PAIR

Interoperabilität mit HL7 FHIR in der Praxis zu erreichen erfordert die Erstellung eines FHIR Implementation Guide (IG). Zwischen den vielen IGs auf internationaler, nationaler und lokaler Ebene sind Inkompatibilitäten unvermeidlich — etwa wenn ein IG ein Feld als verpflichtend vorschreibt, während ein anderer es explizit verbietet. Dieselbe Anwendung, etwa ein FHIR-Server oder eine FHIR-Facade, muss dann mit inhärent inkompatiblen Ressourcenstrukturen umgehen. Wir verwenden Deutschland als realen Fehlerfall: Drei konkurrierende IGs (basisprofile-de, KBV-Basis-Profile und ISiK), die während ihrer Entwicklung nicht aufeinander abgestimmt wurden, sind mittlerweile verpflichtend; viele Organisationen müssen alle drei für denselben Patienten implementieren. Wir vergleichen systematisch KBV Base 1.x und ISiK Basismodul v2 und identifizieren strukturelle Hartkonflikte, darunter geschlossenes versus offenes Slicing bei Condition.onset[x] sowie disjunkte Constraints für Adress- und Namenstypen bei Patient, Practitioner und RelatedPerson. Wir zeigen eine mögliche technische Lösung: Wir können nicht auflösen, dass FHIR es einer Ressource nicht erlaubt, gleichzeitig allen drei IGs zu entsprechen, doch unsere namensraumbasierte Datenverwaltung in Neo4j ermöglicht es, Daten redundanzfrei zu speichern und denselben Patienten je nach angefragtem Profil in drei unterschiedlichen Formaten auszuliefern. Zukünftige Arbeiten umfassen die Integration dieses Modells mit Tools zum Vergleich von FHIR-Profilen, die Evaluierung der Performance im großen Maßstab sowie die Angleichung an die HL7-Europe-EHDS-Implementation-Guides, sobald diese ausgereift sind.

In den letzten 20 Jahren hat sich Prozess-Mining (PM) als eigenständige Disziplin etabliert, die darauf abzielt, reale Prozesse anhand von Daten aus Informationssystemen zu analysieren und zu optimieren. Unsere Arbeit entwickelt ein System zur standardisierten Aufzeichnung und Auswertung von Gesundheitsprozessen, indem HL7 FHIR AuditEvents erfasst und in PM-kompatible Formate wie XES oder OCEL umgewandelt werden. Eine Simulation des Brustkrebsfrüherkennungsprozesses zeigte, dass die erfassten Prozessschritte erfolgreich rekonstruiert und analysiert werden konnten. Dieses System ermöglicht die Überprüfung von Prozesskonformität, frühe Problemidentifizierung und trägt zur Verbesserung der Gesundheitsqualität bei.