Sisoft Integrated Digital Health Platform for University and Teaching Hospitals
Ursprungssprache: Englisch
Sisofts Integrierte digitale Gesundheitsplattform ist für Universitäts-, akademische, Lehr- und Forschungskrankenhäuser konzipiert, in denen Patientenversorgung, medizinische Ausbildung, wissenschaftliche Forschung und klinische Analytik Hand in Hand gehen müssen. Über ein herkömmliches Krankenhausinformationssystem hinaus wandelt es routinemäßige klinische Daten in strukturiertes, durchsuchbares und wiederverwendbares Wissen umwandeln, das Pflege, Ausbildung, Forschung und institutionelle Entscheidungsfindung unterstützt.
Advanced Diagnostic Screening ermöglicht es Klinikern und Forschern, Patientendaten über Diagnosen, Symptome, Untersuchungen, Laborwerte und Behandlungen hinweg longitudinal zu untersuchen Patientendaten über Diagnosen, Symptome, Untersuchungen, Labor- und pathologischen Befunden, Eingriffen, Medikamenten, demografischen Daten und anderen klinischen Parametern zu untersuchen. Es unterstützt komplexe Ermittlung und Analyse von Kohorten hinsichtlich der Prävalenz von Erkrankungen, der demografischen und geografischen Verteilung sowie Veränderungen im Zeitverlauf für retrospektive und prospektive Forschung, Epidemiologie sowie Studien zur Bevölkerungsgesundheit.
Die Plattform umfasst über 130 integrierte klinische Bewertungs- und Beurteilungs- aus verschiedenen Fachgebieten. Standardisierte Beurteilungen können erfasst und über einen längsschnittlichen Zeitraum verfolgt werden und unterstützen so klinische Entscheidungen, Ausbildung, vergleichende Analysen sowie die Ergebnisforschung.
Krankheitsüberwachung und Berichterstattung im Bereich der öffentlichen Gesundheit Meldung erweitern diese Fähigkeiten auf die Überwachung der Bevölkerungsgesundheit, indem sie die Verknüpfung von klinischen und Laborinformationen mit Überwachungsfällen, Krankheitsmustern und Meldeprozessen.
Die wissenschaftliche Forschung wird durch ein integriertes Clinical Trial Management System (CTMS), das das Studienmanagement, die Überwachung, die Dokumentation, Budgets und Ausgaben abdeckt, zusammen mit Arbeitsabläufen der Ethikkommission für Bewertungen, Sitzungen, Entscheidungen und Statusverläufe.
Interdisziplinäre Arbeitsabläufe ermöglichen es Fachkräften, bei komplexen Fällen zusammenzuarbeiten und unterstützen sowohl die Patientenversorgung als auch die berufliche Weiterbildung.
Diese Funktionen sind Teil der umfassenderen Integrierten digitalen Health Platform von Sisoft, die das Krankenhausinformationssystem (KIS) mit Labor, Bildgebung, Intensivstation, Apotheke, OP , elektronische Dokumentation, Forschung sowie institutionelle Daten.
Das Ziel ist die Schaffung eines lernenden digitalen Gesundheitsökosystems, in dem alltagsbezogene Gesundheitsdaten zu besserer Versorgung, Bildung und wissenschaftlichen Erkenntnissen beitragen:
Daten → Erkenntnisse → Wissen → Bessere Versorgung.
Universitäts-, akademische, Lehr- und Forschungskrankenhäuser gehören zu den komplexesten Einrichtungen des Gesundheitswesens, die digitalisiert werden müssen. Sie verbinden die Behandlung einer großen Anzahl von Patienten mit Ausbildung, interdisziplinärer Praxis, wissenschaftlicher Forschung, klinischen Studien und sich ständig weiterentwickelndem medizinischen Wissen. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, diese Anforderungen zu integrieren, ohne fragmentierte Systeme zu schaffen oder klinische Arbeitsabläufe zu beeinträchtigen.
