Standorte der IT

Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Geschäftsbereichs Informationstechnologie sind über das gesamte Klinikgelände am Standort Am Klinikum 1 in Jena Lobeda und in der Bachstraße 18 verstreut, um im Bedarfsfall schnellstmöglich vor Ort zu sein und Patienten, Mitarbeiter, Studenten und Dozenten zu unterstützen.

Für Ihre konkreten Fragen und Anliegen wenden Sie sich gern direkt an unsere Ansprechpartner.

Das Datenintegrationszentrum (DIZ) ist zentraler Ansprechpartner am UKJ zur interoperablen Nutzung von Behandlungsdaten in Forschung und Krankenversorgung, eingebunden in eine universitätsmedizinische Forschungsdateninfrastruktur und wissenschaftlicher Partner mit Fokus auf Medizininformatik und Medical Data Science.

Informationen zu dieser Seite:
Personen- / Gruppenfotos: UKJ / H. Hellmann, I. Rodigast
Letzte Aktualisierung der Inhalte: 17. November 2025

• Zugriff auf am UKJ in verschiedenen Systemen erhobene Versorgungs- und Forschungsdaten und Überführung dieser Daten in interoperable Formate einschließlich semantischer Kodierung
• Ermöglichen neuer Forschungsprojekte und Nutzungsvorhaben – lokal oder standortübergreifend
• Qualitätssicherung der genutzten Versorgungs- und Forschungsdaten
• Einwerben von Drittmitteln für die Aufwendungen des DIZ über Initiierung von und Beteiligung an Projekten,
• Unterstützung der Einwilligung von Behandelten zur Verwendung der Daten mit dem Broad Consent
• Betrieb von Verfahren für Datenaustausch und verteilte Datennutzung mit externen Partnern
  (z.B. über die Anbindung an das Forschungsdatenportal für Gesundheit)
• Unterstützung von Datenanalyse- und -auswertungsverfahren, von Machbarkeitsanalysen bis hin zur aktiven Entscheidungsunterstützung
• Retransfer von relevanten Forschungsergebnissen in die klinische Primärdokumentation und Versorgungsroutine,
• Beratung zu und Weiterentwicklung von Interoperabilitätsstandards,
• Beratung zur Integration von IT-Verfahren und IT-Infrastruktur in Drittmittelprojektanträge des UKJ
• Betreuung und Schulung der Nutzenden von Diensten des DIZ
• Zusammenarbeit mit den anderen Datenintegrationszentren, Forschungsinitiativen und Standardisierungsorganisationen

…zurück zur DIZ-Homepage

Wir unterstützen Sie in allen Phasen eines Forschungsprojekts.
Bitte nehmen Sie Kontakt mit uns auf!

• Wir beraten Sie, wenn Sie mit Versorgungsdaten des UKJ oder einrichtungsübergreifend forschen wollen, zu Themen wie Datenverfügbarkeit, Antragstellung, Begutachtung im Use and Access Commitee oder zu regulatorischen Vorgaben der Datennutzung.

• Wir identifizieren Patienten, die für Ihre Forschungszwecke geeignet sind und am UKJ in die Datennutzung mittels

  „Broad Consent“ eingewilligt haben.

• Wir ermöglichen die Erfassung zusätzlicher Daten zu Patienten am UKJ für Forschungszwecke mittels der Electronic-Data-Capture-Software REDCap. Für eine Aufnahme in die von uns geleitete REDCap-Nutzendengruppe des UKJ kontaktieren Sie uns gern!

• Wir stellen nach Antrag und Begutachtung Versorgungsdaten der UKJ-Dokumentationssysteme in interoperablen Formaten aus dem DIZ für Ihre Forschung zur Verfügung. 

• Durchführung von Machbarkeitsanalysen
• System- und Softwareentwicklung
• Datenarchivierung
• u.w.m. insbesondere durch Beteiligung in Drittmittelprojekten

Beschäftigte des UKJ erhalten weitere Informationen über Services des Datenintegrationszentrums im UKJ-Intranet.

…zurück zur DIZ-Homepage

Das DIZ des UKJ arbeitet eng zusammen mit den deutschen Organisationen, die für die Entwicklung von technischen Standards für die Digitalisierung im Gesundheitswesen verantwortlich sind (SDOs, Standards Developing Organizations).
Hierzu zählen insbesondere HL7 Deutschland e.V. und  IHE Deutschland e.V.

Für alle Datennutzungs- und Datenaustauschprojekte am DIZ kommen international konsentierte Interoperabilitätsstandards zum Einsatz. Auf Basis moderner technischer Formate und Protokolle sowie durch weltweit eindeutige Kodierungen von Fachinhalten ermöglichen diese eine standort- und herstellerunabhängige automatisierte Verarbeitbarkeit medizinischer Daten und bilden damit den Schlüssel für das Fortschreiten der Digitalisierung im Gesundheitswesen.
Fragen und Beratung hierzu gerne an/von:

• Palm, Julia; Saleh, Kutaiba; Scherag, André; Ammon, Danny:
  Leveraging Interoperable EHR Data for Distributed Analyses in Clinical Research: Technical Implementation Report of the HELP Study.

