Medizinische Informatik - Cheatsheet

Geschichte und Entwicklung der medizinischen Informatik

Definition:

Geschichte und Evolution der medizinischen Informatik: Entwicklung und Anwendung von IT und Computern zur Optimierung medizinischer Informationsverarbeitung.

Details:

• 1960er: Erste Anwendungen in der Verwaltung und Dokumentation
• 1970er: Einführung elektronischer Patientenakten (EPA)
• 1980er: Entwicklung von Expertensystemen und Datenbanken für klinische Entscheidungen
• 1990er: Aufkommen von Internet und Netzwerken, Telemedizin
• 2000er: Standardisierung (HL7, DICOM), interoperable Systeme
• 2010er: Big Data, KI und maschinelles Lernen, personalisierte Medizin
• Aktuell: Integration von KI, verbesserte Datenanalyse, mobile Gesundheitssysteme

Struktur und Funktion von elektronischen Gesundheitsakten (EHR)

Definition:

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) sind digitale Aufzeichnungen von Patientendaten, die den Austausch und die Speicherung medizinischer Informationen erleichtern.

Details:

• Struktur: Hierarchische Datenspeicherung von Patienteninformationen in Kategorien wie Diagnosen, Behandlungen, Medikationen, Laborbefunden und Bildgebungen.
• Funktion: Erleichtert den schnellen und sicheren Zugriff auf Patienteninformationen, unterstützt klinische Entscheidungsfindung, verbessert die Patientensicherheit und fördert die koordinierte Versorgung.
• Interoperabilität: Ermöglicht den Datenaustausch zwischen verschiedenen Gesundheitseinrichtungen und Systemen.
• Schnittstellen: Nutzung von Standards wie HL7, FHIR und DICOM zur Kommunikation und Datenintegration.
• Sicherheit: Implementierung von Datenschutzmaßnahmen und Zugangskontrollen gemäß gesetzlichen Vorgaben.
• \textbf{Formeln und Gleichungen:}
• Datenmodellierung: \text{ER-Modell} zur strukturierten Datenorganisation.
• Fehlermanagement: \text{Error-Correction Codes (ECCs)} und \text{Redundanzverfahren} zur Sicherstellung der Datenintegrität.

Technologien zur Telekonsultation und Telemonitoring

Definition:

Technologien zur Fernüberwachung und -beratung von Patienten, meist über das Internet.

Details:

• Benötigt sichere Datenübertragung (z.B. TLS, VPN)
• Ermöglicht Echtzeit-Kommunikation (Video, Audio, Messaging)
• Integration von Sensoren und Wearables zur Überwachung von Vitaldaten
• Reduziert die Notwendigkeit physischer Arztbesuche
• Datenanalyse und Alerts durch KI
• Anwendung bei chronischen Krankheiten, Nachsorge, präventiven Maßnahmen

Methoden der Datenverschlüsselung in medizinischen Systemen

Definition:

Methode zur Sicherung von Patientendaten und zur Gewährleistung der Vertraulichkeit und Integrität in medizinischen Informationssystemen.

Details:

• Symmetrische Verschlüsselung: Derselbe Schlüssel für Ver- und Entschlüsselung, z.B. AES.
• Asymmetrische Verschlüsselung: Öffentlicher Schlüssel zum Verschlüsseln, privater Schlüssel zum Entschlüsseln, z.B. RSA.
• Hybride Verschlüsselung: Kombination von symmetrischen und asymmetrischen Methoden für Effizienz und Sicherheit.
• Hashing: Erstellung eines eindeutigen Fingerabdrucks der Daten, z.B. SHA-256, keine Rückumwandlung möglich.
• Compliance: Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -vorschriften, z.B. DSGVO.

Anwendung von Machine Learning in der medizinischen Diagnose

Definition:

Maschinelles Lernen (ML) zur Unterstützung medizinischer Diagnosen mithilfe von Algorithmen und Modellen

Details:

• Analyführt große Datenmengen aus Patientenakten, Laborwerten, Bildgebung
• Algorithmus-Typen: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning
• Beispiele: Bildklassifikation (Radiologie), Mustererkennung in genetischen Daten, Prädiktion von Krankheitsverläufen
• Wichtige Algorithmen: Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines
• Leistungsbewertung: ROC-Kurven, Präzision, Recall, F1-Score
• Datenschutz und ethische Aspekte: Sicherstellung der Vertraulichkeit und Integrität von Patientendaten

Interoperabilität zwischen verschiedenen EHR-Systemen

Definition:

Austausch und Nutzung medizinischer Daten zwischen unterschiedlichen elektronischen Gesundheitsakten (EHR) Systemen.

Details:

• Datenstandards: HL7, FHIR, CDA
• Schnittstellen und APIs notwendig
• Semantische und technische Interoperabilität
• Einheitliche Terminologien (z.B. ICD-10, SNOMED CT)
• Sicherheits- und Datenschutzanforderungen
• Erleichtert Datenaustausch und -integration zwischen Institutionen

Rechtliche und ethische Überlegungen in der Telemedizin

Definition:

Rechtliche und ethische Überlegungen betreffen die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien sowie moralische Grundsätze bei der Anwendung von Telemedizin.

Details:

• Datenschutz: Einhaltung der DSGVO bei der Verarbeitung von Patientendaten.
• Sicherheitsmaßnahmen: Gewährleistung von Datenintegrität und Vertraulichkeit.
• Einverständniserklärung: Informierte Zustimmung der Patienten zur Nutzung von Telemedizin.
• Haftung: Klärung der Verantwortlichkeiten bei Fehlern oder Komplikationen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung der medizinischen Standards und regelmäßige Überprüfung der Systeme.
• Zugangsgerechtigkeit: Sicherstellung des gleichberechtigten Zugangs für alle Patienten.

Zugriffsrechte und Benutzerverwaltung zur Datensicherheit

Definition:

Zuständigkeiten und Berechtigungen, die Benutzern zugewiesen werden, um den Zugang zu Daten zu kontrollieren und zu sichern.

Details:

• Zugriffsrechte: Wer darf was sehen/bearbeiten
• Benutzerverwaltung: Erstellen, ändern, löschen von Benutzerkonten
• Rollenkonzepte: Unterschiedliche Rechte basierend auf der Rolle (z.B. Admin, User)
• Verwaltung von Berechtigungen: Zuweisen und Entziehen von Rechten
• Protokollierung: Nachverfolgung von Zugriffen und Änderungen
• Sicherheitsrichtlinien: Regeln und Verfahren für den Zugang zu Daten (z.B. Passwortregeln)