Eine der anspruchsvollsten Aufgaben ist die Umsetzung wissenschaftlicher und klinischer Erkenntnisse in zuverlässige digitale Arbeitsabläufe. Die Entwicklung fortschrittlicher diagnostischer Screening-Verfahren, klinischer Entscheidungshilfen undüber 130 klinische Bewertungs- und Beurteilungsinstrumente erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Professoren, Fachärzten sowie akademischen Teams, verbunden mit einer umfassenden Auswertung der medizinischen Literatur, klinischer Leitlinien, validierter Methoden und sich weiterentwickelnder wissenschaftlicher Erkenntnisse.
Zu den weiteren Herausforderungen sind Widerstände gegen Veränderungen, Unterschiede zwischen Fachgebieten, lokale Gegebenheiten, kontinuierliche Anwenderschulungen sowie Abwägung zwischen Standardisierung und der für Forschung, Ausbildung und das Management komplexer Fälle erforderlichen Flexibilität.
Technisch gesehen muss die Plattform Längsschnittdaten aus Krankenhausinformationssystemen (HIS), Labor-, Bildgebungs-, Pathologie-, Apotheken- und anderen Systeme integrieren und dabei Datenqualität, Interoperabilität, Datenschutz, Rückverfolgbarkeit und einen kontrollierten Zugang für Forschungszwecke gewährleisten.Regulatorische Anforderungen, ethische Prozesse sowie sich weiterentwickelnde Meldevorschriften im Bereich der öffentlichen Gesundheit erfordern ebenfalls eine kontinuierliche Anpassung.
Eine wichtige bewährte Vorgehensweise besteht darin, die digitale Transformation in akademischen und pädagogischen EinrichtungenKrankenhäusern als klinische und wissenschaftliche Zusammenarbeit zu betrachten und nicht lediglich als IT-Implementierung. Professoren, Fachärzte, Forscher, Pflegekräfte und andere Fachkräfte im Gesundheitswesen sollten von den frühesten Phasen der Analyse und Konzeption bis zur kontinuierlichen Verbesserung einbezogen werden.
Die klinische Funktionalität sollte auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren. Die Entwicklung fortschrittlicher diagnostischer Screening-Verfahren, klinischer Entscheidungshilfen sowie über 130 Bewertungs- und Beurteilungsinstrumente erfordert eine kontinuierliche Auswertung der medizinischen Fachliteratur, validierter Methoden, klinischen Leitlinien sowie sich weiterentwickelnden wissenschaftlichen Erkenntnissen. Die Umsetzung dieses Wissen in digitale Arbeitsabläufe sollte eine klinische Validierung sowie kontrollierte Aktualisierungen im Laufe der Weiterentwicklung der Evidenz beinhalten.
Ein weiterer wichtiger Ansatz besteht darin, auf integrierte längsschnittliche Patientendaten aufzubauen anstatt auf isolierte abteilungsbezogene Anwendungen zu setzen. Labor, Bildgebung, Pathologie, Apotheke, Intensivmedizin und andere klinische Informationen gewinnen an Wert, wenn sie sicher vernetzt und für die Patientenversorgung, Kohortenuntersuchungen, Forschung, Ausbildung und Ergebnisanalysen wiederverwendet werden.
Standardisierung sollte mit Flexibilität in ein Gleichgewicht gebracht werden. Internationale Standards, gemeinsame Terminologie sowie strukturierte Daten verbessern die Interoperabilität, Qualität und Skalierbarkeit, während konfigurierbare Arbeitsabläufe es Fachgebieten, Einrichtungen und Ländern ermöglichen, ihre klinischen, wissenschaftlichen und regulatorischen Anforderungen zu erfüllen.
Die Implementierung sollte iterativ statt einmaligerfolgen. Kontinuierliches Feedback von Klinikern, Forschern und Anwendern, in Verbindung mit Schulungen und Praxiserfahrung verbessert die Akzeptanz und die Arbeitsabläufe.
Im Hinblick auf Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit empfehlen wir eine modulare Architektur, standardbasierteInteroperabilität, starken Datenschutz und rollenbasierten Zugriff, Nachvollziehbarkeit sowie kontinuierliche Wissensaktualisierung.
Pflege → Daten → Evidenz → Wissen → Ausbildung → bessere Versorgung.
Dies ermöglicht es den Einrichtungen, sich zu lernende Gesundheitssysteme zu entwickeln, die kontinuierlich Wissen generieren, validieren und wiederverwenden.
