen und die Entwicklung neuer Systeme finanziell zu behindern.

Forscher und das Informatikteam haben Schwierigkeiten, Pläne und Ideen abzustimmen, um ein System zu entwickeln, das sowohl für das Forschungsteam benutzerfreundlich ist als auch den Systemanforderungen des IT-Teams entspricht. Fehlende Finanzmittel können die Entwicklung der klinischen Forschungsinformatik behindern. Viele Forschungseinrichtungen kämpfen um die Finanzierung ihrer Forschung, geschweige denn um Investitionen in ein Informatiksystem, das weder zusätzliche Einnahmen generiert noch die Forschungsergebnisse verbessert (Embi, 2009). Die Integration von Daten aus mehreren klinischen Studien ist ein wichtiger Bestandteil der klinischen Forschungsinformatik. Initiativen wie PhenX und das Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) haben die Bemühungen um eine verbesserte Sekundärnutzung von Daten aus früheren klinischen Studien am Menschen angestoßen. Initiativen zur klinischen Datenintegration (CDE) ermöglichen es beispielsweise Studiendesignern, standardisierte Forschungsinstrumente ( elektronische Fallberichtsformulare ) zu verwenden. ^{[ 14 ]}

Parallel zur Standardisierung der Datenerhebung gibt es Initiativen, die anonymisierte Patientendaten aus klinischen Studien zum Download für Forschende anbieten, die diese Daten wiederverwenden möchten. Beispiele für solche Plattformen sind Project Data Sphere ^{[ 15 ]} , dbGaP , ImmPort ^{[ 16 ]} oder Clinical Study Data Request ^{[ 17 ]} . Informatiktechnische Fragen zu Datenformaten für den Austausch von Ergebnissen (einfache CSV- Dateien, FDA -konforme Formate wie das CDISC Study Data Tabulation Model) stellen wichtige Herausforderungen im Bereich der klinischen Forschungsinformatik dar. Das CRI unterstützt eine Reihe von Aktivitäten in der klinischen Forschung, darunter:

• Effizientere und effektivere Datenerfassung und -beschaffung
• Verbesserte Rekrutierung für klinische Studien
• Optimale Protokollgestaltung und effizientes Management
• Patientenrekrutierung und -management
• Meldung unerwünschter Ereignisse
• Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen
• Datenspeicherung, -übertragung, ^{[ 18 ]} -verarbeitung und -analyse
• Datenbanken mit Daten aus abgeschlossenen klinischen Studien (für Sekundäranalysen)

Ein grundlegendes Element der biomedizinischen und translationalen Forschung ist die Nutzung integrierter Datenrepositorien. Eine 2010 durchgeführte Studie definierte ein „integriertes Datenrepositorium“ (IDR) als ein Data Warehouse, das verschiedene klinische Datenquellen zusammenführt, um Abfragen für eine Reihe von Forschungsfunktionen zu unterstützen. ^{[ 19 ]} Integrierte Datenrepositorien sind komplexe Systeme, die entwickelt wurden, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, darunter Identitätsmanagement, Schutz der Vertraulichkeit, semantische und syntaktische Vergleichbarkeit von Daten aus verschiedenen Quellen und vor allem komfortable und flexible Abfragen. ^{[ 20 ]}

Die Entwicklung der klinischen Informatik führte zur Entstehung großer Datensätze, in denen elektronische Patientenakten mit anderen Daten (z. B. Genomdaten) integriert sind. Zu den Arten von Datenrepositorien gehören Operational Data Stores (ODS), Clinical Data Warehouses (CDW), Clinical Data Marts und klinische Register. ^{[ 21 ]} Operational Data Stores wurden vor der Einrichtung von Data Warehouses oder Data Marts für die Extraktion, Übertragung und das Laden von Daten eingerichtet. ^{[ 21 ]} Klinische Register existieren schon lange, ihre Inhalte sind jedoch krankheitsspezifisch und gelten mitunter als veraltet. ^{[ 21 ]} Klinische Data Stores und Clinical Data Warehouses gelten als schnell und zuverlässig. Obwohl diese großen, integrierten Repositorien die klinische Forschung maßgeblich beeinflusst haben, bestehen weiterhin Herausforderungen und Hürden. Im Folgenden ist eine Liste wichtiger Patienten-Data-Warehouses mit breitem Anwendungsbereich (nicht krankheits- oder fachspezifisch ) aufgeführt, deren Variablen unter anderem Laborergebnisse, Medikamente, Alter, ethnische Zugehörigkeit, sozioökonomischer Status, Komorbiditäten und longitudinale Veränderungen umfassen:

Ein großes Problem ist die Notwendigkeit der ethischen Genehmigung durch die Ethikkommission (Institutional Review Board, IRB) für jede zur Veröffentlichung bestimmte Forschungsanalyse. ^{[ 29 ]} Einige Forschungsressourcen benötigen keine IRB-Genehmigung. Beispielsweise sind CDWs mit Daten verstorbener Patienten anonymisiert, sodass für deren Nutzung keine IRB-Genehmigung erforderlich ist. ^{[ 29 ] [ 19 ] [ 21 ] [ 20 ]} Eine weitere Herausforderung ist die Datenqualität . Methoden zur Korrektur von Verzerrungen (wie z. B. Propensity-Score-Matching) setzen voraus, dass eine vollständige Gesundheitsakte erfasst wurde. Tools zur Überprüfung der Datenqualität (z. B. zum Aufzeigen fehlender Daten) helfen, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen. ^{[ 30 ]}

Translationale Bioinformatik (TBI) ist ein relativ neues Forschungsgebiet, das im Jahr 2000 mit der Veröffentlichung der menschlichen Genomsequenz entstand. ^{[ 31 ]} Die gängige Definition von TBI ist ausführlich und findet sich auf der Website der AMIA. ^{[ 32 ]} Vereinfacht ausgedrückt, kann TBI als die Sammlung enormer Mengen gesundheitsbezogener Daten (biomedizinische und genomische Daten) und deren Übersetzung in individuell zugeschnittene klinische Konzepte definiert werden. ^{[ 31 ]} Heute lässt sich das Feld der TBI in vier Hauptthemen unterteilen, die im Folgenden kurz beschrieben werden:

• Klinische Big Data bezeichnet die Sammlung elektronischer Gesundheitsdaten, die für Innovationen genutzt werden. Der in der Medizin derzeit praktizierte evidenzbasierte Ansatz soll mit der praxisorientierten Medizin verknüpft werden, um bessere Behandlungsergebnisse für Patienten zu erzielen. Darren Schutle, CEO des kalifornischen Unternehmens für kognitives Computing Apixio, erklärt, dass die Versorgung besser auf den Patienten zugeschnitten werden kann, wenn Daten aus verschiedenen medizinischen Datensätzen erfasst , zusammengeführt und analysiert werden. Darüber hinaus kann die Kombination ähnlicher Profile als Grundlage für personalisierte Medizin dienen und aufzeigen, was bei bestimmten Erkrankungen wirkt und was nicht (Marr, 2016). HuVarBase (HUmanVARiantdataBASE), eine große Bioinformatik-Datenbank, enthält umfassende Informationen aus verschiedenen Quellen zum menschlichen Gesundheitszustand auf genomischer und molekularer Ebene. Diese aktive Datenintegration ist ein Paradebeispiel für klinische Big Data. Dieser umfangreiche Informationsbereich gilt als spezifisch für die translationale Bioinformatik in der klinischen Big-Data-Forschung (Ganesan et al., 2019). ^{[ 33 ]} Da klinische Daten aus der aktiven Gewinnung von Proben von Patienten stammen, stützen sich Bioinformatik-Datenbanken wie HuVarBase auf vorgegebene Zusammenhänge, die im Rahmen der Arzt-Patienten-Beziehung ermittelt werden. Diese Patientenproben stammen aus Biobanken, die über eMerge verarbeitet werden, einer digitalen Schnittstelle zwischen elektronischen Patientenakten und verarbeiteten Patientenproben (Shameer et al., 2016). ^{[ 34 ]}
• Genomik in der klinischen Versorgung: Genomdaten werden genutzt, um Gene zu identifizieren, die an unbekannten oder seltenen Erkrankungen/Syndromen beteiligt sind. Derzeit ist die Onkologie das intensivste Anwendungsgebiet der Genomik. Die Genomsequenzierung von Krebs kann Aufschluss über die Ursachen von Arzneimittelempfindlichkeit und -resistenz während onkologischer Behandlungen geben. ^{[ 31 ]} Allerdings werden nicht alle Genomdaten vertraulich behandelt. Einige Forscher argumentieren, dass die derzeitigen großen, öffentlich zugänglichen Datenbanken mit Genominformationen, wie beispielsweise das TCGA (The Cancer Genome Atlas), angesichts der stetig wachsenden Anzahl an Krankheitsfällen zu langsamen Translationsraten führen (Tenenbaum et al., 2017). ^{[ 35 ]}
• Omics für die Wirkstoffforschung und das Repurposing: Das Repurposing von Medikamenten ist ein vielversprechender Ansatz, der es Pharmaunternehmen ermöglicht, ein bereits zugelassenes Medikament zur Behandlung einer anderen Erkrankung zu vermarkten, für die es ursprünglich nicht von der FDA zugelassen wurde. Die Beobachtung von „molekularen Signaturen bei Krankheiten und der Vergleich dieser mit in Zellen beobachteten Signaturen“ deutet auf das Potenzial eines Medikaments hin, eine Krankheit zu heilen und/oder deren Symptome zu lindern. ^{[ 31 ]}
• Personalisierte Genomtests: In den USA bieten mehrere Unternehmen Gentests direkt an Verbraucher (DTC-Gentests) an . Das Unternehmen, das den Großteil der Tests durchführt, heißt 23andMe. Der Einsatz von Gentests im Gesundheitswesen wirft zahlreiche ethische, rechtliche und soziale Fragen auf. Eine der zentralen Fragen ist, ob Gesundheitsdienstleister bereit sind, von Patienten bereitgestellte Genominformationen zu berücksichtigen und gleichzeitig eine unvoreingenommene (trotz des detaillierten Genomwissens) und qualitativ hochwertige Versorgung zu gewährleisten. Dokumentierte Beispiele für die Integration solcher Informationen in die Gesundheitsversorgung zeigten sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Gesamtergebnisse im Gesundheitswesen. ^{[ 31 ]} Die translationale Bioinformatik arbeitet zudem mit der Pharmaindustrie zusammen, um mithilfe weniger Biomarker-Tests Verbesserungen bei psychischen Erkrankungen zu erzielen. Diese Möglichkeiten ermöglichen es Bioinformatikern, mithilfe biostatistischer Modelle die personalisierte Medizin voranzutreiben (Bhuvaneshwar & Gusev, 2024). ^{[ 36 ]}

