{"title":"Proteasom-Inhibition mit Bortezomid","authors":"K. Wolf","doi":"10.1055/S-0042-109859","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/S-0042-109859","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127172299","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Die Neuregelung zum Entlassmanagement (§ 39 Abs. 1a SGB V) soll Lücken in der Versorgung beim Übergang von stationärer in ambulante Behandlung schließen. Mittlerweile hat der Gemeinsame Bundesausschuss (G-BA) die vorgeschriebenen Änderungen der Arzneimittelrichtlinie (AM-RL) zur Entlassmedikation beschlossen. Leider werfen die Regelungen nur noch mehr Fragen auf.
{"title":"Entlassmedikation","authors":"I. Häser","doi":"10.1055/s-0042-109578","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-109578","url":null,"abstract":"Die Neuregelung zum Entlassmanagement (§ 39 Abs. 1a SGB V) soll Lücken in der Versorgung beim Übergang von stationärer in ambulante Behandlung schließen. Mittlerweile hat der Gemeinsame Bundesausschuss (G-BA) die vorgeschriebenen Änderungen der Arzneimittelrichtlinie (AM-RL) zur Entlassmedikation beschlossen. Leider werfen die Regelungen nur noch mehr Fragen auf.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114953821","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
M. Christ, K. von Auenmüller, M. Grett, M. Brand, W. Dierschke, H. Trappe
Für die frühe innerklinische Behandlung von Patienten nach außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand bedarf es detaillierter Informationen aus der präklinischen notärztlichen Versorgung. Alle Patienten, die zwischen dem 01. Januar 2008 und dem 30. Juni 2015 nach außerklinischer Reanimation in Folge eines nicht-traumatischen Herz-Kreislaufstillstandes in unser Krankenhaus eingeliefert wurden, wurden anhand eines zentralen Aufnahmeregisters identifiziert und die dazugehörigen Notarztprotokolle untersucht. Von insgesamt 280 Patienten nach außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand konnten 242 Notarztprotokolle in diese Studie eingeschlossen werden. Die Bearbeitung der vorgesehenen Protokollfelder in den Notarztprotokollen variierte zwischen 1,3 und 100 %, mit insbesondere für die Zeitangaben schlechten Dokumentationsraten < 50 %. Auch bei kritisch Kranken wie Patienten nach außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand besteht die Gefahr, dass bei der Übergabe der Patienten aus dem präklinischen in den innerklinischen Bereich Informationen verloren gehen, weil die notärztliche Dokumentation in Teilen lückenhaft ist.
{"title":"Präklinische Versorgung von Patienten mit außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand","authors":"M. Christ, K. von Auenmüller, M. Grett, M. Brand, W. Dierschke, H. Trappe","doi":"10.1055/s-0042-108284","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-108284","url":null,"abstract":"Für die frühe innerklinische Behandlung von Patienten nach außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand bedarf es detaillierter Informationen aus der präklinischen notärztlichen Versorgung. Alle Patienten, die zwischen dem 01. Januar 2008 und dem 30. Juni 2015 nach außerklinischer Reanimation in Folge eines nicht-traumatischen Herz-Kreislaufstillstandes in unser Krankenhaus eingeliefert wurden, wurden anhand eines zentralen Aufnahmeregisters identifiziert und die dazugehörigen Notarztprotokolle untersucht. Von insgesamt 280 Patienten nach außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand konnten 242 Notarztprotokolle in diese Studie eingeschlossen werden. Die Bearbeitung der vorgesehenen Protokollfelder in den Notarztprotokollen variierte zwischen 1,3 und 100 %, mit insbesondere für die Zeitangaben schlechten Dokumentationsraten < 50 %. Auch bei kritisch Kranken wie Patienten nach außerklinischem Herz-Kreislaufstillstand besteht die Gefahr, dass bei der Übergabe der Patienten aus dem präklinischen in den innerklinischen Bereich Informationen verloren gehen, weil die notärztliche Dokumentation in Teilen lückenhaft ist.