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A Novel Conceptual Architecture for Person-Centered Health Records
Personal health records available to patients today suffer from multiple limitations, such as information fragmentation, a one-size-fits-all approach and a focus on data gathered over time and by institution rather than health conditions. This makes it difficult for patients to effectively manage their health, for these data to be enriched with relevant information from external sources and for clinicians to support them in that endeavor. We propose a novel conceptual architecture for person-centered health record information systems that transcends many of these limitations and capitalizes on the emerging trend of socially-driven information systems. Our proposed personal health record system is personalized on demand to the conditions of each individual patient; organized to facilitate the tracking and review of the patient's conditions; and able to support patient-community interactions, thereby promoting community engagement in scientific studies, facilitating preventive medicine, and accelerating the translation of research findings
Public Health and Epidemiology Informatics: Recent Research and Trends in the United States
Objectives
To survey advances in public health and epidemiology informatics over the past three years.
Methods
We conducted a review of English-language research works conducted in the domain of public health informatics (PHI), and published in MEDLINE between January 2012 and December 2014, where information and communication technology (ICT) was a primary subject, or a main component of the study methodology. Selected articles were synthesized using a thematic analysis using the Essential Services of Public Health as a typology.
Results
Based on themes that emerged, we organized the advances into a model where applications that support the Essential Services are, in turn, supported by a socio-technical infrastructure that relies on government policies and ethical principles. That infrastructure, in turn, depends upon education and training of the public health workforce, development that creates novel or adapts existing infrastructure, and research that evaluates the success of the infrastructure. Finally, the persistence and growth of infrastructure depends on financial sustainability.
Conclusions
Public health informatics is a field that is growing in breadth, depth, and complexity. Several Essential Services have benefited from informatics, notably, âMonitor Health,â âDiagnose & Investigate,â and âEvaluate.â Yet many Essential Services still have not yet benefited from advances such as maturing electronic health record systems, interoperability amongst health information systems, analytics for population health management, use of social media among consumers, and educational certification in clinical informatics. There is much work to be done to further advance the science of PHI as well as its impact on public health practice
Alcuni abstract di articoli che trattano argomenti relativi all'eHealth
Non utile per esam
Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept
Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem GrundgerĂŒst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltĂ€glichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen fĂŒr digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit gröĂeren Ambitionen und KomplexitĂ€t verbunden ist. Dem geĂŒbten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es ĂŒberhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern mĂŒnden letztlich auch in zwei ForschungsstrĂ€nge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme.
In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden KomplexitĂ€t gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die UnterstĂŒtzung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse ĂŒber diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die StĂ€rkung der sektoren-ĂŒbergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung fĂŒr das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. VerfĂŒgbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort KĂŒnstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufĂŒgen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen.
In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rĂŒckte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewĂŒnscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von InformationsflĂŒssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfĂ€llige ZusatzaufwĂ€nde (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden mĂŒssen. Um diesen EinschrĂ€nkungen der EffektivitĂ€t und Effizienz zu begegnen, mĂŒssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenfĂŒhren wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften.
Andererseits ist ihre eingeschrĂ€nkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begrĂŒndet, die sie aufzulösen suchen.
Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'InteroperabilitĂ€t' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle fĂŒr Innovationsvorhaben in der Digital Health DomĂ€ne einnehmen soll. Denn InteroperabilitĂ€t beschreibt, vereinfacht ausgedrĂŒckt, die FĂ€higkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfĂŒllen. Sie reprĂ€sentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die GewĂ€hrleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. InformationsflussbrĂŒche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches InteroperabilitĂ€tsverstĂ€ndnis genĂŒgt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adĂ€quater VergĂŒtungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte PassfĂ€higkeit fĂŒr den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemÀà der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein.
Zwar ist die Notwendigkeit von InteroperabilitĂ€t in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der DomĂ€ne hin zu mehr InteroperabilitĂ€t sind zu verspĂŒren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches VerstĂ€ndnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv fĂŒr das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knĂŒpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von InteroperabilitĂ€t fĂŒr kĂŒnftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlĂ€gt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstĂŒtzen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich fĂŒr diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte:
1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche
Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung
eines neuartigen Wertversprechens sowie die GewÀhrleistung sozio-technischer InteroperabilitÀt
die zwei zusammenhÀngenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses.
2. Die GewÀhrleistung von InteroperabilitÀt ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe
und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst.