Die Bioinformatik, eingeführt in Partnerschaft mit der pharmazeutischen Industrie, umfasste ein Wissensfundament aus Computerchemie und Molekularbiologie. Diese Kooperationen erweiterten die Anwendungsbereiche der Bioinformatik in der pharmazeutischen Produktion. So konnten translationale Berechnungen effizient durchgeführt werden, um wirksame Arzneimittel herzustellen. Die Bioinformatik wird heute für dieses enge kollaborative Verständnis verantwortlich gemacht, das auch in der pharmazeutischen Forschung zur Umkehrung mutierter menschlicher DNA zum Einsatz kommt (Behl et al., 2021). ^{[ 37 ]}

Eine wichtige Anwendung der Informationstechnik in der Medizin ist die medizinische Signalverarbeitung. ^{[ 1 ]} Sie umfasst die Erzeugung, Analyse und Nutzung von Signalen, die vielfältige Formen annehmen können, wie z. B. Bild-, Ton-, elektrische oder biologische Signale. ^{[ 38 ]}

Die Bildinformatik und die medizinische Bildverarbeitung entwickeln rechnergestützte und mathematische Methoden zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit medizinischen Bildern und deren Anwendung in der biomedizinischen Forschung und der klinischen Versorgung. Ziel dieser Bereiche ist es, klinisch relevante Informationen oder Erkenntnisse aus medizinischen Bildern zu gewinnen und diese computergestützt zu analysieren. Die Methoden lassen sich in verschiedene Hauptkategorien einteilen: Bildsegmentierung , Bildregistrierung , bildbasierte physiologische Modellierung und weitere.

Ein medizinischer Roboter ist ein in den medizinischen Wissenschaften eingesetzter Roboter. Dazu gehören chirurgische Roboter. Diese sind in den meisten Telemanipulatoren integriert, die mithilfe der Aktivatoren des Chirurgen auf der einen Seite den Effektor auf der anderen Seite steuern. Es gibt folgende Arten von medizinischen Robotern:

• Chirurgische Roboter : Entweder ermöglichen sie chirurgische Eingriffe mit höherer Präzision als ein menschlicher Chirurg ohne Unterstützung oder sie ermöglichen Fernoperationen, bei denen kein menschlicher Chirurg physisch beim Patienten anwesend ist.
• Rehabilitationsroboter erleichtern und unterstützen das Leben von kranken, älteren Menschen oder solchen mit Bewegungseinschränkungen. Diese Roboter werden auch für Rehabilitationsmaßnahmen und damit verbundene Verfahren wie Training und Therapie eingesetzt.
• Bioroboter : eine Gruppe von Robotern, die entwickelt wurden, um die Kognition von Menschen und Tieren nachzuahmen.
• Telepräsenzroboter ermöglichen es medizinischem Fachpersonal außerhalb des Klinikgeländes, sich von entfernten Standorten aus zu bewegen, umzusehen, zu kommunizieren und teilzunehmen. ^{[ 39 ]}
• Apothekenautomatisierung : Robotersysteme zur Abgabe oraler Feststoffe in Einzelhandelsapotheken oder zur Zubereitung steriler intravenöser Zubereitungen in Krankenhausapotheken.
• Begleitroboter: Er besitzt die Fähigkeit, emotional mit den Nutzern zu interagieren, ihnen Gesellschaft zu leisten und sie zu alarmieren, wenn es gesundheitliche Probleme gibt.
• Desinfektionsroboter: Sie können einen ganzen Raum innerhalb weniger Minuten desinfizieren , in der Regel mithilfe von gepulstem ultraviolettem Licht . ^{[ 40 ] [ 41 ]} Sie werden zur Bekämpfung der Ebola-Viruskrankheit eingesetzt . ^{[ 42 ]}

Die Pathologieinformatik ist ein Fachgebiet, das Informationstechnologie, Computersysteme und Datenmanagement zur Unterstützung und Verbesserung der Pathologie einsetzt . Sie umfasst den Laborbetrieb in der Pathologie, die Datenanalyse und die Interpretation pathologischer Informationen.

Zu den wichtigsten Aspekten der Pathologie-Informatik gehören:

• Laborinformationsmanagementsysteme (LIMS): Implementierung und Verwaltung von Computersystemen, die speziell für Pathologieabteilungen entwickelt wurden. Diese Systeme unterstützen die Erfassung und Verwaltung von Patientenproben, Befunden und anderen pathologischen Daten.
• Digitale Pathologie : Umfasst die Nutzung digitaler Technologien zur Erstellung, Verwaltung und Analyse pathologischer Bilder. Dies beinhaltet das seitliche Scannen und die automatisierte Bildanalyse.
• Telepathologie : Nutzung von Technologie zur Ermöglichung von Fernkonsultationen und Zusammenarbeit in der Pathologie.
• Qualitätssicherung und Berichterstattung: Implementierung von Informatiklösungen zur Sicherstellung der Qualität und Genauigkeit pathologischer Prozesse.

Der weltweite Einsatz von Computertechnologie in der Medizin begann Anfang der 1950er-Jahre mit dem Aufkommen der Computer. 1949 gründete Gustav Wagner in Deutschland die erste Berufsvereinigung für Informatik. Spezialisierte Universitätsinstitute und Informatik-Ausbildungsprogramme entstanden in den 1960er-Jahren in Frankreich, Deutschland, Belgien und den Niederlanden. Forschungseinrichtungen für medizinische Informatik wurden in den 1970er-Jahren in Polen und den USA gegründet ^{[ 43 ].} Seitdem ist die Entwicklung hochwertiger Forschung, Ausbildung und Infrastruktur im Bereich der Gesundheitsinformatik ein Ziel der USA und der Europäischen Union.

Zu den frühen Bezeichnungen für Gesundheitsinformatik gehörten medizinisches Rechnen, biomedizinisches Rechnen, medizinische Informatik, Computermedizin, medizinische elektronische Datenverarbeitung, medizinische automatische Datenverarbeitung, medizinische Informationsverarbeitung, medizinische Informationswissenschaft, medizinische Softwareentwicklung und medizinische Computertechnologie.

Die Gesundheitsinformatik-Community wächst stetig und ist noch lange kein etablierter Berufsstand. Die Arbeit des britischen Berufsverbands für freiwillige Registrierung, des UK Council of Health Informatics Professions, hat jedoch acht zentrale Interessengruppen innerhalb dieses Bereichs identifiziert: Informationsmanagement, Wissensmanagement, Portfolio-/Programm-/Projektmanagement, Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), Bildung und Forschung, klinische Informatik, Patientenakten (dienstleistungs- und betriebsbezogen) sowie Management von Gesundheitsinformatik-Dienstleistungen. Diese Interessengruppen umfassen Fachkräfte im und für den National Health Service (NHS), in der Wissenschaft sowie bei kommerziellen Dienstleistungs- und Lösungsanbietern.

Seit den 1970er Jahren ist die International Medical Informatics Association (IMIA) das bedeutendste internationale Koordinierungsgremium .

Das argentinische Gesundheitssystem ist in seiner Funktionsweise heterogen, weshalb sich auch die Entwicklungen im Bereich der medizinischen Informatik in einem uneinheitlichen Stadium befinden. Viele private Gesundheitszentren haben eigene Systeme entwickelt, beispielsweise das Hospital Alemán in Buenos Aires oder das Hospital Italiano de Buenos Aires, das auch ein Ausbildungsprogramm für medizinische Informatik anbietet.

