QMS goes FHIR

Aktuelle Pressemitteilung des QMS vom 19.2.2018:

Auch der QMS e.V. widmet sich dem FHIR-Standard zu

Auch der Qualitätsring Medizinische Software e. V. (QMS) wendet sich nun FHIR zu. Dies kündigte er mit einer Pressemitteilung als "Strategische Entscheidung des QMS e.V. zur Abbildung nationaler IT-Schnittstellen des ambulanten Gesundheitssektors auf den international akzeptierten Standard FHIR" am 19. Februar an.

Quelle: https://www.ztg-nrw.de/2018/02/qms-goes-fhir/

FHIR Recruitment: Qualifizierte Mitarbeiter finden

Weltweit sind FHIR-Experten derzeit enorm gefragt. Seit Google, Apple und Microsoft den Arbeitsmarkt mit massiven Neueinstellungen leer fegen, hat sich die Lage nochmals verschärft. Auch hierzulande sieht man die Anforderung "Kenntnisse in FHIR" immer häufiger in Stellenausschreibungen für Medizin-Informatiker.
Da der Standard noch neu ist, gibt es bislang nur wenige Zertifizierungs- und Ausbildungsprogramme

Worauf Arbeitgeber und Bewerber achten sollten:

• HL7 International bietet ein "FHIR Proficiency Exam" an, das auf einem anspruchsvollen Niveau breitgefächerte Grundkenntnisse im FHIR-Standard abfragt.
  Wer den Test erfolgreich abgelegt hat, darf sich mit der "FHIR Proficient Digital Badge" schmücken. 
• Wer sich mit FHIR beschäftigt, findet sich früher oder später im FHIR-Chat wieder. Dort diskutieren Implementierer, Spezifizierer und Studenten auf nationaler sowie internationaler Ebene über Fragen zu FHIR. Das Aktivitätsniveau eines Benutzers in diesem Chat lässt Rückschlüsse auf dessen Engagement zu.
• Gefyra und HL7 Deutschland bieten FHIR-Schulungen an. Schulungsteilnehmer können anhand von Teilnahmebestätigungen den Besuch solcher Veranstaltungen nachweisen.
• Eine Teilnahme am Student Track der FHIR Developer Days weist Studenten aus, die sich auch außerhalb der Lehrveranstaltungen an FHIR-Projekten beteiligt haben.

Gewinner des "Student Awards"

auf den FHIR DevDays 2016

Google on FHIR: Deep Learning für elektronische Patientenakten

In dem uns als Pre-Print-Artikel vorliegenden Paper "Scalable and accurate deep learning for electronic health records" wird beschrieben, wie FHIR von Google für Deep Learning Algorithmen eingesetzt wird:

Quelle: https://arxiv.org/pdf/1801.07860.pdf