Seit 2020 ist die Nachfrage nach virtueller Gesundheitsversorgung um das 38-fache gestiegen. Diese beispiellose Expansion bietet wiederum sowohl erhebliche Chancen als auch Herausforderungen f¨¹r die gro?en Gesundheitsunternehmen weltweit.

Das rasante Wachstum hat nicht nur den Multikanal-Zugang zu einem gr??eren Patientenstamm erm?glicht, sondern auch die Erzeugung riesiger Mengen sensibler gesundheitsbezogener Daten ausgel?st - ein ergiebiges Jagdrevier f¨¹r Cyber-Bedrohungsakteure. Gleichzeitig stellt die Abh?ngigkeit von alten, uneinheitlichen Systemen eine Herausforderung f¨¹r die Integrierbarkeit dar, insbesondere mit dem Aufkommen von telemedizinischen Anwendungen und dem Internet der medizinischen Dinge (Internet of Medical Things, IoMT), die zur Datenvermehrung beitragen.

Die Centers for Medicare & Medicaid 91Ô­´´ (CMS) und das Office of the National Coordinator for Health IT (ONC) haben als Reaktion auf das sich entwickelnde Szenario Richtlinien eingef¨¹hrt, die die Abschaffung der derzeitigen siloartigen Datensysteme vorschreiben. Diese Richtlinien stellen einen Versuch dar, eine nahtlose datengest¨¹tzte Kommunikation zwischen Krankenh?usern, ?rzten, Kostentr?gern, pharmazeutischen Unternehmen und Herstellern von medizinischen Ger?ten und Ausr¨¹stungenzu erm?glichen - und damit bessere Gesundheitsergebnisse auf breiter Front zu erzielen.

Aus betrieblicher Sicht zwingen die neuen Vorschriften die IT-Teams in Gesundheitseinrichtungen dazu, Interoperabilit?t als funktionale Softwareanforderung zu etablieren. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der nahtlosen und vollst?ndigen bidirektionalen ?bertragung von Gesundheitsinformationen, einschlie?lich Patientendaten, zwischen relevanten und zugelassenen Beteiligten.

Um eine solche Interoperabilit?t zu erreichen, m¨¹ssen die heutigen Gesundheitssysteme ¨¹ber eine gemeinsame Schnittstelle kommunizieren k?nnen. Angesichts von ¨¹ber 40 Standardentwicklungsorganisationen (SDOs) im IT-Bereich des Gesundheitswesens ist die Wahl des richtigen standardisierten Formats f¨¹r die Dateninteroperabilit?t und -speicherung jedoch ein dringendes Problem f¨¹r Gesundheitsdienstleister. Die rasche Zunahme des Datenvolumens f¨¹hrt daher zu zunehmenden Bef¨¹rchtungen in der gesamten Branche und veranlasst zu einer verst?rkten Nutzung der Cloud - ein ?bergang, der die kritische Notwendigkeit eines rationalisierten Datenaustauschs gem?? den standardisierten Interoperabilit?tsrichtlinien weiter unterstreicht.

91Ô­´´

In einer im April 2021 ver?ffentlichten Umfrage wurde untersucht, wie HCOs ihre Patientendaten speichern. Die Zahlen zeigten, dass die meisten HCOs ihre Daten zwar zentralisieren, aber nur etwa 24 Prozent von ihnen eine zukunftssichere hybride Cloud-Infrastruktur einrichten wollen.

Abbildung 1: Prozentsatz der HCOs, die jede Speicherl?sung nutzen

Laut Gartner entwickelt sich die Cloud-basierte Datenspeicherung im Gesundheitswesen selbst in diesem Anfangsstadium zu einem Marktst?rer. Es gibt jedoch auch eine gute Nachricht. Unternehmen erkennen zunehmend die Vorteile eines hybriden oder Multi-Cloud-Ansatzes, um potenzielle Cybersicherheitsprobleme zu l?sen. Im Jahr 2022 nutzten nur etwa drei Prozent der Unternehmen eine einzige private oder ?ffentliche Cloud, was im Vergleich zum H?chststand von 29 % im Jahr 2019 deutlich niedriger ist.