Die ersten Computeranwendungen im brasilianischen Gesundheitswesen begannen um 1968 mit der Installation der ersten Großrechner in öffentlichen Universitätskliniken und dem Einsatz programmierbarer Taschenrechner in der wissenschaftlichen Forschung. Minicomputer wie der IBM 1130 wurden an mehreren Universitäten installiert, und erste Anwendungen wurden für sie entwickelt, beispielsweise die Patientenstatistik an der Medizinischen Fakultät von Ribeirão Preto und die Patientenakten im Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo , jeweils an den Standorten Ribeirão Preto und São Paulo der Universität von São Paulo .

In den 1970er Jahren wurden mehrere Minicomputer der Firmen Digital Corporation und Hewlett-Packard für öffentliche Krankenhäuser und Krankenhäuser der Streitkräfte angeschafft und vor allem auf Intensivstationen , in der kardiologischen Diagnostik, im Patientenmonitoring und für weitere Anwendungen eingesetzt. Anfang der 1980er Jahre, mit dem Aufkommen günstigerer Mikrocomputer , erlebte die Anwendung von Computern im Gesundheitswesen einen regelrechten Boom. 1986 wurde die Brasilianische Gesellschaft für Gesundheitsinformatik gegründet, der erste Brasilianische Kongress für Gesundheitsinformatik abgehalten und die erste brasilianische Fachzeitschrift für Gesundheitsinformatik herausgegeben. In Brasilien gelten zwei Universitäten als Vorreiter in Lehre und Forschung der medizinischen Informatik: Die Universität von São Paulo und die Bundesuniversität von São Paulo bieten hochqualifizierte Bachelor- und Masterstudiengänge (MSc und PhD) an. Seit 2015 bietet auch die Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre in Rio Grande do Sul einen Bachelorstudiengang in diesem Bereich an.

Gesundheitsinformatikprojekte in Kanada werden auf Provinzebene umgesetzt, wobei jede Provinz ein eigenes System entwickelt. Die nationale, vom Bund finanzierte Non-Profit-Organisation Canada Health Infoway wurde 2001 gegründet, um die Entwicklung und Einführung elektronischer Patientenakten in ganz Kanada zu fördern. Zum 31. Dezember 2008 liefen 276 Projekte zur Einführung elektronischer Patientenakten in kanadischen Krankenhäusern, anderen Gesundheitseinrichtungen, Apotheken und Laboren mit einem Investitionsvolumen von 1,5 Milliarden Dollar seitens Canada Health Infoway. ^{[ 44 ]}

Zu den Programmen der Provinzen und Territorien gehören unter anderem folgende:

• eHealth Ontario wurde im September 2008 als Agentur der Provinzregierung von Ontario gegründet. Sie war von Verzögerungen geplagt und ihr CEO wurde 2009 aufgrund eines millionenschweren Vertragsskandals entlassen. ^{[ 45 ]}
• Alberta Netcare wurde 2003 von der Regierung von Alberta gegründet. Heute wird das netCARE-Portal täglich von Tausenden von Ärzten und medizinischem Fachpersonal genutzt. Es bietet Zugriff auf demografische Daten, verschriebene und abgegebene Medikamente, bekannte Allergien und Unverträglichkeiten, Impfungen, Laborbefunde, Befunde bildgebender Diagnostik, das Diabetesregister und weitere medizinische Berichte. Die Schnittstellenfunktionen von netCARE werden in elektronische Patientenakten integriert, die von der Provinzregierung finanziert werden.

Obwohl die Idee, Computer in der Medizin einzusetzen, mit dem technologischen Fortschritt im frühen 20. Jahrhundert aufkam, dauerte es bis in die 1950er Jahre, bis die Informatik in den Vereinigten Staaten Wirkung zeigte. ^{[ 46 ]}

Die ersten elektronischen Digitalrechner in der Medizin wurden in den 1950er Jahren von Robert Ledley für zahnmedizinische Projekte am National Bureau of Standards der Vereinigten Staaten eingesetzt . ^{[ 47 ]} Mitte der 1950er Jahre führte die United States Air Force (USAF) mehrere medizinische Projekte mit ihren Computern durch und ermutigte gleichzeitig zivile Einrichtungen wie den National Research Council der National Academy of Sciences (NAS-NRC) und die National Institutes of Health (NIH), solche Arbeiten zu fördern. ^{[ 48 ]} 1959 veröffentlichten Ledley und Lee B. Lusted den vielgelesenen Artikel „Reasoning Foundations of Medical Diagnosis“ in der Fachzeitschrift Science , der Computertechniken (insbesondere Operations Research) in die Medizin einführte. Der Artikel von Ledley und Lusted ist seit Jahrzehnten einflussreich, insbesondere im Bereich der medizinischen Entscheidungsfindung. ^{[ 49 ]}

Ausgehend von Ledleys Studie zur Computernutzung in Biologie und Medizin aus den späten 1950er Jahren (durchgeführt im Auftrag des NAS-NRC) sowie von seinen und Lusteds Artikeln unternahm das NIH die ersten größeren Anstrengungen zur Einführung von Computern in Biologie und Medizin. Diese Bemühungen, die zunächst vom NIH-Beratungsausschuss für Computer in der Forschung (ACCR) unter dem Vorsitz von Lusted durchgeführt wurden, investierten zwischen 1960 und 1964 über 40 Millionen US-Dollar, um Dutzende großer und kleiner biomedizinischer Forschungszentren in den USA zu gründen. ^{[ 48 ]}

Eine frühe Anwendung von Computern (1960, außerhalb der ACCR-Studie) bestand darin, die normale menschliche Bewegung zu quantifizieren, als Vorstufe zur wissenschaftlichen Messung von Abweichungen vom Normalen und zur Entwicklung von Prothesen. ^{[ 50 ]} Der Einsatz von Computern (IBM 650, 1620 und 7040) ermöglichte die Analyse einer großen Stichprobe sowie von mehr Messungen und Untergruppen, als dies mit mechanischen Rechenmaschinen zuvor praktikabel gewesen war. Dadurch wurde ein objektives Verständnis dafür ermöglicht, wie die menschliche Fortbewegung in Abhängigkeit von Alter und Körpermerkmalen variiert. Ein Koautor der Studie war Dekan des Ingenieurwissenschaftlichen Kollegs der Marquette University; diese Arbeit führte zur Gründung eigenständiger Abteilungen für Biomedizintechnik an der Marquette University und anderen Universitäten.

Die nächsten Schritte Mitte der 1960er Jahre waren die (größtenteils vom NIH geförderte) Entwicklung von Expertensystemen wie MYCIN und Internist-I . 1965 begann die National Library of Medicine mit der Nutzung von MEDLINE und MEDLARS . Etwa zur gleichen Zeit entwickelten Neil Pappalardo , Curtis Marble und Robert Greenes MUMPS (Massachusetts General Hospital Utility Multi-Programming System) in Octo Barnetts Labor für Informatik ^{[ 51 ]} am Massachusetts General Hospital in Boston , einem weiteren Zentrum für biomedizinische Informatik, das bedeutende Unterstützung vom NIH erhielt. ^{[ 52 ]} In den 1970er und 1980er Jahren war es die am häufigsten verwendete Programmiersprache für klinische Anwendungen. Das MUMPS- Betriebssystem diente der Unterstützung der MUMPS-Sprachspezifikationen. Seit 2004 wird ein Nachfolger dieses Systems im Krankenhaussystem der US- Veteranenbehörde eingesetzt . Das US-Veteranenministerium (VA) verfügt über das größte unternehmensweite Gesundheitsinformationssystem mit elektronischer Patientenakte , bekannt als Veterans Health Information Systems and Technology Architecture (VistA) . Eine grafische Benutzeroberfläche , das Computerized Patient Record System (CPRS), ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, die elektronische Patientenakte eines Patienten in jeder der über 1.000 Gesundheitseinrichtungen des VA einzusehen und zu aktualisieren.

In den 1960er Jahren entwickelte Morris F. Collen , ein Arzt der Forschungsabteilung von Kaiser Permanente , computergestützte Systeme zur Automatisierung vieler Aspekte mehrphasiger Gesundheitsuntersuchungen. Diese Systeme bildeten die Grundlage für die umfangreichen medizinischen Datenbanken, die Kaiser Permanente in den 1970er und 1980er Jahren aufbaute. ^{[ 53 ]} Die American Medical Informatics Association verleiht den Morris F. Collen Award of Excellence für das Lebenswerk einer Person im Bereich der biomedizinischen Informatik.