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128521112","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Gegenwärtig erleben wir die Geburtsstunde einer medizinischen Revolution, die einmal rückblickend in einer Linie mit Durchbrüchen wie der Identifizierung von Mikroben als Erreger von Infektionserkrankungen oder der Entdeckung der Doppelhelixstruktur der DNA durch Watson und Crick genannt werden wird. Dieser Fortschritt wird durch den zunehmenden Einsatz von Software in Diagnose und Therapie möglich werden und damit wird ein kompletter Wandel des ärztlichen Berufsbildes verbunden sein. Ausgangspunkt dieser Entwicklung ist die Tatsache, dass uns heute eine noch nie dagewesene Informationsfülle zur Verfügung steht. In Zukunft werden bei der Suche nach der richtigen Diagnose und Therapie u.a. folgende Informationsquellen Berücksichtigung finden: Familien-, Eigen-, Reise-, Medikamentenanamnese, aktuelle „life parameter“ und Laborwerte, die Analyse des gesamten Patientengenoms bzw. das einer eventuell vorliegenden Krebserkrankung sowie jenes der verschiedenen Metastasen. Zusätzlich können die Biochemie und die Genetik des jeweiligen Microbioms in die Auswertung mit einbezogen werden [1]. Vonseiten der Wissenschaft werden alle relevanten publizierten Studienergebnisse und Leitlinien in die Entscheidungsfindung eingehen. Die Speicherung, Verarbeitung und Interpretation solch riesiger Datenmengen, die im Giga-, Teraund Petabyte-Bereich liegen, wird mit dem Begriff „big data“ bezeichnet und sie wurde durch die exponentiellen Fortschritte in der Leistungsfähigkeit der Computertechnologie möglich. In dieser klinikarzt-Ausgabe stellen Marquardt et al. die gegenwärtigen IT-Möglichkeiten sowohl im Klinikum als auch in ihrer Erweiterung im Sinne einer Netzwerkmedizin dar. Diese ermöglicht einen Datenaustausch im gesamten Behandlungsnetz, in dem sich der Patient befindet. Müller et al. gehen auf Computersysteme in der Differenzialdiagnose ein. Bei Programmen wie ISABEL [2] werden bereits jetzt etwa 11000 Diagnosen berücksichtigt. Ich werde Datenbanken aus der Hämato-Onkologie vorstellen, beginnend bei bibliografischen Datenbanken über Faktendatenbanken, Datenbanken der „evidence based medicine“, Leitlinien, Kompetenznetze bis zu „Point of Care-Systemen“ wie UpToDate [3], das – die Onkologie einschließend – 23 medizinische Fachgebiete durch etwa 6000 Autoren ständig auf dem neuesten Stand präsentiert. Abschließend werde ich auf zukünftige hochintegrative Datenbanken hinweisen. Auf diesem Gebiet engagieren sich derzeit Firmen der IT-Branche wie SAP mit der HANA-Technologie (in Zusammenarbeit mit der Charité) [4] und IBM mit der WATSON-Technologie (in Kooperation mit dem Memorial Sloan Kettering Cancer Center) [5]. Letztere wird in einem weiteren Artikel dieses Heftes von Reumann et al., IBMResearch, Zürich, erläutert werden. Auf die individualisierte Medizin beginnen sich nun auch Pharmafirmen zu spezialisieren [6] – wie das Beispiel der Kooperation von ROCHE und FOUNDATION MEDICINE [7] zeigt. Die auch als „precision medicine“ bezeichnete Richtung wurde in den USA
现在，我们正见证着一场医学革命的诞生，这一革命一旦回首，就会被称为革命性的突破，例如被确诊为传染病的微生物，或者被华生和克里克发现了DNA的双螺旋结构。由于软件越来越多地使用于诊断和治疗中，这方面的进步将成为可能，从而标志着医生专业形象的全面改变。起点是，今天提供的资讯是前所未有的丰富。未来会为寻求适当的诊断和治疗部分信息来源如下考虑:家庭、赞同、旅行、Medikamentenanamnese当前“生命参数"和检查结果的分析整个Patientengenoms或定义的字体本癌症,以及各种.转移此外，对所研究微型生物体的生物化学和遗传学也可以作分析。学术界将反映所有相关的研究结果和指导方针。大量数据的储存、处理和运算被称为“大数据”，是计算机技术能力的指数级进步的结果。在这一期临床医术中，Marquardt也包括在医院和网络医学中现有的信息技术潜力。这些数据能让病人在治疗系统中流通穆勒应该开始使用电脑系统来诊断差异类似伊莎贝尔(2)这样的程序已经得到了约11000种诊断结果。数据库能以Hämato-Onkologie介绍,关于Faktendatenbanken bibliografischen数据库,数据库“卫老哥根据医学准则Kompetenznetze多达Point of Care-Systemen等“UpToDate[3]——einschließend到肿瘤科23医疗领域而建的,有近6000名作者不断更新其内容展示.最后我会指出未来的高度包容性数据库。目前在这一领域积极参与企业ceo和开展对IT-Branche HANA-Technologie(合作Charité)[4]和IBM合作与WATSON-Technologie(与纪念Sloan Kettering癌症中心)[5].本文会在这个研究学院苏黎世、Reumann等杂志的一篇文章中说明。此外，个性化药品也开始向制药公司专业化[6]——“罗切基金会和基金会MEDICINE”合作的例子说明了这一点。这场冲突自2011年以来已造成至少60亿人丧生，而战火持续至今。”我们应当期待着这个充满活力的研究领域的进一步发展。出于同样的目的，我希望你们能阅读愉快。
