Modulübersicht¶
HealthData.ai ist eine webbasierte Plattform für klinisches Datenmanagement und medizinische Forschung.
-
Klinische Dokumentation
Strukturierte SOAP-basierte Dokumentation und Berichte.
-
Datenerhebung
Einheitliche multizentrische Erfassung und Validierung.
-
Medizinische Forschung
Studiengeeignete Datensätze mit geregeltem Zugriff.
-
Biobanking
Durchgängige Verwaltung des Probenlebenszyklus.
-
Medizinische Bildgebung
PACS-Integration und strukturierte Bildgebungsprozesse.
-
Maschinelles Lernen
Modellentwicklung und reproduzierbare Evaluation.
-
Patientenzugang
Digitale Kontaktpunkte für Fragebögen und Follow-up.
-
Datenmodell
Flexibles EAV-basiertes Modell für klinische Daten und Forschung.
Internationalisierung und Benutzeroberfläche¶
Die Benutzeroberfläche kann in mehreren Sprachen bereitgestellt werden und orientiert sich automatisch an den Spracheinstellungen des Browsers. Die Webanwendung basiert auf offenen Standards (HTTP(S), HTML, CSS, JavaScript) und benötigt clientseitig lediglich einen modernen Browser.
Cockpits und Auswertungen¶
Die Plattform bietet verschiedene Cockpits zur Visualisierung und Analyse von Daten. Diese reichen von patientenbezogenen Übersichten bis zu aggregierten Auswertungen auf Institutions- und Netzwerkebene.
Zu den typischen Funktionen gehören:
- Patienten-Cockpits mit vollständiger Fallübersicht
- Institutions- und Netzwerk-Cockpits für operative und fachliche Steuerung
- Echtzeitauswertungen auf Basis aktueller Daten
- Filter- und Analysefunktionen für unterschiedliche Nutzergruppen
Diese Werkzeuge unterstützen Teams dabei, klinische und organisatorische Entscheidungen auf Basis konsistenter, aktueller Informationen zu treffen.
Performance, Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit¶
Die Architektur folgt einem bewährten Webanwendungsansatz mit zentraler Datenhaltung und skalierbaren Webservern. Bei steigender Last kann die Plattform horizontal auf mehrere Server verteilt werden, um Performance und Ausfallsicherheit zu erhöhen.
Das flexible Datenmodell erlaubt das Ergänzen oder Anpassen von Feldern und Metadaten ohne Eingriffe in die Kernlogik. Konfigurierbare Fragebögen und Protokolle unterstützen fachliche Erweiterungen im laufenden Betrieb.
EAV-Datenmodell¶
HealthData.ai nutzt den Entity-Attribute-Value-Ansatz (EAV), bei dem Attribute als Datensätze statt als feste Spalten geführt werden. Dadurch können neue Merkmale ohne Schemaänderung ergänzt und mit Metadaten wie Autor oder Erfassungszeit historisiert werden.
Für forschungsnahe Analysen werden Daten periodisch in tabellarische Strukturen überführt und als aufbereitete Exporte, etwa im CSV-Format, bereitgestellt.
Standards und Schnittstellen (FHIR)¶
Die integrierte REST-API basiert auf dem HL7-FHIR-Standard und ermöglicht den strukturierten, sicheren Datenaustausch mit externen Systemen wie ERP, Archiv oder MPI. Durch die ressourcenbasierte Modellierung eignet sich FHIR besonders für interoperable, auch mobile Anwendungsfälle.