Der Weg der Daten ins Gesundheitsdossier

(Source: Creativa Images - stock.adobe.com)

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Ein Arztbericht liegt heute schnell digital vor. Sein Weg durch das Gesundheitssystem verläuft jedoch noch immer über Umwege, Medienbrüche und Systemgrenzen. Das heutige elektronische Patientendossier (EPD) hat daran nur wenig geändert. Mit dem elektronischen Gesundheitsdossier (E-GD) plant der Bund deshalb einen neuen Anlauf. Zugleich soll der Swiss Health Data Space dafür sorgen, dass bestehende Systeme und Anwendungen besser zusammenspielen. Entscheidend wird sein, ob Gesundheitsdaten dadurch tatsächlich sicher und ohne unnötige Umwege dorthin gelangen, wo Fachpersonen sie für die Behandlung brauchen.

Schon beim Erfassen der Daten eröffnen neue Technologien zusätzliche Möglichkeiten. KI-Systeme wie sogenannte Ambient Scribes können Gespräche automatisch dokumentieren und medizinische Fachpersonen damit entlasten. Patrick Bizeau und Stefan Loretan von Swiss Medical Network zeigen in ihrem Fachbeitrag, welche rechtlichen, technischen und organisatorischen Voraussetzungen dafür nötig sind – von der Zertifizierung und dem Datenschutz bis zur Integration in bestehende Systeme.

Damit Gesundheitsdaten anschliessend auch über Systemgrenzen hinweg nutzbar bleiben, braucht es gemeinsame Standards und Schnittstellen. Genau hier setzt der Swiss Health Data Space an. Marco Heuberger von der FMH erläutert, wie er bestehende Systeme und Anwendungen miteinander verbinden soll und warum sich sein Erfolg letztlich daran messen lassen muss, ob Fachpersonen Gesundheitsinformationen ohne Medienbrüche im Behandlungsalltag nutzen können.

Mit jedem zusätzlichen digitalen Werkzeug entstehen allerdings auch neue Datenflüsse und Abhängigkeiten. Gioia Nyfeler von Health Info Net richtet den Blick deshalb auf die Frage, wer die Kontrolle über sensible Gesundheitsdaten behält. In ihrem Fachbeitrag zeigt sie, was Praxen vor dem Einsatz von Cloud-Diensten, Apps oder KI prüfen sollten – und warum sie schon beim Einstieg klären müssen, wie sie ihre Daten bei einem Anbieterwechsel exportieren und beim bisherigen Anbieter löschen können. 

Wie sich solche Abhängigkeiten bei medizinischer KI begrenzen lassen, zeigt das Interview mit Mary-Anne Hartley von der EPFL. Sie entwickelt mit ihrem Team unter dem Namen Meditron offene Sprachmodelle für die Medizin und erklärt, warum Offenheit, klinische Validierung und lokale Kontrolle dabei entscheidend sind. Zudem spricht sie darüber, wie sich medizinische KI sicher an Gesundheitsdossiers und Praxisinformationssysteme anbinden lässt und welche Risiken bei der Verarbeitung unstrukturierter klinischer Daten entstehen.