  In: JMIR Medical Informatics 13 (2025), Art. e68171
  DOI: 10.2196/68171
  
  

• Ammon, Danny; Kurscheidt, Maximilian; Buckow, Karoline et al.:
  Arbeitsgruppe Interoperabilität: Kerndatensatz und Informationssysteme für Integration und Austausch von Daten in der Medizininformatik-Initiative.
  In: Bundesgesundheitsblatt – Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz 67 (2024), S. 656–667
  DOI: 10.1007/s00103-024-03888-4
  
  
• Wiktorin, Thomas; Grigutsch, Daniel; Erdfelder, Felix et al.:
  Collaborative Semantic Annotation Tooling (CoAT) to Improve Efficiency and Plug-and-Play Semantic Interoperability in the Secondary Use of Medical Data: Concept, Implementation, and First Cross-Institutional Experiences.
  In: Applied Sciences 14 (2024), Nr. 2, 820 (Special Issue: Data Science for Medical Informatics 2nd Edition)
  DOI: 10.3390/app14020820
  
  
• Kruse, Henner M.; Helhorn, Alexander; Phan-Vogtmann, Lo An et al.:
  Integration of Allergy Documentation Into an Interoperable Archiving and Communication Platform to Improve Patient Care and Clinical Research at the Jena University Hospital.
  In: GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (MIBE) 17 (2021), Nr. 2, Doc06 (20210426)
  DOI: 10.3205/mibe000220
  
  
• Winter, Alfred; Stäubert, Sebastian; Ammon, Danny et al.:
  Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH): Data Integration based on Interoperability Standards.
  In: Methods of Information in Medicine 57 (2018), Nr. S 01, S. e92–e105
  DOI: 10.3414/me18-02-0004

…zurück zur DIZ-Homepage

Wissenschaftlich tätige Personen mit Interesse an der Einbeziehung des DIZ in ein Forschungsprojekt oder an der Nutzung von Forschungs- oder Versorgungsdaten des UKJ können über unser Projektmanagement mit uns in Verbindung treten:

Die Nutzungsordnung des DIZ für die Bereitstellung und Nutzung von Patientendaten sowie das Ausführen von Datenauswertungen finden Sie hier zum Download:
Datenintegrationszentrum am Universitätsklinikum Jena: Nutzungsordnung v1.0 (PDF)

Den Antrag auf ein Datennutzungsprojekt lokal am Universitätsklinikum Jena finden Sie hier (Intranet-Link):
Datenintegrationszentrum am Universitätsklinikum Jena: Nutzungsantrags-Formular

Multizentrische Datennutzungsprojekte sind über das Forschungsdatenportal für Gesundheit zu beantragen!
Hierzu beraten wir gern!

Das Datenschutzkonzept für projektbasierte Nutzung von Krankenversorgungsdaten in der biomedizinischen Forschung zur Bezugnahme projektspezifischer Aussagen zum Datenschutz finden Sie hier zum Download:
Datenintegrationszentrum am Universitätsklinikum Jena: Datenschutzkonzept v1.0 (PDF)

Achtung: Ebenfalls geltend für Datennutzungsprojekte ist das Übergreifende Datenschutzkonzept der Medizininformatik-Initiative (PDF).

…zurück zur DIZ-Homepage

Die nachfolgend beschriebenen Forschungsprojekte mit Nutzung der Daten von Behandelten des UKJ wurden bzw. werden am DIZ durchgeführt. Nicht aufgelistet sind zahlreiche weitere lokale Datennutzungs- und Serviceprojekte.

Für multizentrische Projekte beachten Sie bitte auch das übergreifende Projektregister des Forschungsdatenportals für Gesundheit.

…zurück zur DIZ-Homepage

Projektkategorie: Use Case des SMITH-Konsortiums

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Gernot Marx, FRCA (Uniklinik RWTH Aachen, für ASIC)
• PD Dr. med. Frank Bloos (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.1.2018 – 31.12.2022, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: u.a. intensivmedizinische Überwachungsdaten

Zusammenfassung:
Im Use Case ASIC soll auf Intensivstationen mittels kontinuierlicher Auswertungen u.a. aus dem Patientendatenmanagementsystem eine Algorithmen-basierte Überwachung des Zustandes kritisch kranker Patienten erfolgen. Damit wird die Voraussetzung für eine frühe Alarmierung bei akutem Lungenversagen (ARDS) geschaffen, die ein schnelles diagnostisches und therapeutisches Eingreifen ermöglichen soll. Diese Daten werden durch High-Performance-Computing analysiert und zur klinischen Entscheidungsunterstützung aufbereitet.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ), hier standortspezifisches FKZ: 01ZZ1803C gefördert und im Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH)-Konsortium durchgeführt.