In den 1970er Jahren begannen immer mehr kommerzielle Anbieter, Praxismanagement- und elektronische Patientenaktensysteme zu vermarkten. Obwohl zahlreiche Produkte existieren, nutzen nur wenige Ärzte vollumfängliche elektronische Patientenaktensysteme. 1970 gründeten Warner V. Slack, MD, und Howard Bleich , MD, gemeinsam ^{[ 54 ]} die Abteilung für klinische Informatik (DCI) ^{[ 55 ]} am Beth Israel Deaconess Medical Center und der Harvard Medical School. Warner Slack gilt als Pionier der Entwicklung der elektronischen Patientenakte ^{[ 56 ]} , und 1977 entwickelte Dr. Bleich die erste benutzerfreundliche Suchmaschine für die weltweite biomedizinische Literatur. ^{[ 57 ] [ 58 ]}

Computergestützte Systeme in der Patientenversorgung haben zu einer Reihe von Veränderungen geführt. Diese Veränderungen haben Verbesserungen bei elektronischen Patientenakten (EPA) bewirkt, die nun den Austausch medizinischer Informationen zwischen verschiedenen Akteuren im Gesundheitswesen ermöglichen (Zahabi, Kaber & Swangnetr, 2015) und somit den Informationsfluss über verschiedene Behandlungsformen hinweg unterstützen. Eine Möglichkeit, EPA noch effektiver zu nutzen, besteht in der Anwendung von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung ( NLP ) zur Suche und Analyse von Notizen und Texten, die andernfalls nicht zugänglich wären. Diese Methoden können durch die kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen Softwareentwicklern und Anwendern von NLP-Tools in EPA-Systemen weiterentwickelt werden. ^{[ 59 ]}

Die Computernutzung umfasst heute ein breites Spektrum an Funktionen, darunter ärztliche Diagnosen und Dokumentation, Patiententerminplanung und Abrechnung. Zahlreiche Forscher auf diesem Gebiet haben eine Verbesserung der Qualität von Gesundheitssystemen, eine Verringerung von Fehlern des medizinischen Personals und letztendlich Zeit- und Kostenersparnisse festgestellt (Zahabi, Kaber & Swangnetr, 2015). Das System ist jedoch nicht perfekt und bedarf weiterer Verbesserungen. Häufig genannte Problembereiche sind Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit, Zugänglichkeit und Bedienkomfort (Zahabi, Kaber & Swangnetr, 2015). ^{[ 60 ]}

Homer R. Warner , einer der Väter der medizinischen Informatik, ^{[ 61 ]} gründete 1968 das Department für Medizinische Informatik an der Universität von Utah. Die American Medical Informatics Association (AMIA) vergibt einen nach ihm benannten Preis für die Anwendung der Informatik in der Medizin.

Die American Medical Informatics Association (AMIA ^{) hat in Zusammenarbeit mit dem American Board of Preventive Medicine (ABPM) eine Zertifizierung für medizinische Informatik entwickelt. [ 62] Das American Nurses Credentialing Center (ANCC) bietet eine Zertifizierung in Pflegeinformatik an. [63} ] Für ^{die radiologische Informatik} wurde ^{die CIIP -} Zertifizierung (Certified Imaging Informatics Professional) vom ABII (American Board of Imaging Informatics) eingeführt. Das ABII wurde 2005 von der SIIM (Society for Imaging Informatics in Medicine) und dem ARRT (American Registry of Radiologic Technologists) gegründet. Die CIIP-Zertifizierung erfordert nachweisbare Berufserfahrung in der Bildgebungsinformatik, eine formale Prüfung und ist zeitlich befristet; sie muss alle fünf Jahre erneuert werden.

Die Prüfung testet eine Kombination aus IT-Fachkenntnissen, klinischem Verständnis und Projektmanagementerfahrung, die die typische Arbeitsbelastung eines PACS-Administrators oder anderer IT-Fachkräfte im Bereich Radiologie widerspiegeln soll. ^{[ 65 ]} Zertifizierungen von PARCA (PACS Administrators Registry and Certifications Association) werden ebenfalls anerkannt. Die fünf PARCA-Zertifizierungen sind in verschiedene Stufen unterteilt, vom Einsteiger- bis zum Architektenniveau. Die American Health Information Management Association (AHIMA) bietet Zertifizierungen in den Bereichen medizinische Kodierung , Datenanalyse und Datenverwaltung an, wie beispielsweise den Registered Health Information Administrator (RHIA) und den Certified Coding Associate (CCA). ^{[ 66 ]} Zertifizierungen sind bei Arbeitgebern im Bereich der medizinischen Informatik sehr gefragt, und die Nachfrage nach zertifizierten Informatikern in den USA übersteigt das Angebot. ^{[ 67 ]} Die AHIMA berichtet, dass nur 68 % der Prüflinge die Zertifizierungsprüfungen beim ersten Versuch bestehen. ^{[ 68 ]}

Im Jahr 2017 identifizierte ein Konsortium von Ausbildern im Bereich Gesundheitsinformatik (bestehend aus MEASURE Evaluation, der Public Health Foundation India, der Universität Pretoria, der Kenyatta-Universität und der Universität von Ghana) die folgenden Wissensbereiche als Lehrplan für Fachkräfte im Bereich der digitalen Gesundheit , insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen: klinische Entscheidungsunterstützung; Telemedizin ; Datenschutz, Sicherheit und Vertraulichkeit; Verbesserung von Arbeitsabläufen; Technologie, Personal und Prozesse; Prozessentwicklung; Qualitätsverbesserung und Informationstechnologie im Gesundheitswesen; Computerhardware; Software; Datenbanken; Data Warehousing; Informationsnetzwerke; Informationssysteme; Informationsaustausch; Datenanalyse; und Usability-Methoden. ^{[ 69 ]}

Im Jahr 2004 unterzeichnete Präsident George W. Bush die Executive Order 13335 ^{[ 70 ]} , mit der das Office of the National Coordinator for Health Information Technology (ONCHIT) als Abteilung des US- Gesundheitsministeriums (HHS) gegründet wurde. Ziel dieses Amtes ist die flächendeckende Einführung interoperabler elektronischer Patientenakten (EHRs) in den USA innerhalb von zehn Jahren. Weitere Informationen zu Initiativen der Bundesregierung in diesem Bereich finden Sie unter „ Organisationen zur Qualitätsverbesserung“ . Im Jahr 2014 genehmigte das US-Bildungsministerium einen fortgeschrittenen Bachelorstudiengang in Gesundheitsinformatik, der von der University of South Alabama eingereicht worden war . Der Studiengang bietet eine spezifische Ausbildung in Gesundheitsinformatik und ist der einzige im Land mit einem eigenen Labor für Gesundheitsinformatik. Er ist in der School of Computing im Shelby Hall untergebracht, einem kürzlich fertiggestellten, hochmodernen Lehrgebäude im Wert von 50 Millionen US-Dollar. Die University of South Alabama verlieh David L. Loeser am 10. Mai 2014 den ersten Abschluss in Gesundheitsinformatik.

Das Programm sieht derzeit vor, bis 2016 über 100 Studierende auszuzeichnen. Die Certification Commission for Healthcare Information Technology (CCHIT), eine private, gemeinnützige Organisation, wurde 2005 vom US-amerikanischen Gesundheitsministerium (Department of Health and Human Services) gegründet , um Standards für elektronische Patientenakten (EHR) und zugehörige Netzwerke zu entwickeln und Anbieter, die diese erfüllen, zu zertifizieren. Im Juli 2006 veröffentlichte die CCHIT in zwei separaten Bekanntmachungen ihre erste Liste mit 22 zertifizierten ambulanten EHR-Produkten. ^{[ 71 ]} Die Harvard Medical School richtete 2015 eine Abteilung für Biomedizinische Informatik ein. ^{[ 72 ]} Die University of Cincinnati entwickelte in Zusammenarbeit mit dem Cincinnati Children's Hospital Medical Center ein Graduiertenzertifikatsprogramm in Biomedizinischer Informatik (BMI) und startete 2015 ein BMI-Doktorandenprogramm. ^{[ 73 ] [ 74 ] [ 75 ]} Das gemeinsame Programm ermöglicht es Forschern und Studierenden, die Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Patientenversorgung direkt zu beobachten, während Forschungsergebnisse vom Labor in die klinische Praxis übertragen werden.

Die Europäische Kommission bevorzugt, wie im 5. Rahmenprogramm ^{[ 76 ]} sowie in derzeit laufenden Pilotprojekten ^{[ 77 ]} deutlich wird, freie und Open-Source-Software (FLOSS) für das Gesundheitswesen.