3. Sozio-technische InteroperabilitÀt im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann
ĂŒber sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen;
Vertragsbedingungen; Versorgungs- und GeschÀftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur.
4. Um InteroperabilitÀt auf jeder dieser Ebenen zu gewÀhrleisten, sind Strategien differenziert
zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen KompatibilitÀtsanforderungen
aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung
verortet werden können.
5. Das Streben nach mehr InteroperabilitÀt fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen
Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und
trÀgt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei.
Zugegeben: die letzte dieser fĂŒnf Botschaften trĂ€gt eher die FĂ€rbung einer Ăberzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher BeweisfĂŒhrung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der DomĂ€ne, der ich mich zugehörig fĂŒhle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens
Fog Computing in Medical Internet-of-Things: Architecture, Implementation, and Applications
In the era when the market segment of Internet of Things (IoT) tops the chart
in various business reports, it is apparently envisioned that the field of
medicine expects to gain a large benefit from the explosion of wearables and
internet-connected sensors that surround us to acquire and communicate
unprecedented data on symptoms, medication, food intake, and daily-life
activities impacting one's health and wellness. However, IoT-driven healthcare
would have to overcome many barriers, such as: 1) There is an increasing demand
for data storage on cloud servers where the analysis of the medical big data
becomes increasingly complex, 2) The data, when communicated, are vulnerable to
security and privacy issues, 3) The communication of the continuously collected
data is not only costly but also energy hungry, 4) Operating and maintaining
the sensors directly from the cloud servers are non-trial tasks. This book
chapter defined Fog Computing in the context of medical IoT. Conceptually, Fog
Computing is a service-oriented intermediate layer in IoT, providing the
interfaces between the sensors and cloud servers for facilitating connectivity,
data transfer, and queryable local database. The centerpiece of Fog computing
is a low-power, intelligent, wireless, embedded computing node that carries out
signal conditioning and data analytics on raw data collected from wearables or
other medical sensors and offers efficient means to serve telehealth
interventions. We implemented and tested an fog computing system using the
Intel Edison and Raspberry Pi that allows acquisition, computing, storage and
communication of the various medical data such as pathological speech data of
individuals with speech disorders, Phonocardiogram (PCG) signal for heart rate
estimation, and Electrocardiogram (ECG)-based Q, R, S detection.Comment: 29 pages, 30 figures, 5 tables. Keywords: Big Data, Body Area
Network, Body Sensor Network, Edge Computing, Fog Computing, Medical
Cyberphysical Systems, Medical Internet-of-Things, Telecare, Tele-treatment,
Wearable Devices, Chapter in Handbook of Large-Scale Distributed Computing in
Smart Healthcare (2017), Springe
Design and Implementation of a Collaborative Clinical Practice and Research Documentation System Using SNOMED-CT and HL7-CDA in the Context of a Pediatric Neurodevelopmental Unit
This paper introduces a prototype for clinical research documentation using the structured information model HL7 CDA and clinical terminology (SNOMED CT). The proposed solution
was integrated with the current electronic health record system (EHR-S) and aimed to implement
interoperability and structure information, and to create a collaborative platform between clinical
and research teams. The framework also aims to overcome the limitations imposed by classical
documentation strategies in real-time healthcare encounters that may require fast access to complex information. The solution was developed in the pediatric hospital (HP) of the University
Hospital Center of Coimbra (CHUC), a national reference for neurodevelopmental disorders, particularly for autism spectrum disorder (ASD), which is very demanding in terms of longitudinal and
cross-sectional data throughput. The platform uses a three-layer approach to reduce componentsâ
dependencies and facilitate maintenance, scalability, and security. The system was validated in a
real-life context of the neurodevelopmental and autism unit (UNDA) in the HP and assessed based
on the functionalities model of EHR-S (EHR-S FM) regarding their successful implementation and
comparison with state-of-the-art alternative platforms. A global approach to the clinical history
of neurodevelopmental disorders was worked out, providing transparent healthcare data coding
and structuring while preserving information quality. Thus, the platform enabled the development
of user-defined structured templates and the creation of structured documents with standardized
clinical terminology that can be used in many healthcare contexts. Moreover, storing structured data
associated with healthcare encounters supports a longitudinal view of the patientâs healthcare data
and health status over time, which is critical in routine and pediatric research contexts. Additionally,
it enables queries on population statistics that are key to supporting the definition of local and global
policies, whose importance was recently emphasized by the COVID pandemic.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
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