Und auch HCOs, die von der traditionellen monolithischen Architektur abr¨¹cken und eine dezentralisierte, gemeinsam nutzbare und skalierbare Cloud-Architektur einf¨¹hren, profitieren von den Vorteilen. Ein wesentlicher Vorteil ist die Unabh?ngigkeit von starren IT-Infrastrukturen, die die Interoperabilit?t zwischen Servern einschr?nken. Ein zweiter Vorteil ist die Flexibilit?t: die Freiheit, eine hybride/Multi-Cloud-Architektur nach Bedarf zu nutzen, um Gesundheitssysteme zu skalieren und eine beliebige Anzahl von Cloud-L?sungen nach Bedarf einzusetzen.

In Zukunft werden die Fortschritte bei den Cloud-Innovationen, einschlie?lich der intelligenten Cloud-Integration, der Cloud-f?higen Heimautomatisierung und der autonomen Multi-Cloud-Container-Plattformen, den HCOs das Versprechen einer h?heren Wertsch?pfung, Sicherheit und Konnektivit?t geben.

Dieses Szenario ist jedoch nur m?glich, wenn alle Funktionen Zugriff auf Erkenntnisse aus einheitlich kategorisierten Daten haben.

91Ô­´´

IEEE definiert Interoperabilit?t formell als "die F?higkeit von zwei oder mehr Systemen oder Komponenten, Informationen auszutauschen und die ausgetauschten Informationen zu nutzen" Diese Definition er?ffnet zwei konzeptionelle Ebenen,

• Syntaktische
• Semantische

Syntaktische Interoperabilit?t ist die Standardisierung der Datenformate und der Kommunikation, die die grundlegende Verkn¨¹pfung und Integration zwischen Systemen oder ihren Komponenten erm?glicht. Hier werden die Informationsmodelle f¨¹r die Verbindung heterogener Datenquellen genutzt, indem gemeinsame Formulare/Standards f¨¹r das Cross-Mapping verwendet werden.

Die semantische Interoperabilit?t befasst sich mit den Herausforderungen der genauen Interpretation und Nutzung der durch die syntaktische Interoperabilit?t ausgetauschten Informationen. Hier liegt der Schwerpunkt auf der Bew?ltigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit benutzerverst?ndlichen, berechenbaren und erweiterbaren Wissensrepr?sentationsschemata.

Die Abbildung der digitalen Architektur erfordert einen Interoperabilit?tsstandard mit einem einheitlichen Speicher- und Zugriffsformat. HCOs verlassen sich ¨¹berwiegend auf den Standard Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) von Health Level 7 (HL7), der den bidirektionalen Datenaustausch sowohl beim Lesen als auch bei der Eingabe von Daten unterst¨¹tzt. FHIR erm?glicht auch granularere Datentypen und Dokumente und kann f¨¹r Plug-and-Play-Anwendungen verwendet werden.

APIs f¨¹r das Gesundheitswesen, wie z. B. Google Healthcare API , nutzen FHIR f¨¹r die Abbildung und ?bertragung von Daten. In einem Beispiel erm?glichte die API einer gro?en Apotheke eine intensivere Einbeziehung der Patienten bei gleichzeitiger Senkung der Betriebskosten.

FHIR ist seit einiger Zeit der Standard f¨¹r semantische Interoperabilit?t, bei dem das System eine gemeinsame Transportmethode f¨¹r die Daten¨¹bertragung verwendet. Echte" Dateninteroperabilit?t erfordert jedoch auch semantische Interoperabilit?t, die dem System hilft, elektronische Gesundheitsakten (EHR) zu nutzen, um die genaue Bedeutung und den Kontext der Daten zu verstehen.

Im Laufe der Jahre und mit mehreren Versionen von HL7 ist es FHIR jedoch nicht gelungen, die semantische Interoperabilit?t zwischen den Versionen aufrechtzuerhalten.

Um den Verlust von Daten bei der ?bersetzung zu verhindern, f¨¹hrte ein Konsortium von Gesundheitsdienstleistern eine neue Technologie ein, die auf einer bereichsbezogenen Plattform f¨¹r Informationssysteme mit klinischen Modellen und Spezifikationen basiert. openEHR half dabei, eine Br¨¹cke zwischen Fachleuten und IT-Entwicklern zu schlagen und eine feste Bedeutung f¨¹r jeden Datentyp festzulegen. Die E-Health-Technologie erm?glichte eine schnelle Anwendungsentwicklung durch Low-Code-Tools, und gleichzeitig trugen die vorkonfigurierten komponentenorientierten Schnittstellen zur kosteneffizienten Interoperabilit?t bei.