{"title":"Software zur Diagnosefindung in der Inneren Medizin","authors":"J. König","doi":"10.1055/s-0042-107940","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-107940","url":null,"abstract":"Gegenwärtig erleben wir die Geburtsstunde einer medizinischen Revolution, die einmal rückblickend in einer Linie mit Durchbrüchen wie der Identifizierung von Mikroben als Erreger von Infektionserkrankungen oder der Entdeckung der Doppelhelixstruktur der DNA durch Watson und Crick genannt werden wird. Dieser Fortschritt wird durch den zunehmenden Einsatz von Software in Diagnose und Therapie möglich werden und damit wird ein kompletter Wandel des ärztlichen Berufsbildes verbunden sein. Ausgangspunkt dieser Entwicklung ist die Tatsache, dass uns heute eine noch nie dagewesene Informationsfülle zur Verfügung steht. In Zukunft werden bei der Suche nach der richtigen Diagnose und Therapie u.a. folgende Informationsquellen Berücksichtigung finden: Familien-, Eigen-, Reise-, Medikamentenanamnese, aktuelle „life parameter“ und Laborwerte, die Analyse des gesamten Patientengenoms bzw. das einer eventuell vorliegenden Krebserkrankung sowie jenes der verschiedenen Metastasen. Zusätzlich können die Biochemie und die Genetik des jeweiligen Microbioms in die Auswertung mit einbezogen werden [1]. Vonseiten der Wissenschaft werden alle relevanten publizierten Studienergebnisse und Leitlinien in die Entscheidungsfindung eingehen. Die Speicherung, Verarbeitung und Interpretation solch riesiger Datenmengen, die im Giga-, Teraund Petabyte-Bereich liegen, wird mit dem Begriff „big data“ bezeichnet und sie wurde durch die exponentiellen Fortschritte in der Leistungsfähigkeit der Computertechnologie möglich. In dieser klinikarzt-Ausgabe stellen Marquardt et al. die gegenwärtigen IT-Möglichkeiten sowohl im Klinikum als auch in ihrer Erweiterung im Sinne einer Netzwerkmedizin dar. Diese ermöglicht einen Datenaustausch im gesamten Behandlungsnetz, in dem sich der Patient befindet. Müller et al. gehen auf Computersysteme in der Differenzialdiagnose ein. Bei Programmen wie ISABEL [2] werden bereits jetzt etwa 11000 Diagnosen berücksichtigt. Ich werde Datenbanken aus der Hämato-Onkologie vorstellen, beginnend bei bibliografischen Datenbanken über Faktendatenbanken, Datenbanken der „evidence based medicine“, Leitlinien, Kompetenznetze bis zu „Point of Care-Systemen“ wie UpToDate [3], das – die Onkologie einschließend – 23 medizinische Fachgebiete durch etwa 6000 Autoren ständig auf dem neuesten Stand präsentiert. Abschließend werde ich auf zukünftige hochintegrative Datenbanken hinweisen. Auf diesem Gebiet engagieren sich derzeit Firmen der IT-Branche wie SAP mit der HANA-Technologie (in Zusammenarbeit mit der Charité) [4] und IBM mit der WATSON-Technologie (in Kooperation mit dem Memorial Sloan Kettering Cancer Center) [5]. Letztere wird in einem weiteren Artikel dieses Heftes von Reumann et al., IBMResearch, Zürich, erläutert werden. Auf die individualisierte Medizin beginnen sich nun auch Pharmafirmen zu spezialisieren [6] – wie das Beispiel der Kooperation von ROCHE und FOUNDATION MEDICINE [7] zeigt. Die auch als „precision medicine“ bezeichnete Richtung wurde in den USA ","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125108528","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Julian Laufer, A. Rashid, B. Griewing, K. Marquardt
Für den Ausbau der ambulant-stationären Vernetzung sind sowohl die internen Strukturen in Krankenhäusern durchgängig zu digitalisieren als auch sichere und flexible Plattformen zum Austausch zu etablieren. Hierfür hat die RHÖN-KLINIKUM AG mit KAS 4.0 und WebEPA+ 2 Ansätze entwickelt, die im Sinne der Netzwerkmedizin patientenorientierte Behandlungsprozesse fördern.
