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

Lesenswert: Microsoft on FHIR

Der Artikel "HL7 on Azure: what's next" ist an sich schon lesenswert genug, aber noch mehr Spaß macht es mit unserem Interoperabilitäts-Buzzword-Bingo!

IoT	Blockchain	Machine Learning	XML
Big Data	SMART-on-FHIR	Data Analysis	Plug-able
RESTful	eBook	Medical Devices	Bots
Precision Medicine	Office 365 on FHIR	OAUTH2	Artificial Intelligence

Lesenswert: Warum FHIR für KIS-Hersteller relevant ist

Der Artikel "There's a FHIR at the end of the tunnel" beleuchtet Kosten und Nutzen von FHIR für Hersteller von elektronischen Patientenakten bzw. KIS/PVS*-Systemen.

Die Highlights:

"FHIR verursacht einen Paradigmenwandel in der Healthcare IT. Elektronische Patientenakten werden künftig als Plattform gesehen werden, nicht mehr als Komplettlösung. Das gibt den Herstellern den Freiraum, sich auf Kernfunktionen zu fokussieren anstatt zu versuchen, die Bedürfnisse jedes einzelnen Benutzers zu erfüllen.
In diesem neuen Ökosystem haben Anwender die Möglichkeit, eine App auszuwählen, die genau die Funktion erfüllt, die der Hersteller nicht priorisieren konnte, da zu wenige Kunden danach verlangten. Die Hersteller werden nun sagen können: Dafür gibt es eine App!"

"FHIR hat die technologische Entwicklung im Gesundheitswesen demokratisiert und damit die Kosten für die Entwicklung innovativer Lösungen drastisch reduziert."

Quelle: https://www.mymipsscore.com

Lesenswert: Genes on FHIR

Der Artikel "These Genes are on FHIR" zeigt die ersten Ergebnisse des "Sync for Genes" Programmes, darunter FHIR-Profile und -Ressourcen für den standardisierten Austausch genetischer Informationen im Rahmen der "Precision Medicine Initiative" sowie fünf verschiedene Pilot-Programme, die diese Ressourcen implementieren.

"Der rasante Fortschritt im Bereich der Genetik und das Fehlen standardisierter Ansätze für Datensammlung und -Austausch haben inkompatible Infrastrukturen und Nomenklaturen hervorgebracht. Ein standardisierter Ansatz war dringend nötig um sicherzustellen, dass genetische Information zwischen Informationssystemen im Gesundheitswesen ausgetauscht und mit anderen klinischen Daten integriert werden kann.

Die Arbeitsgruppe "Clinical Genomics" macht sich die schnellen Fortschritte bei der Entwicklung des FHIR-Standards zu nutze und definiert geeignete Profile und Ressourcen damit genetische Informationen konsistent und interoperabel zwischen Forschern, leistungserbringern und Patienten ausgetauscht werden können."