Die Mitgliedstaaten der Europäischen Union haben sich verpflichtet, ihre bewährten Verfahren und Erfahrungen auszutauschen, um einen europäischen E-Health-Raum zu schaffen und so den Zugang zu und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern sowie gleichzeitig das Wachstum eines vielversprechenden neuen Wirtschaftszweigs anzukurbeln. Der Europäische E-Health-Aktionsplan spielt eine zentrale Rolle in der Strategie der Europäischen Union. Die Arbeit an dieser Initiative erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Dienststellen der Kommission. ^{[ 78 ] [ 79 ]} Das Europäische Institut für Gesundheitsakten (EIHR) engagiert sich für die Förderung hochwertiger elektronischer Gesundheitsaktensysteme in der Europäischen Union . ^{[ 80 ]}

Die Geschichte der Gesundheitsinformatik wurde umfassend in dem Buch „UK Health Computing: Recollections and reflections“ , herausgegeben von Hayes G und Barnett D (BCS, Mai 2008), von Fachleuten, vorwiegend Mitgliedern von BCS Health und seinen Unterorganisationen, dokumentiert. Das Buch beschreibt die Entwicklung als „unorganisiert und eigenwillig“. Anfang der 1950er-Jahre wurde sie von Akteuren im Finanzbereich des Nationalen Gesundheitsdienstes (NHS) angestoßen, und erst Anfang der 1960er-Jahre entstanden Lösungen, unter anderem für Pathologie (1960), Strahlentherapie (1962), Immunisierung (1963) und Primärversorgung (1968). Viele dieser Lösungen, selbst noch Anfang der 1970er-Jahre, wurden von Pionieren auf diesem Gebiet intern entwickelt, um ihren eigenen Bedarf zu decken. Dies lag zum Teil daran, dass einige Bereiche der Gesundheitsversorgung (z. B. die Immunisierung von Kindern) damals noch von den Kommunen erbracht wurden.

Die Koalitionsregierung hat vorgeschlagen, im Wesentlichen zur Strategie „Gerechtigkeit und Exzellenz: Den NHS befreien“ (Juli 2010) zurückzukehren und erklärt: „Wir werden die Patienten in den Mittelpunkt des NHS stellen, durch eine Informationsrevolution und mehr Wahlmöglichkeiten und Kontrolle“, wobei die gemeinsame Entscheidungsfindung zur Norm wird: „Keine Entscheidung über mich ohne mich“, und Patienten Zugang zu den Informationen haben, die sie wünschen, um Entscheidungen über ihre Behandlung treffen zu können. Sie werden mehr Kontrolle über ihre eigenen Behandlungsakten haben.“

Es gibt unterschiedliche Modelle für die Bereitstellung von Gesundheitsinformatik in den einzelnen Heimatländern (England, Schottland, Nordirland und Wales), aber einige Organisationen wie UKCHIP ^{[ 81 ]} (siehe unten) sind für diejenigen „in und für“ alle Heimatländer und darüber hinaus tätig.

Die Informatik des Nationalen Gesundheitsdienstes (NHS) in England wurde Anfang bis Mitte der 2000er Jahre im Rahmen des Nationalen Programms für Informationstechnologie (NPfIT) an mehrere Anbieter für nationale Gesundheitsinformatiklösungen vergeben . Die Vergabe erfolgte unter der Schirmherrschaft von NHS Connecting for Health (seit dem 1. April 2013 Teil des Health and Social Care Information Centre). NPfIT teilte das Land ursprünglich in fünf Regionen ein, wobei strategische Verträge zur Systemintegration an einen von mehreren lokalen Dienstleistern (Local Service Providers, LSP) vergeben wurden.

Die verschiedenen technischen Lösungen waren notwendig, um eine sichere Verbindung zum NHS-„Spine“-System herzustellen, das den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen und Versorgungseinrichtungen ermöglicht. NPfIT geriet deutlich in Verzug, und Umfang und Konzeption wurden in Echtzeit überarbeitet. Verschärft wurde die Situation durch die Kritik von Medien und Politik an den (vergangenen und prognostizierten) Ausgaben des Programms im Vergleich zum geplanten Budget. 2010 wurde im Rahmen des Weißbuchs „Liberating the NHS“ der neuen Koalitionsregierung aus Konservativen und Liberaldemokraten eine Konsultation gestartet. Diese Initiative brachte jedoch kaum innovative Ansätze hervor, sondern wiederholte im Wesentlichen bestehende Strategien im Kontext der neuen Vision der Koalition für den NHS. Der Computerisierungsgrad in der stationären Versorgung des NHS war vor NPfIT bereits recht hoch, und das Programm bremste die Weiterentwicklung der installierten Basis. Der ursprüngliche regionale Ansatz von NPfIT bot weder eine einheitliche, landesweite Lösung noch die nötige Flexibilität und Autonomie für die lokalen Gesundheitseinrichtungen bei der Systembeschaffung, sondern konzentrierte sich stattdessen auf die Bedürfnisse des ländlichen Raums.

Fast alle Hausarztpraxen in England und Wales sind im Rahmen des Programms „GP Systems of Choice “ ^{[ 82 ]} computerisiert , und Patienten verfügen über relativ umfangreiche elektronische Patientenakten. Die Systemwahl obliegt den einzelnen Praxen. Obwohl es kein einheitliches, standardisiertes Hausarztsystem gibt, werden relativ strenge Mindeststandards für Leistung und Funktionalität festgelegt, die von den Anbietern eingehalten werden müssen. Die Interoperabilität zwischen Systemen der Primär- und Sekundärversorgung ist noch recht unentwickelt. Es besteht die Hoffnung, dass die Fokussierung auf Standards für die Interoperabilität (Schnittstellen und Integration) die Synergie zwischen Primär- und Sekundärversorgung beim Austausch notwendiger Informationen zur Unterstützung der individuellen Patientenversorgung fördert. Bisherige Erfolge liegen in der elektronischen Anforderung und Anzeige von Testergebnissen, und in einigen Regionen haben Hausärzte Zugriff auf digitale Röntgenbilder aus den Systemen der Sekundärversorgung.

Im Jahr 2019 wurde das GP Systems of Choice-Rahmenwerk durch das GP IT Futures-Rahmenwerk ersetzt, das als Hauptinstrument für die Beschaffung von Dienstleistungen für Hausärzte durch die Clinical Commissioning Groups ( CCGs) dienen soll . Ziel ist es, den Wettbewerb in einem Bereich zu stärken, der von EMIS und TPP dominiert wird . 69 Technologieunternehmen mit über 300 Lösungen wurden in das neue Rahmenwerk aufgenommen. ^{[ 83 ]}

Wales verfügt über eine eigene Abteilung für Gesundheitsinformatik, die NHS Wales bei der Entwicklung der neuen integrierten digitalen Informationsdienste unterstützt und die Gesundheitsinformatik als Karriereweg fördert.

Die British Computer Society (BCS) ^{[ 84 ]} bietet vier verschiedene Registrierungsstufen für Fachkräfte im Bereich Gesundheits- und Pflegeinformatik an: Practitioner, Senior Practitioner, Advanced Practitioner und Leading Practitioner. Die Faculty of Clinical Informatics (FCI) ^{[ 85 ]} ist der Berufsverband für Fachkräfte im Bereich klinische Informatik im Gesundheits- und Sozialwesen und bietet Fellowship, Mitgliedschaft und Assoziierung an. BCS und FCI sind Mitgliedsorganisationen der Federation for Informatics Professionals in Health and Social Care (FedIP) ^{[ 86 ]} , einem Zusammenschluss führender Berufsverbände im Bereich Gesundheits- und Pflegeinformatik, der die Weiterentwicklung der Informatikberufe fördert.

Die Fakultät für Klinische Informatik hat einen Rahmen für Kernkompetenzen entwickelt, der die vielfältigen Fähigkeiten beschreibt, die von Praktikern benötigt werden. ^{[ 87 ]}

In den Niederlanden genießt die Gesundheitsinformatik derzeit hohe Priorität in Forschung und Praxis. Der Verband der Universitätskliniken der Niederlande (NFU) ^{[ 88 ]} hat den Citrienfonds ins Leben gerufen , zu dem die Programme eHealth und Registration at the Source gehören. ^{[ 89 ]} In den Niederlanden gibt es außerdem die nationalen Organisationen Society for Healthcare Informatics (VMBI) ^{[ 90 ]} und Nictiz, das nationale Zentrum für Standardisierung und eHealth. ^{[ 91 ]}

In Asien und Australien-Neuseeland wurde 1994 die regionale Gruppe Asia Pacific Association for Medical Informatics (APAMI) ^{[ 92 ]} gegründet, die heute aus mehr als 15 Mitgliedsregionen in der Asien-Pazifik-Region besteht.

Das Australasian College of Health Informatics (ACHI) ist der Berufsverband für Gesundheitsinformatik im asiatisch-pazifischen Raum. Es vertritt die Interessen eines breiten Spektrums klinischer und nicht-klinischer Fachkräfte im Bereich der Gesundheitsinformatik und verpflichtet sich zu Qualität, Standards und ethischer Praxis. ^{[ 93 ]} ACHI ist akademisches Mitglied der International Medical Informatics Association (IMIA) ^{[ 94 ]} und Vollmitglied des Australian Council of Professions. ^{[ 95 ]} ACHI ist Förderer des „e-Journal for Health Informatics“ ^{[ 96 ]} , einer indexierten und peer-reviewten Fachzeitschrift. ACHI unterstützt außerdem den „ Australian Health Informatics Education Council “ (AHIEC) seit dessen Gründung im Jahr 2009. ^{[ 97 ]}

Obwohl es in Australien eine Reihe von Organisationen im Bereich der medizinischen Informatik gibt, gilt die Health Informatics Society of Australia (HISA) ^{[ 98 ]} als der wichtigste Dachverband und ist Mitglied der International Medical Informatics Association (IMIA). Pflegeinformatiker waren die treibende Kraft hinter der Gründung der HISA, die heute eine Gesellschaft mit beschränkter Haftung ihrer Mitglieder ist. Die Mitglieder kommen aus allen Bereichen der Informatik, von Studierenden bis hin zu Unternehmensangehörigen. Die HISA hat mehrere Niederlassungen (Queensland, New South Wales, Victoria und Western Australia) sowie Fachgruppen, beispielsweise für Pflege (NIA), Pathologie, Alten- und Gemeindepflege, Industrie und medizinische Bildgebung (Conrick, 2006).