Um dies besser zu verstehen, konzentriert sich das Hauptziel von FHIR auf die Schaffung eines System-zu-System (B2B) und eines System-zu-Anwendung (B2C) Nexus. Der B2B-Teil ist im Wesentlichen ein informationsbasierter Ansatz, w?hrend der B2C-Teil die grundlegenden Anforderungen zur Erleichterung moderner Anwendungen im Gesundheitswesen erf¨¹llt.

FHIR hat eine gr??ere API-Abdeckung und ist ein innovatives Projekt, das hervorragende Arbeit bei der Schaffung von APIs f¨¹r komplexe Aufgaben geleistet hat.

Andererseits bietet openEHR eine umfassende Abdeckung von Patienteninformationen und eine erhebliche Abdeckung des Bereichs der klinischen Modelle. Allerdings ist die API-Kompatibilit?t begrenzt.

Das Hauptziel von openEHR ist es, die Herausforderungen im Zusammenhang mit dauerhaften und berechenbaren Aufzeichnungen innerhalb eines Open-Source-Patientenverwaltungssystems zu bew?ltigen. Dies stellt eine langfristige und zukunftsorientierte Herausforderung dar, die wiederum durch die Nutzung der Prinzipien der Plattformarchitektur angegangen wird. Dabei ist zu bedenken, dass openEHR selbst nur einige Elemente dieser Plattform bietet, die ihrerseits Zugang zu geeigneter Terminologie, Arzneimitteldatenbanken und relevanten Service-Schnittstellen haben muss.

91Ô­´´

W?hrend die meisten HCOs FHIR kennen und nutzen, gewinnt openEHR aufgrund seiner Robustheit und Anpassungsf?higkeit an Aufmerksamkeit. Bei meinen Gespr?chen mit Fachleuten aus der Branche haben wir festgestellt, dass die Verwendung von FHIR und EHR im Allgemeinen verwirrend ist. Und um ihre Verwendung zu erkl?ren, ist es am besten, sie in die Perspektive der Cloud-Adoption zu stellen. Nachfolgend sind einige FHIR-Herausforderungen aufgef¨¹hrt, die openEHR f¨¹r HCOs l?sen kann, die eine Skalierung oder Migration zu Cloud-Umgebungen anstreben.

Die erste Herausforderung ist die Robustheit des Datenmodells. FHIR kann Daten f¨¹r bestimmte Anwendungsf?lle modellieren und speichern. Wenn es sich bei den Datenmengen jedoch um breite und komplexe Kategorien handelt, ist openEHR ein besserer Standard. Wenn es beispielsweise um die Speicherung von Beobachtungsdaten f¨¹r Patienten geht, kann FHIR ein paar generische Ressourcen bereitstellen. openEHR hingegen verf¨¹gt ¨¹ber eine vorgefertigte Vorlage zur Beobachtung eines bestimmten Zustands auf der Grundlage mehrerer Parameter, einschlie?lich K?rpertemperatur, Blutdruck und Herzfrequenz.

Die zweite Herausforderung sind Business Intelligence und Analytik. FHIR verf¨¹gt ¨¹ber einen Standardsatz von REST-APIs, die IT-Entwickler zur Untersuchung von Datens?tzen verwenden. Dieser Ansatz zur Abfrage von Daten erfordert eine direkte Kommunikation mit der API, die ein Verst?ndnis der komplexen SQL-Dialekte voraussetzt. openEHRs AQL, die native Abfragesprache, bietet stattdessen eine Schnittstelle zur Erkundung von Daten. Dies eignet sich jedoch nicht f¨¹r alle analytischen Anwendungsf?lle, bei denen die Daten auf unterschiedliche Weise bearbeitet werden m¨¹ssen.

