Medizinische Informatik

Medizininformatik und Digital health

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„Zu häufig denken wir zuerst aus der Sicht bestimmter Softwareprodukte und vorgefertigter Lösungen am Markt. Wir müssen vielmehr unsere Anforderungen klar definieren und gezielt das Produkt auswählen, welches diese am besten abdeckt. Dadurch erzielen wir eine nachhaltige Lösung (win-win).“

– Dr. med. Stefan Wagner, MHBA

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Interessen und Forschungsschwerpunkte in der Medizinischen Informatik/Medizininformatik und Digital health an Schnittstellen von Medizin, IT, Management, Wirtschaftswissenschaften (BWL), Data Science und Medizinethik (eine Auswahl)

• IT-Prozessunterstützung komplexer medizinischer interdisziplinärer Prozessgefüge im Gesundheitswesen

• Data Warehouse-Systeme (z.B. IBM Cognos) und komplexe Auswertungen unter Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellanwendungen

• Data Science: Natural Language Processing mit Python

• Data Science: Image Segmentation mit Python

• Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen

• Administration medizinischer Software und Anwendersupport

• Programmierung vielfältiger Tools zur Effizienzsteigerung von Prozessen und Reduktion von Administrationsaufwand sowie der Standardisierung der IT-Infrastruktur, z.B. SAmAs Config

• Visual Basic for Applications (VBA) zur Automatisierung und Effizienzsteigerung von wiederkehrender umfangreicher Datenverarbeitung in Medizin und für wirtschaftswissenschaftliche Problemstellungen

• Microsoft Office User Interface (UI) Customization

• Digitales und interaktives Wissens- und Informationsportal für ein arbeitsmedizinisches Zentrum

• Robotic Process Automation (RPA) und der Einsatz von Softwarerobotern als ein Baustein zur Erreichung der Unternehmensziele, vor allem zur Unterstützung der Digitalisierung und Automatisierung von übergreifenden Geschäftsprozessen

• Datenintelligenz und fachbereichsübergreifende Vernetzung

• Data Science, Automatisierung der Analyse und Aufbereitung großer Datenmengen aus mehreren Quellen

• Perioperative Medizininformatik mit Fokus auf digitalen Narkoseprotokollen, Narkosevorbereitung (Aufklärung) und perioperativer Risikoevaluation

• Application of big data analysis and data mining for medical risk evaluation
• Medical dataset improvement for premedication visit

• elektronische Dokumentation (Single-Source) und Stakeholder-Analyse

• EDV-Dokumentation und deren Betrachtung unter informationstechnologischen sowie medizinethischen Perspektiven

• Bewertungskriterien für Krankenhausinformationssysteme (KIS)

• Tumordokumentation mit Workflows, IT-Prozessmanagement, Prozessanalyse, Modellierung und Optimierung

• Interessenskonflikte in der klinischen Informationstechnologie

• Datenethik, Technikethik und Technikphilosophie in der klinischen IT-Landschaft

• Auswirkungen der Globalisierung auf Narkosevorbereitung, perioperative Risikoevaluation und Patientensicherheit

• Big Data, moderne Datenverarbeitungsprozesse und klinisches Handeln: Be- oder Entschleunigung

• elektronische Gedächtnis- und Entscheidungshilfen (GEH)

• Elektronische Gesundheitsakte ELGA (Österreich)

• Relationale Datenbankauswertungen (v.a. MySQL, Oracle Database)

• Bioinformatik für Mediziner: Sequenz- und Strukturdaten-Analyse

• Survey Management für Evaluationen sowie Umfragen

• Cloud-Infrastrukturen und Datenintegration für die medizinische Forschung

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Was ist Medizininformatik/Medizinische Informatik?

Medizininformatik ist ein multidisziplinäres Fachgebiet, das sich mit der Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) in der Medizin und im Gesundheitswesen befasst. Es kombiniert medizinisches Wissen, Informatik, Statistik und Datenanalyse, um die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation von medizinischen Daten zu ermöglichen.

Die Medizininformatik umfasst verschiedene Bereiche, darunter beispielsweise:

1. Elektronische Patientenakte (EPA): Die Entwicklung und Implementierung von Systemen zur elektronischen Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Patientendaten, einschließlich medizinischer Aufzeichnungen, Diagnosen, Labortests und Bildern. Dies ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf relevante Informationen und verbessert die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Gesundheitsdienstleistern.
2. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS): Die Entwicklung von computergestützten Systemen, die Ärzten und medizinischem Personal bei der Diagnosestellung, der Auswahl von Behandlungsoptionen und der Überwachung von Patienten helfen. Diese Systeme nutzen medizinisches Wissen und Datenanalyse, um evidenzbasierte Empfehlungen zu generieren.
3. Medizinische Bildverarbeitung und -analyse: Die Entwicklung von Algorithmen und Softwaretools zur Analyse und Interpretation von medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRTs und Ultraschallbildern. Dies ermöglicht eine genauere Diagnose und eine bessere Überwachung des Krankheitsverlaufs.
4. Gesundheitsinformationssysteme: Die Entwicklung und Implementierung von Systemen zur Verwaltung von Gesundheitsdaten auf organisatorischer Ebene, einschließlich Terminplanung, Ressourcenmanagement, Abrechnung und Qualitätssicherung.
5. Datenanalyse und -mining: Die Anwendung von statistischen und analytischen Methoden auf medizinische Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren. Dies kann zur Verbesserung der Behandlungsergebnisse, der Patientensicherheit und der öffentlichen Gesundheit beitragen.

Die Medizininformatik spielt eine immer wichtigere Rolle in der modernen Gesundheitsversorgung, da sie zur effizienteren Verwaltung von Informationen, zur Verbesserung der Behandlungsqualität und zur Förderung der medizinischen Forschung beiträgt. Sie unterstützt auch die Einführung von Telemedizin, Fernüberwachung und digitalen Gesundheitsanwendungen, die die Zugänglichkeit und Effektivität der Gesundheitsversorgung verbessern können.

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