{"title":"Vernetzte intelligente IT – Vom Krankenhaus ins Gesundheitsnetzwerk","authors":"Julian Laufer, A. Rashid, B. Griewing, K. Marquardt","doi":"10.1055/s-0042-107962","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-107962","url":null,"abstract":"Für den Ausbau der ambulant-stationären Vernetzung sind sowohl die internen Strukturen in Krankenhäusern durchgängig zu digitalisieren als auch sichere und flexible Plattformen zum Austausch zu etablieren. Hierfür hat die RHÖN-KLINIKUM AG mit KAS 4.0 und WebEPA+ 2 Ansätze entwickelt, die im Sinne der Netzwerkmedizin patientenorientierte Behandlungsprozesse fördern.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"34 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128336171","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Hämatologie und Onkologie gehören zu den innovativsten Bereichen der Medizin. Das in exponentiellem Umfang anfallende Wissen steht den Wissenschaftlern und Ärzten bereits heute in exzellenten Datenbanken zur Verfügung. Der Artikel gibt eine Übersicht über derzeit bereits vorhandene Wissensquellen. Diese sind Voraussetzung für künftige hochkomplexe Computersysteme, die dann diagnostisch und therapeutisch relevantes Wissen individualisiert für den einzelnen Patienten im Sinne einer precision medicine bieten werden.
{"title":"Datenbanken in der Hämato-Onkologie – Eine Übersicht","authors":"J. König","doi":"10.1055/s-0042-106570","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-106570","url":null,"abstract":"Hämatologie und Onkologie gehören zu den innovativsten Bereichen der Medizin. Das in exponentiellem Umfang anfallende Wissen steht den Wissenschaftlern und Ärzten bereits heute in exzellenten Datenbanken zur Verfügung. Der Artikel gibt eine Übersicht über derzeit bereits vorhandene Wissensquellen. Diese sind Voraussetzung für künftige hochkomplexe Computersysteme, die dann diagnostisch und therapeutisch relevantes Wissen individualisiert für den einzelnen Patienten im Sinne einer precision medicine bieten werden.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115366429","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Der perfekte Sturm der zur Diagnose und Therapie verfügbaren Daten (auch als „Big Data“ bezeichnet) kann im regulären klinischen Alltag nur durch kognitive Assistenzsysteme gemeistert werden. Intelligente Algorithmen werden eingesetzt, um dem Arzt und medizinischen Pflegepersonal alle notwendigen Informationen und Evidenz transparent darzustellen, damit der Patient die bestmögliche Versorgung erfährt. Dabei müssen Erkenntnisse aus den medizinischen Daten (Patientenakten, aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse etc.) gewonnen werden, um sinnvolle Lösungen anbieten zu können. Kognitive Systeme verstehen natürliche Sprache (gesprochen oder geschrieben), Bilder und können strukturierte und unstrukturierte Daten (z. B. Texte) ganzheitlich erfassen. Kognitive Systeme verstehen nicht nur Informationen, sondern setzen sie auch in Kontext und verstehen die grundlegenden Ideen und Konzepte im Zusammenhang. Kognitive Systeme lernen kontinuierlich aus dem beständig wachsenden medizinischen Wissen und von Experten. Dadurch werden sie von Tag zu Tag besser. Zwei Kernpunkte sind dabei sehr wichtig: Die IBM Watson Technologie wird entwickelt, um den Dialog mit dem Nutzer zu führen und um die Daten, Informationen und die Argumentationsschritte transparent darzustellen. Dadurch kann der Nutzer schnell die Informationen erfassen und einfach nachvollziehen, wie das System zu einer Lösung und einem Vertrauenswert gekommen ist. Cognitive Computing wird ein essentieller Teil der Medizin werden, denn aus der Flut an Daten müssen die zur Diagnose und Behandlung relevanten Erkenntnisse gewonnen werden, um für die Ärzte sinnvolle Lösungen bieten zu können. Wir sehen die kognitive Technologie als Assistenzsystem, das dem Arzt zur Verfügung steht und Katalysator in der digitalen Revolution der Medizin ist.