Nach 20 Jahren gelang China der erfolgreiche Übergang von der Planwirtschaft zur sozialistischen Marktwirtschaft . Parallel dazu erfuhr das chinesische Gesundheitssystem eine tiefgreifende Reform, um sich dieser historischen Revolution anzupassen. Daten des chinesischen Gesundheitsministeriums aus dem Jahr 2003 zufolge beliefen sich die nationalen Gesundheitsausgaben auf insgesamt 662,33 Milliarden RMB , was etwa 5,56 % des Bruttoinlandsprodukts entsprach. Vor den 1980er Jahren wurden die gesamten Gesundheitskosten aus dem jährlichen Staatshaushalt gedeckt. Seitdem hat sich die Finanzierungsstruktur des Gesundheitswesens schrittweise verändert. Der Großteil der Ausgaben wurde von Krankenversicherungen und privaten Zuzahlungen getragen, die 40 % bzw. 45 % der Gesamtausgaben ausmachten. Der staatliche Finanzbeitrag sank hingegen auf lediglich 10 %. Andererseits wurden im Jahr 2004 in der statistischen Zusammenfassung des Gesundheitsministeriums bis zu 296.492 Gesundheitseinrichtungen erfasst, und es wurde auch ein Durchschnitt von 2,4 Klinikbetten pro 1000 Einwohner genannt. ^{[ 99 ]}

Mit der Entwicklung der Informationstechnologie seit den 1990er Jahren erkannten Gesundheitsdienstleister das erhebliche Potenzial computerisierter Fälle und Daten zur Verbesserung ihrer Dienstleistungen. So konnten sie beispielsweise Informationen gewinnen, um die Patientenversorgung zu steuern und die optimale Behandlung für spezifische Krankheitsbilder zu ermitteln. Daher wurden beträchtliche Ressourcen für den Aufbau eines eigenen chinesischen Gesundheitsinformatiksystems bereitgestellt.

Der Großteil dieser Ressourcen wurde für den Aufbau von Krankenhausinformationssystemen (KIS) bereitgestellt, um unnötige Verschwendung und Doppelarbeit zu minimieren und so die Effizienz und Qualitätskontrolle im Gesundheitswesen zu verbessern. ^{[ 100 ]} Bis 2004 hatte China KIS erfolgreich in etwa 35–40 % der Krankenhäuser landesweit eingeführt. ^{[ 101 ]} Die Verbreitung von KIS in Krankenhäusern variiert jedoch erheblich. In Ostchina verfügten über 80 % der Krankenhäuser über ein KIS, in Nordwestchina waren es hingegen nur etwa 20 %. Darüber hinaus sind alle Zentren für Krankheitskontrolle und -prävention (CDC) oberhalb der ländlichen Ebene, etwa 80 % der Gesundheitseinrichtungen oberhalb der ländlichen Ebene und 27 % der Krankenhäuser oberhalb der Stadtebene in der Lage, Berichte über die Epidemielage in Echtzeit über öffentliche Gesundheitsinformationssysteme zu übermitteln und Infektionskrankheiten mithilfe dynamischer Statistiken zu analysieren. ^{[ 102 ]}

Chinas Gesundheitssystem ist vierstufig. Die erste Stufe bilden Straßen- und Betriebskliniken, die im Vergleich zu Krankenhäusern kostengünstiger sind und als Präventionszentren fungieren. Die zweite Stufe umfasst Bezirks- und Betriebskrankenhäuser sowie Fachkliniken, die die zweite Versorgungsstufe abdecken. Die dritte Stufe bilden kommunale und städtische Krankenhäuser sowie Universitätskliniken, die die dritte Versorgungsstufe bieten. Eine eigene Stufe bilden die staatlichen Krankenhäuser, die dem Gesundheitsministerium unterstehen. Seit China sich der Welt öffnete und der Welthandelsorganisation (WTO) beitrat, hat das Land seine Gesundheitsinformatik erheblich verbessert. Im Jahr 2001 gab es in China 324.380 medizinische Einrichtungen, die mehrheitlich Kliniken waren. Dies liegt daran, dass Kliniken als Präventionszentren fungieren und die chinesische Bevölkerung traditionelle chinesische Medizin der westlichen Medizin vorzieht, die bei leichteren Erkrankungen oft wirksam ist. Auch die Hochschulbildung in China im Bereich der Gesundheitsinformatik wurde kontinuierlich ausgebaut.

Ende 2002 gab es in China 77 medizinische Universitäten und Hochschulen. 48 dieser medizinischen Fakultäten boten Bachelor-, Master- und Doktorgrade in Medizin an. Hinzu kamen 21 weiterführende medizinische Fachinstitute, die Diplomabschlüsse vergaben. Insgesamt gab es somit 147 medizinische Hochschulen und Bildungseinrichtungen. Seit seinem WTO-Beitritt arbeitet China intensiv an der Verbesserung seines Bildungssystems und dessen Angleichung an internationale Standards. ^{[ 103 ]} SARS trug maßgeblich zur schnellen Verbesserung des chinesischen Gesundheitssystems bei. Der SARS-Ausbruch im Jahr 2003 veranlasste China, die Einführung von Krankenhausinformationssystemen (KIS) zu beschleunigen. Über 80 % der Krankenhäuser verfügten bereits über ein KIS. China verglich sein Gesundheitssystem mit dem koreanischen und suchte nach Verbesserungsmöglichkeiten. Eine Studie in sechs chinesischen Krankenhäusern mit KIS ergab, dass Ärzte Computer weniger häufig nutzten. Daraus wurde geschlossen, dass diese Systeme weniger für die klinische Praxis als vielmehr für administrative Zwecke eingesetzt wurden. Die Umfrage fragte, ob die Krankenhäuser Webseiten erstellt hätten. Es stellte sich heraus, dass nur vier von ihnen Webseiten erstellt hatten, drei davon von einem externen Unternehmen und eine vom Krankenhauspersonal selbst. Abschließend stimmten alle Befragten zu oder stimmten voll und ganz zu, dass die Bereitstellung von Gesundheitsinformationen im Internet genutzt werden sollte. ^{[ 104 ]}

Informationen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten von verschiedenen Teilnehmern oder Systemen erfasst wurden, konnten häufig zu Missverständnissen, Diskrepanzen oder fehlendem Datenaustausch führen. Um ein System mit möglichst wenigen Problemen zu entwickeln, erkannten Gesundheitsdienstleister, dass bestimmte Standards die Grundlage für den Informationsaustausch und die Interoperabilität bilden. Ein System ohne Standards würde jedoch die Verbesserung entsprechender Informationssysteme erheblich behindern. Da die Standardisierung der Gesundheitsinformatik von den zuständigen Behörden abhängt, mussten Standardisierungsprozesse mit der Regierung und den entsprechenden Fördermitteln und Unterstützungsleistungen verknüpft werden. Im Jahr 2003 veröffentlichte das Gesundheitsministerium den Entwicklungsplan für die nationale Gesundheitsinformatik (2003–2010) ^{[ 105 ]} , in dem die Standardisierung der Gesundheitsinformatik als „Kombination aus der Übernahme internationaler und der Entwicklung nationaler Standards“ definiert wurde.

In China wurde die Standardisierung zunächst durch die Entwicklung von Vokabular, Klassifikation und Kodierung gefördert , was die Speicherung und Übermittlung von Informationen für das Premium-Management auf nationaler Ebene erleichterte. Bis 2006 wurden 55 internationale und nationale Standards für Vokabular, Klassifikation und Kodierung in Krankenhausinformationssystemen verwendet. 2003 wurden die 10. Revision der Internationalen statistischen Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme ( ICD-10 ) und die ICD-10-Klinische Modifikation (ICD-10-CM) als Standards für die Diagnoseklassifikation und die Klassifikation von Akutbehandlungen eingeführt. Gleichzeitig wurde die Internationale Klassifikation der Primärversorgung (ICPC) übersetzt und im chinesischen Anwendungsumfeld erprobt. ^{[ 106 ]} Ein weiterer Kodierungsstandard, Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC), wurde als allgemeiner Identifikator für klinische Beobachtungen in Krankenhäusern eingeführt.