Die dritte Herausforderung ist, wie bereits kurz erw?hnt, die Versionierung. Neue Versionen der HL7-Standards haben die Semantik der modellierten Daten ver?ndert. Bei der Ressource AllergyIntolerance wurde beispielsweise "assertedData" in "recordedDate" ge?ndert, was sich semantisch vom fr¨¹heren Modell unterscheidet. Dies stellt ein gro?es Problem dar, wenn es um die Modellierung von Daten im FHIR-Format geht. Um dieses Problem zu l?sen, m¨¹ssen die Entwickler entweder eine ?bersetzungsschicht einf¨¹hren oder die gesamten Daten auf die neue Version migrieren. In openEHR ist das Datenmodell durch ein Basisreferenzmodell auf Ver?nderungen vorbereitet. Es besteht aus einer Reihe von generischen Basisklassen und -typen. Dies erm?glicht der Plattform die Modellierung von klinischen Archetypen und Vorlagen f¨¹r verschiedene Anwendungsf?lle. Die Entwickler von IT-Systemen f¨¹r das Gesundheitswesen k?nnen ihre ben?tigten Parameter aus den Archetypen und Vorlagen ausw?hlen, um ihr Referenzmodell zu erstellen und so die Modellierungsumgebung innerhalb der Software zu schaffen.

91Ô­´´

Die obige Diskussion f¨¹hrt uns zu der wichtigen Erkenntnis, dass sowohl FHIR als auch openEHR eine entscheidende Rolle bei der Gew?hrleistung einer effektiven Interoperabilit?t in Cloud-Umgebungen spielen. Eine zukunftsorientierte digitale Architektur in der Cloud muss mit FHIR und openEHR abgebildet werden (Abbildung 2), um die Produktivit?t, Benutzerfreundlichkeit und Flexibilit?t deutlich zu verbessern. FHIR und openEHR k?nnen entsprechend den spezifischen Anwendungsf?llen und Anforderungen abgebildet werden.

Abbildung 2: Grundlegende digitale Architektur zur Veranschaulichung der kombinierten Nutzung von FHIR und openEHR

Die erste Abbildung zeigt ein grundlegendes interoperables System f¨¹r den Austausch von Kurzinformationen zwischen Anwendungen. Hier hilft FHIR, die Anwendungssysteme zu verbinden, w?hrend openEHR eine bessere Kontrolle ¨¹ber die komplexen Datens?tze erm?glicht.

Das zweite Bild zeigt, wie Entwickler openEHR als ?bersetzungsschnittstelle f¨¹r die FHIR-API nutzen k?nnen.

Das dritte Bild zeigt eine tiefer gehende Nutzung von openEHR, diesmal als API. In einigen Anwendungsf?llen wird die openEHR-API in Verbindung mit der FHIR-API verwendet, um komplexe Datens?tze zu erfassen und eine umfassende Interoperabilit?t zu erm?glichen.

91Ô­´´

Der Einsatz von FHIR und openEHR in der Cloud-Architektur bietet die folgenden Hauptvorteile:

• Durch die Kombination von openEHR und FHIR k?nnen IT-Teams im Gesundheitswesen sicherstellen, dass die Daten in der Cloud auch nach Aktualisierungen der HL7-Standards intakt bleiben.
• Die kombinierte Interoperabilit?t hilft IT-Teams bei der Skalierung mit verschiedenen Cloud-L?sungen, ohne Angst vor Datenverlust oder Bedeutungsverlust.
• Die von EHR und FHIR festgelegten Standards erm?glichen es Unternehmendes Gesundheitswesens, die von der Cloud gebotenen M?glichkeiten zu nutzen, z. B. die Fernkommunikation mit Patienten und ?rzten.

Die Realisierung dieser Vorteile h?ngt von der Gr??e der Gesundheitsakten, der Gesundheitsorganisation, der Anzahl der Patienten und ?hnlichen Faktoren ab.

Wir d¨¹rfen nicht vergessen, dass sich die Gesundheitsbranche jetzt in einer Phase befindet, in der die Integration ausgereifter und komplement?rer Technologien die Wahrnehmung von Patientenergebnissen und der Gesundheit der Bev?lkerung ver?ndern k?nnte. Da Cloud Computing die Skalierbarkeit und Agilit?t der Unternehmen verbessert, sind robuste Standards f¨¹r Interoperabilit?t und Speicherung von entscheidender Bedeutung f¨¹r die Datennutzung und -speicherung geworden.