{"title":"Cognitive Computing – Essenzieller Teil der Medizin 2020","authors":"M. Reumann, B. Böttcher","doi":"10.1055/s-0042-107561","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-107561","url":null,"abstract":"Der perfekte Sturm der zur Diagnose und Therapie verfügbaren Daten (auch als „Big Data“ bezeichnet) kann im regulären klinischen Alltag nur durch kognitive Assistenzsysteme gemeistert werden. Intelligente Algorithmen werden eingesetzt, um dem Arzt und medizinischen Pflegepersonal alle notwendigen Informationen und Evidenz transparent darzustellen, damit der Patient die bestmögliche Versorgung erfährt. Dabei müssen Erkenntnisse aus den medizinischen Daten (Patientenakten, aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse etc.) gewonnen werden, um sinnvolle Lösungen anbieten zu können. Kognitive Systeme verstehen natürliche Sprache (gesprochen oder geschrieben), Bilder und können strukturierte und unstrukturierte Daten (z. B. Texte) ganzheitlich erfassen. Kognitive Systeme verstehen nicht nur Informationen, sondern setzen sie auch in Kontext und verstehen die grundlegenden Ideen und Konzepte im Zusammenhang. Kognitive Systeme lernen kontinuierlich aus dem beständig wachsenden medizinischen Wissen und von Experten. Dadurch werden sie von Tag zu Tag besser. Zwei Kernpunkte sind dabei sehr wichtig: Die IBM Watson Technologie wird entwickelt, um den Dialog mit dem Nutzer zu führen und um die Daten, Informationen und die Argumentationsschritte transparent darzustellen. Dadurch kann der Nutzer schnell die Informationen erfassen und einfach nachvollziehen, wie das System zu einer Lösung und einem Vertrauenswert gekommen ist. Cognitive Computing wird ein essentieller Teil der Medizin werden, denn aus der Flut an Daten müssen die zur Diagnose und Behandlung relevanten Erkenntnisse gewonnen werden, um für die Ärzte sinnvolle Lösungen bieten zu können. Wir sehen die kognitive Technologie als Assistenzsystem, das dem Arzt zur Verfügung steht und Katalysator in der digitalen Revolution der Medizin ist.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"259 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114172953","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Den englischen Arzt und Anatom William Harvey dürfen wir heute als Entdecker des Blutkreislaufes ehren. Der 1578 in Folkestone geborene Sohn eines Kaufmanns, mauserte sich zu einem weiteren Kritiker des zu seiner Zeit immer noch schwer anfechtbaren Galen. Heftige Gegenwehr war so vorprogrammiert. Wegen seinen Vorstellungen vom im Körper kreisenden Blut (circulatio sanguinis), nannten ihn seine Anatom-Kollegen den Circulator. In verschmähender Absicht, denn „circulator“ bedeutet im Lateinischen „der Scharlatan“. Tatsächlich aber war Harvey alles andere als das. Seine akribischen, faktenbasierten Forschungen machten ihn zum Wegbereiter der Physiologie. Blutdruckmessungen oder Herz-OPs wären ohne seine Entdeckungen heute undenkbar. Harvey diente als Leibarzt am Hof zweier englischer Könige und machte sich auch mit seinen Forschungen zur Embryologie einen Namen.