Persönliche Identifikationscodes wurden in verschiedenen Informationssystemen weit verbreitet eingesetzt und umfassten Name, Geschlecht, Nationalität, Familienstand, Bildungsniveau und Beruf. Diese Codes sind jedoch in verschiedenen Systemen inkonsistent, insbesondere bei der regionalen Datenübermittlung. Angesichts dieser Vielzahl an Vokabularen, Klassifizierungs- und Kodierungsstandards in unterschiedlichen Zuständigkeitsbereichen erkannten die Gesundheitsdienstleister, dass die Nutzung mehrerer Systeme zu Ressourcenverschwendung führen könnte und ein einheitlicher nationaler Standard vorteilhaft und notwendig war. Daher veröffentlichte die Arbeitsgruppe für Gesundheitsinformatik im chinesischen Gesundheitsministerium Ende 2003 drei Projekte, um dem Mangel an nationalen Standards für Gesundheitsinformationen zu begegnen: den „Chinesischen Nationalen Rahmen für Gesundheitsinformationen und Standardisierung“, die „Standards für grundlegende Datensätze von Krankenhausinformationssystemen“ und die „Standards für grundlegende Datensätze von öffentlichen Gesundheitsinformationssystemen“.

Die Ziele des chinesischen nationalen Rahmenwerks für Gesundheitsinformationen und Standardisierung waren: ^{[ 99 ]}

1. Ein nationales Rahmenwerk für Gesundheitsinformationen schaffen und festlegen, in welchen Bereichen Standards und Richtlinien erforderlich sind.
2. Identifizieren Sie die Klassen, Beziehungen und Attribute des nationalen Gesundheitsinformationsrahmens. Erstellen Sie ein konzeptionelles Gesundheitsdatenmodell, das den Umfang des Gesundheitsinformationsrahmens abdeckt.
3. Erstellen Sie ein logisches Datenmodell für spezifische Domänen, das die logischen Datenentitäten, die Datenattribute und die Beziehungen zwischen den Entitäten gemäß dem konzeptionellen Gesundheitsdatenmodell darstellt.
4. Festlegung eines einheitlichen Repräsentationsstandards für Datenelemente gemäß den Datenentitäten und ihren Attributen im konzeptionellen und logischen Datenmodell.
5. Verteilen Sie das fertige Rahmenwerk für Gesundheitsinformationen und das Gesundheitsdatenmodell zur Prüfung und Annahme an die Partnerorganisationen.
6. Entwickeln Sie einen Prozess zur Pflege und Weiterentwicklung des chinesischen Modells und zur Angleichung und Beeinflussung internationaler Gesundheitsdatenmodelle.

Im Jahr 2011 evaluierten Forscher lokaler Universitäten die Leistungsfähigkeit des chinesischen Standards für elektronische Patientenakten (EHR) im Vergleich zum Standard der American Society for Testing and Materials (ASTM E1384, zurückgezogen 2017) für Inhalt und Struktur elektronischer Patientenakten in den Vereinigten Staaten. ^{[ 107 ]} Die festgestellten Mängel sind im Folgenden aufgeführt.

1. Mangelnde Unterstützung in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit. Die Norm ISO/TS 18308 legt fest: „Die elektronische Patientenakte (EHR) muss die ethische und rechtmäßige Nutzung personenbezogener Daten gemäß etablierter Datenschutzgrundsätze und -rahmen gewährleisten, die kulturell oder länderspezifisch sein können“ ( ISO 18308: Gesundheitsinformatik – Anforderungen an eine Architektur für elektronische Patientenakten, 2004). Der chinesische EHR-Standard erfüllte jedoch keine der fünfzehn Anforderungen im Bereich Datenschutz und Datensicherheit.
2. Es mangelt an Unterstützung für verschiedene Datentypen und Referenzen. Da in China als externes internationales Kodierungssystem ausschließlich ICD-9 verwendet wird, sind andere ähnliche Systeme wie SNOMED CT in der klinischen Terminologie chinesischen Fachkräften nicht vertraut, was zu Defiziten im internationalen Informationsaustausch führen kann.
3. Das Fehlen allgemeinerer und erweiterbarer Datenstrukturen auf niedrigerer Ebene. Chinas umfangreicher und komplexer EHR-Standard wurde für alle medizinischen Bereiche entwickelt. Die spezifischen und zeitkritischen Attribute klinischer Datenelemente, Wertemengen und Vorlagen zeigten jedoch, dass dieser einmalige Ansatz in der Praxis nicht zielführend ist. ^{[ 108 ]}

In Hongkong wird seit 1994 von der Krankenhausbehörde ein computergestütztes Patientenverwaltungssystem namens Clinical Management System (CMS) eingesetzt. Dieses System ist an allen Standorten der Behörde (40 Krankenhäuser und 120 Kliniken) implementiert und wird täglich von 30.000 klinischen Mitarbeitern für bis zu 2 Millionen Transaktionen genutzt. Die umfassenden Daten von 7 Millionen Patienten sind online in der elektronischen Patientenakte (ePA) verfügbar, wobei die Daten aller Standorte integriert sind. Seit 2004 ist die Anzeige radiologischer Bilder in die ePA integriert, sodass Röntgenbilder von jedem Standort der Krankenhausbehörde in der ePA abrufbar sind.

Die Hong Kong Hospital Authority legte besonderen Wert auf die Steuerung der Entwicklung klinischer Systeme und bezog dabei die Beiträge hunderter Kliniker in einen strukturierten Prozess ein. Die Abteilung für Gesundheitsinformatik der Hospital Authority ^{[ 109 ]} arbeitet eng mit der IT-Abteilung und den Klinikern zusammen, um Gesundheitssysteme für die Organisation zu entwickeln, die die Versorgung aller öffentlichen Krankenhäuser und Kliniken in der Region unterstützen.

Die Hong Kong Society of Medical Informatics (HKSMI) wurde 1987 gegründet, um den Einsatz von Informationstechnologie im Gesundheitswesen zu fördern. Das eHealth Consortium wurde ins Leben gerufen, um Kliniker aus dem privaten und öffentlichen Sektor, Experten für medizinische Informatik und Vertreter der IT-Branche zusammenzubringen und so die IT im Gesundheitswesen in Hongkong weiter voranzutreiben. ^{[ 110 ]}

• eHCF School of Medical Informatics ^{[ 111 ]}
• eHealth-Care Foundation ^{[ 112 ]}

Seit 2010 arbeitet das malaysische Gesundheitsministerium (MoH) am Projekt „Malaysian Health Data Warehouse “ (MyHDW). MyHDW soll den vielfältigen Bedarf an zeitnaher Bereitstellung und Verwaltung von Gesundheitsinformationen decken und dient als Plattform für die Standardisierung und Integration von Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen (Health Informatics Centre, 2013). Das Gesundheitsministerium hat die Einführung elektronischer Krankenhausinformationssysteme (KIS) in mehreren öffentlichen Krankenhäusern, darunter das Putrajaya Hospital, das Serdang Hospital und das Selayang Hospital, initiiert. Auch Krankenhäuser des Ministeriums für Hochschulbildung, wie das Universitätsklinikum Malaya (UMMC) und das Universitätsklinikum Kebangsaan Malaysia (UKMMC), nutzen KIS für die Gesundheitsversorgung.

Ein Krankenhausinformationssystem (KIS) ist ein umfassendes, integriertes Informationssystem zur Verwaltung der administrativen, finanziellen und klinischen Abläufe eines Krankenhauses. Als Teilgebiet der medizinischen Informatik zielt das KIS darauf ab, die Patientenversorgung und -verwaltung durch elektronische Datenverarbeitung optimal zu unterstützen. Es spielt eine zentrale Rolle bei der Planung, Initiierung, Organisation und Steuerung der Abläufe der Krankenhaus-Subsysteme und sorgt so für eine synergetische Organisation.

Gesundheitsinformatik wird an fünf neuseeländischen Universitäten gelehrt. Das etablierteste und am weitesten entwickelte Programm wird seit über einem Jahrzehnt an der Universität Otago angeboten. ^{[ 113 ]} Health Informatics New Zealand (HINZ) ist die nationale Organisation, die sich für Gesundheitsinformatik einsetzt. HINZ organisiert jährlich eine Konferenz und gibt außerdem die Fachzeitschrift „ Healthcare Informatics Review Online“ heraus .

Die Saudi Association for Health Information (SAHI) wurde 2006 gegründet ^{[ 114 ]} und arbeitet unter der direkten Aufsicht der King Saud bin Abdulaziz University for Health Sciences , um öffentliche Aktivitäten durchzuführen, theoretisches und angewandtes Wissen zu entwickeln und wissenschaftliche und angewandte Studien bereitzustellen. ^{[ 115 ]}

Das russische Gesundheitssystem basiert auf den Prinzipien des sowjetischen Gesundheitssystems, das auf Massenprophylaxe, Prävention von Infektionen und Epidemien sowie Impfung und Immunisierung der Bevölkerung auf sozial abgesicherter Basis ausgerichtet war. Das heutige staatliche Gesundheitssystem umfasst mehrere Bereiche:

• Präventive Gesundheitsversorgung
• Primärversorgung
• Spezialisierte medizinische Versorgung
• Geburtshilfliche und gynäkologische medizinische Versorgung
• Pädiatrische medizinische Versorgung
• Operation
• Rehabilitations-/Kurortbehandlung

Eines der Hauptprobleme des postsowjetischen Gesundheitssystems war das Fehlen eines einheitlichen Systems zur Optimierung der Arbeitsabläufe in medizinischen Einrichtungen mit einer zentralen Datenbank und einem strukturierten Terminplan, was zu stundenlangen Wartezeiten führte. Die Effizienz des medizinischen Personals war möglicherweise auch aufgrund des Verwaltungsaufwands und verloren gegangener Patientenakten fraglich.

