eHealth - Cheatsheet

Aktuelle Trends und Entwicklungen im eHealth

Definition:

Aktuelle Trends und Entwicklungen im eHealth umfassen die neuesten Technologien und Ansätze zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung durch digitale Mittel.

Details:

• Telemedizin: Videobasierte Konsultationen, Fernüberwachung von Patienten.
• Wearables: Gesundheitsüberwachung durch tragbare Geräte.
• Künstliche Intelligenz (KI): Diagnoseunterstützung, personalisierte Medizin.
• Elektronische Patientenakte (EPA): Zentralisierung und Austausch von Gesundheitsdaten.
• mHealth: Gesundheits-Apps zur Prävention, Diagnose und Therapie.
• Blockchain: Sichere und transparente Verwaltung von Gesundheitsdaten.
• Internet of Medical Things (IoMT): Vernetzung medizinischer Geräte zur Datenanalyse.
• Interoperabilität: Standardisierung und Integration von Systemen zur besseren Datenverfügbarkeit.

Regulatorische Rahmenbedingungen und Standards im eHealth

Definition:

Definieren Regeln und Standards für Sicherheit, Datenschutz und Interoperabilität im Gesundheitswesen.

Details:

• DSGVO: Datenschutz-Grundverordnung – Schutz personenbezogener Daten
• BSI-Gesetz: Anforderung an IT-Sicherheit im Gesundheitswesen
• Interoperabilität: HL7, FHIR – Standards für Datenaustausch
• ISO/IEC 27001: Informationssicherheits-Managementsystem
• Medizinproduktegesetz (MPG) und MDR: Anforderungen an Medizinprodukte

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und deren Nutzen

Definition:

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs): digitale Aufzeichnung von Patientendaten, zugänglich und anpassbar für autorisierte Nutzer im Gesundheitswesen.

Details:

• Effizienz: Schneller Zugriff auf vollständige Patienteninformationen.
• Genauigkeit: Reduziert Fehler durch klarere Dokumentation.
• Interoperabilität: Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Gesundheitseinrichtungen.
• Patientensicherheit: Verbesserte Nachverfolgbarkeit und Vermeidung von Doppeluntersuchungen.
• Datenanalyse: Unterstützung bei der Forschung und klinischen Entscheidungsprozessen durch Big Data.

Datenbanken und Data Warehouses im Gesundheitswesen

Definition:

Datenbanken und Data Warehouses sind entscheidend für Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Mengen an Gesundheitsdaten.

Details:

• Datenbanken: Strukturiertes Speichern von Patientendaten (z.B. elektronische Gesundheitsakten).
• Data Warehouses: Konsolidierung und Analyse umfangreicher klinischer Daten für Forschungs- und Managementzwecke.
• Datenschutz: Einhaltung strenger gesetzlicher Richtlinien wie DSGVO essentiell.
• ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden): Grundlegender Bestandteil für die Datenintegration in Data Warehouses.
• Beispiel: HL7 FHIR-Standard für den Datenaustausch im Gesundheitswesen.

Technologische Infrastruktur in der Telemedizin

Definition:

Technologische Infrastruktur in der Telemedizin umfasst Hardware, Software und Netzwerktechnologien, die zur Bereitstellung von medizinischen Dienstleistungen über Distanz erforderlich sind.

Details:

• Benötigte Hardware: Computer, mobile Geräte, Wearables, Diagnosegeräte
• Softwarelösungen: Elektronische Gesundheitsakten (EHR), Videokonferenz- und Kommunikationsplattformen
• Netzwerktechnologie: Breitbandinternet, sichere Datenübertragung, VPNs
• Datensicherheit: Verschlüsselung, Authentifizierungsmechanismen
• Interoperabilität: Standards wie HL7, FHIR zur Datenintegration

Datensicherheitsstrategien im Gesundheitswesen

Definition:

Datensicherheitsstrategien im Gesundheitswesen - Schutz sensibler medizinischer Daten durch organisatorische, technische und rechtliche Maßnahmen

Details:

• Verwendung von Verschlüsselung (AES, RSA)
• Zugriffskontrollen (2FA, RBAC)
• Datensicherungen und -wiederherstellung (Backups, Disaster Recovery)
• Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (DSGVO, HIPAA)
• Schulung des Personals in Sicherheitsbewusstsein
• Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Audits

Interoperabilität und Standardisierung von Gesundheitsinformationssystemen

Definition:

Fähigkeit von verschiedenen Gesundheitsinformationssystemen, nahtlos zusammenzuarbeiten und Daten auszutauschen.

Details:

• Interoperabilität: Ermöglicht Datenaustausch und Verarbeitung zwischen Systemen
• Standardisierung: Nutzung gemeinsamer Standards wie HL7, FHIR, DICOM
• Ziele: Verbesserung der Patientenversorgung, Reduzierung von Kosten, Erhöhung der Effizienz
• Technische Standards: Syntax-, Semantik- und Prozessinteroperabilität
• Herausforderungen: Datenschutz, Kompatibilität, Akzeptanz durch Nutzer

Techniken zur Datenanonymisierung

Definition:

Techniken zur Anonymisierung von Daten, um den Datenschutz sicherzustellen und Persönlichkeitsrechte zu wahren.

Details:

• K-Anonymität: Jeder Datensatz ist von mindestens k-1 anderen Datensätzen nicht zu unterscheiden.
• L-Diversität: Innerhalb jeder Äquivalenzklasse gibt es mindestens l gut verteilte sensible Werte.
• T-Closeness: Unterschied zwischen der Verteilung eines Attributwertes in einer Äquivalenzklasse und der Gesamtverteilung ist maximal t.
• Swap-Techniken: Vertauschen von Attributwerten zwischen Datensätzen.
• Maskierung: Verfremdet Daten mit Methoden wie Zufallsrauschen.
• Aggregierung: Zusammenfassung von Daten zu Gruppen anstatt Einzelwerten.
• Pseudonymisierung: Ersetzen von Identifikatoren durch Pseudonyme.