{"title":"Der Circulator von London – William Harvey (01.04.1578–03.06.1657)","authors":"Christian Hardinghaus","doi":"10.1055/s-0042-106585","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-106585","url":null,"abstract":"Den englischen Arzt und Anatom William Harvey dürfen wir heute als Entdecker des Blutkreislaufes ehren. Der 1578 in Folkestone geborene Sohn eines Kaufmanns, mauserte sich zu einem weiteren Kritiker des zu seiner Zeit immer noch schwer anfechtbaren Galen. Heftige Gegenwehr war so vorprogrammiert. Wegen seinen Vorstellungen vom im Körper kreisenden Blut (circulatio sanguinis), nannten ihn seine Anatom-Kollegen den Circulator. In verschmähender Absicht, denn „circulator“ bedeutet im Lateinischen „der Scharlatan“. Tatsächlich aber war Harvey alles andere als das. Seine akribischen, faktenbasierten Forschungen machten ihn zum Wegbereiter der Physiologie. Blutdruckmessungen oder Herz-OPs wären ohne seine Entdeckungen heute undenkbar. Harvey diente als Leibarzt am Hof zweier englischer Könige und machte sich auch mit seinen Forschungen zur Embryologie einen Namen.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"28 4","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"120979702","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Den drahtlosen Zugang zum Krankenhausinformationssystem (KIS) am Patientenbett gibt es schon länger. Nun gehen einige Hersteller noch einen Schritt weiter und liefern Softwarelösungen, die den Zugriff auf das KIS auch mit handelsüblichen Smartphones und Tablets ermöglichen. Sie lassen sich an jedem Ort einer Klinik nutzen.
{"title":"Vitalwerte per iPad – Mobile KIS-Systeme","authors":"","doi":"10.1055/s-0042-107179","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-107179","url":null,"abstract":"Den drahtlosen Zugang zum Krankenhausinformationssystem (KIS) am Patientenbett gibt es schon länger. Nun gehen einige Hersteller noch einen Schritt weiter und liefern Softwarelösungen, die den Zugriff auf das KIS auch mit handelsüblichen Smartphones und Tablets ermöglichen. Sie lassen sich an jedem Ort einer Klinik nutzen.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"45 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129185648","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Die Differenzialdiagnose ist zweifelsohne die wichtigste und intellektuell herausforderndste Aufgabe des Arztes. Frühere Expertensysteme zur Unterstützung konnten sich aufgrund der hohen Komplexität nicht in der breiten Praxis etablieren. Auch war es schlichtweg unmöglich, das gesamte medizinische Wissen zu operationalisieren. Heutige Systeme präsentieren dem Anwender auf Grundlage der eingegebenen Symptome eine strukturierte Liste an möglichen Differenzialdiagnosen. Dies in Verbindung mit ansprechenden und intuitiven Benutzeroberflächen führt zu einem steigenden Einsatz. Gerade die Innere Medizin profitiert aufgrund der Komplexität der Symptome und hohen Anzahl der Diagnosen von dem Einsatz solcher Systeme. Durch unterstützenden Einsatz kann die Geschwindigkeit der Diagnosefindung erhöht und Fehldiagnosen vermieden werden, wodurch insgesamt die Behandlungsqualität gesteigert werden kann.
{"title":"Software zur Unterstützung der Differenzialdiagnose in der Inneren Medizin – Auswirkungen auf die Qualität der Medizin","authors":"T. Müller, A. Jerrentrup, H. Fritsch, J. Schäfer","doi":"10.1055/s-0042-106355","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/s-0042-106355","url":null,"abstract":"Die Differenzialdiagnose ist zweifelsohne die wichtigste und intellektuell herausforderndste Aufgabe des Arztes. Frühere Expertensysteme zur Unterstützung konnten sich aufgrund der hohen Komplexität nicht in der breiten Praxis etablieren. Auch war es schlichtweg unmöglich, das gesamte medizinische Wissen zu operationalisieren. Heutige Systeme präsentieren dem Anwender auf Grundlage der eingegebenen Symptome eine strukturierte Liste an möglichen Differenzialdiagnosen. Dies in Verbindung mit ansprechenden und intuitiven Benutzeroberflächen führt zu einem steigenden Einsatz. Gerade die Innere Medizin profitiert aufgrund der Komplexität der Symptome und hohen Anzahl der Diagnosen von dem Einsatz solcher Systeme. Durch unterstützenden Einsatz kann die Geschwindigkeit der Diagnosefindung erhöht und Fehldiagnosen vermieden werden, wodurch insgesamt die Behandlungsqualität gesteigert werden kann.","PeriodicalId":101734,"journal":{"name":"Klinikarzt – Medizin im Krankenhaus","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2016-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125226246","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
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