Parallel zur Entwicklung der Informationssysteme einigten sich die IT- und Gesundheitsbehörden Moskaus auf die Konzeption eines Systems zur Verbesserung der öffentlichen Dienstleistungen in Gesundheitseinrichtungen. Um die Probleme des bestehenden Systems zu beheben, ordnete die Moskauer Regierung an, dass das System eine vereinfachte elektronische Terminvergabe für öffentliche Kliniken ermöglichen und die Arbeit des medizinischen Personals in der Primärversorgung automatisieren sollte.

Das hierfür entwickelte System heißt EMIAS (United Medical Information and Analysis System) und bietet eine elektronische Patientenakte (EHR). Die meisten weiteren Funktionen sind im System integriert, das den Patientenfluss steuert, eine ambulante Patientenkarte enthält und die Verwaltung des konsolidierten Management-Accountings sowie einer personalisierten Liste medizinischer Leistungen ermöglicht. Darüber hinaus enthält das System Informationen zur Verfügbarkeit von medizinischen Einrichtungen und Ärzten.

Die Implementierung des Systems begann 2013 mit der Einrichtung einer zentralen, computergestützten Datenbank für alle Patienten der Stadt, inklusive einer Benutzeroberfläche. EMIAS wurde in Moskau und Umgebung eingeführt, und es ist geplant, das Projekt auf weite Teile des Landes auszuweiten.

Das Recht der medizinischen Informatik befasst sich mit sich entwickelnden und mitunter komplexen Rechtsgrundsätzen im Zusammenhang mit Informationstechnologie im Gesundheitswesen. Es behandelt die datenschutzrechtlichen, ethischen und betrieblichen Fragen, die unweigerlich bei der Nutzung elektronischer Werkzeuge, Informationen und Medien in der Gesundheitsversorgung auftreten. Das Recht der medizinischen Informatik gilt auch für alle Angelegenheiten, die Informationstechnologie, Gesundheitswesen und den Informationsaustausch betreffen. Es regelt die Umstände, unter denen Daten und Aufzeichnungen mit anderen Bereichen geteilt werden, die die Patientenversorgung unterstützen und verbessern.

Da viele Gesundheitssysteme bestrebt sind, Patientendaten leichter über das Internet zugänglich zu machen, ist es wichtig, dass die Anbieter Sicherheitsstandards implementieren, um die Sicherheit der Patientendaten zu gewährleisten. Sie müssen die Vertraulichkeit, Integrität und Sicherheit von Personen, Prozessen und Technologie sicherstellen. Da auch Zahlungen über dieses System abgewickelt werden können, ist es unerlässlich, dass dieser Aspekt der privaten Informationen ebenfalls durch Verschlüsselung geschützt wird.

Der Einsatz von Technologie im Gesundheitswesen hat stark zugenommen und dieser Trend wird sich voraussichtlich fortsetzen. Verschiedene Gesundheitseinrichtungen haben unterschiedliche Arten von IT-Systemen im Gesundheitswesen eingeführt, um die Patientenversorgung zu verbessern, beispielsweise elektronische Patientenakten (EPA), computergestützte Dokumentation usw. ^{[ 116 ].} Die zunehmende Verbreitung dieser Systeme und die steigende Menge an Gesundheitsdaten, die elektronisch ausgetauscht und übertragen werden können, erhöhen das Risiko potenzieller Verletzungen der Privatsphäre und Vertraulichkeit von Patientendaten. ^{[ 117 ]} Diese Bedenken veranlassten sowohl politische Entscheidungsträger als auch einzelne Einrichtungen, strenge Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre und Vertraulichkeit von Patientendaten zu ergreifen.

Eines der Bundesgesetze zum Schutz von Patientendaten (Krankenakte, Abrechnungsinformationen, Behandlungsplan usw.) und zur Gewährleistung der Patientenprivatsphäre ist der Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA). ^{[ 118 ]} HIPAA gibt Patienten die Autonomie und Kontrolle über ihre eigenen Gesundheitsdaten. ^{[ 118 ]} Darüber hinaus ermöglicht dieses Gesetz Patienten laut dem US-Gesundheitsministerium (o. J.) Folgendes: ^{[ 118 ]}

• Ihre eigenen Gesundheitsdaten einsehen
• Fordern Sie eine Kopie ihrer eigenen Krankenakte an
• Bitten Sie um Berichtigung etwaiger fehlerhafter Gesundheitsinformationen.
• Wissen, wer Zugriff auf die eigene Gesundheitsakte hat.
• Bitten Sie darum, wer ihre Gesundheitsdaten einsehen/darauf zugreifen kann und wer nicht.

Die 1967 erschienene Zeitschrift „Computers and Biomedical Research“ war eine der ersten Fachzeitschriften für medizinische Informatik. Zu den weiteren frühen Zeitschriften zählten „Computers and Medicine“ (herausgegeben von der American Medical Association), „ Journal of Clinical Computing“ (herausgegeben von Gallagher Printing), „ Journal of Medical Systems“ (herausgegeben von Plenum Press) und „MD Computing“ (herausgegeben von Springer-Verlag). 1984 veröffentlichte Lippincott die erste Fachzeitschrift speziell für die Krankenpflege, das „ Journal Computers in Nursing“ , das heute unter dem Namen „Computers Informatics Nursing “ ( CIN ) bekannt ist . ^{[ 119 ]}

Am 7. September 2016 waren im Zeitschriftenkatalog der National Library of Medicine (NLM) rund 235 Fachzeitschriften im Bereich der medizinischen Informatik verzeichnet. ^{[ 120 ]} Laut den Journal Citation Reports 2018 waren die drei führenden Zeitschriften in diesem Bereich das Journal of Medical Internet Research ( Impact-Faktor 4,945), JMIR mHealth and uHealth (4,301) und das Journal of the American Medical Informatics Association (4,292). ^{[ 121 ]}

In den Vereinigten Staaten ist die klinische Informatik ein Teilgebiet innerhalb mehrerer medizinischer Fachrichtungen . Beispielsweise bietet das American Board of Pathology in der Pathologie eine Zertifizierung in klinischer Informatik für Pathologen an, die eine 24-monatige entsprechende Ausbildung absolviert haben ^{[ 122 ]} , und das American Board of Preventive Medicine bietet eine Zertifizierung in klinischer Informatik im Bereich der Präventivmedizin an ^{[ 123 ]} .

Im Oktober 2011 kündigte das American Board of Medical Specialties (ABMS), die in den USA für die Facharztzertifizierung zuständige Organisation, die Einführung einer Facharztzertifizierung in klinischer Informatik an. Die erste Prüfung zur Facharztanerkennung in diesem Bereich wurde im Oktober 2013 vom American Board of Preventive Medicine (ABPM) angeboten . 432 Kandidaten bestanden die Prüfung und bildeten damit den ersten Jahrgang der Fachärzte für klinische Informatik des Jahres 2014. ^{[ 124 ]} Für Ärzte, die eine Facharztanerkennung in klinischer Informatik anstreben, gibt es spezielle Weiterbildungsprogramme. Voraussetzung ist ein abgeschlossenes Medizinstudium in den USA, Kanada oder an einer vom ABPM anerkannten Universität im Ausland. Darüber hinaus müssen die Ärzte eine Facharztausbildung, beispielsweise in Innerer Medizin (oder einer der 24 vom ABMS anerkannten Subspezialisierungen), absolviert haben und die Approbation in dem Bundesstaat besitzen, in dem ihr Weiterbildungsprogramm stattfindet. ^{[ 125 ]} Das Fellowship-Programm dauert 24 Monate. Die Fellows teilen ihre Zeit zwischen Informatik-Rotationen, didaktischen Methoden, Forschung und klinischer Arbeit in ihrem primären Fachgebiet auf.

• Verbesserung der klinischen Dokumentation
• Kontinuitätsdokumentation (CCR)
• Diagnosebezogene Fallgruppe (DRG)
• eHealth
• Gesundheitsinformationsaustausch (HIE)
• Gesundheitsinformationsmanagement (HIM)
• Informationssystem für Personalressourcen im Gesundheitswesen (HRH)
• Internationale Klassifikation der Krankheiten (ICD)
• Nationaler Mindestdatensatz
• Neuroinformatik
• Nosologie
• Pflegedokumentation
• Persönliche Gesundheitsakte (PHR)

• DICOM
• Health Metrics Network
• Überwachung des Gesundheitsnetzwerks
• HL7
• Schnelle Ressourcen zur Interoperabilität im Gesundheitswesen (FHIR)
• Integration des Gesundheitsunternehmens
• Omaha-System
• openEHR
• SNOMED
• xDT

• Datafly-Algorithmus