Link: Beschreibung des Projekts im Deutschen Register Klinischer Studien (DRKS)

Projektkategorie: Use Case des SMITH-Konsortiums

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Mathias Pletz (Universitätsklinikum Jena)
• Prof. Dr. André Scherag (Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.1.2018 – 31.12.2022, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: u.a. mikrobiologische Befunde

Zusammenfassung:
Im Use Case HELP entwickeln wir ein krankenhausweites computergestütztes Entscheidungsunterstützungssystem zur Verbesserung der Ergebnisse von Patienten mit Blutstrominfektionen. Dabei geht es um den zielgerichteten, leitliniengerechten Einsatz von Antibiotika zur Bekämpfung bakterieller Infektionen – insbesondere vor dem Hintergrund einer zu geringen Zahl an ausgebildeten Infektiologen in Deutschland. Der Use Case wird auf Normal- und Intensivstationen an den SMITH-Standorten Jena, Leipzig und Aachen sowie Halle und Essen implementiert und evaluiert.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ), hier standortspezifisches FKZ: 01ZZ1803C gefördert und im Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH)-Konsortium durchgeführt.

Link: Beschreibung des Projekts im Deutschen Register Klinischer Studien (DRKS)

Projektkategorie: lokales Forschungsprojekt

Verantwortliche:

• PD Dr. Dr. Michael Kiehntopf (Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.1.2016 – 31.7.2021, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: u.a. freitextliche Dokumentationen z.B. aus Arztbriefen

Zusammenfassung:
Im STAKI2B2-Projekt sollen zur verbesserten Anwendung neuer Marker aus Biomaterialien in klinischen Abläufen valide Phänotypdaten und weitere relevante Vergleichsinformationen mit Verfahren der automatischen Sprachverarbeitung aus klinischen Dokumenten maschinell extrahiert werden. Hierzu wird eine Textanalytik-Pipeline aufgebaut, die mit Verfahren des semi-überwachten Maschinellen Lernens relevante medizinische Entitäten und Beziehungen zwischen diesen Entitäten aus klinischen Dokumenten automatisch bestimmt.

Finanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Projektnummer 315098900

Link: Beschreibung des Förderprojekts auf der Website der DFG

Projektkategorie: standortübergreifendes Forschungsprojekt

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Rafael Mikolajczyk (Universitätsklinikum Halle (Saale), für EMerGE-NeT)
• Prof. Dr. André Scherag (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.6.2017 – 1.5.2020, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: Patientenbewegungsdaten innerhalb des Klinikums

Zusammenfassung:
Ziel des Projektes ist die Erforschung der Übertragung von multiresistenten gastrointestinalen Pathogenen in Gesundheitssystemen ausgewählter Länder in Europa und in Israel. Dabei werden sowohl die Rolle der Patientenströme zwischen den Krankenhäusern und während der stationären Aufenthalte als auch die Eigenschaften unterschiedlicher gastrointestinaler Pathogene betrachtet. Hieraus wird ein generisches Netzwerkmodell entwickelt, in dem die Auswirkungen unterschiedlicher Präventionsstrategien untersucht werden.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben ist Teil eines transnationalen Forschungsverbundes im Rahmen der Joint Programming Initiative zu antimikrobieller Resistenz (JPIAMR) und wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ) 01KI1704A-C gefördert.

Links:

Beschreibung des Förderprojekts auf der Webseite des BMBF

Projektkategorie: Datennutzungsprojekt

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Thomas Ganslandt (Universitätsmedizin Mannheim, für die MII-Demonstratorstudie)
• Prof. Dr. André Scherag (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.4.2018 – 28.2.2019, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: Datensätze der Struktur gem. § 21 KHEntgG, InEK GmbH

Zusammenfassung:
Ziel der vorliegenden Studie sind retrospektive deskriptive Auswertungen zu den Themen Multimorbidität und seltene Erkrankungen auf Basis verfügbarer Abrechnungsdaten der teilnehmenden Uniklinikstandorte. Aus den Daten werden Komorbiditätsscores ermittelt und bereits publizierten Analysen gegenübergestellt. Unter Wahrung des Datenschutzes sollen außerdem für aggregierte seltene Erkrankungen mit Hilfe einer Geovisualisierung Aussagen zur Verteilung und Versorgungsentfernung zu den teilnehmenden Universitätskliniken beschrieben werden.

Projektkategorie: standortübergreifendes Forschungsprojekt

Verantwortliche:

• Dr. med. Martin Möckel (Charité Universitätsmedizin Berlin, für INDEED)
• Felix Greiner, M.Sc. (Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, für die Betreuung der AKTIN-Modellkliniken)
• Dr. med. Wilhelm Behringer (für das Universitätsklinikum Jena)
• Dr. med. Martin J. Specht (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.5.2017 – 30.4.2020, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: Daten von Patientenbehandlungen in der zentralen Notaufnahme  

Zusammenfassung:
In INDEED sollen Routinedaten der Patientenversorgung in der Notaufnahme mit Abrechnungsdaten der Kassenärztlichen Vereinigungen verknüpft werden. Ziel ist es, die Inanspruchnahme des ambulanten Gesundheitssektors wie auch der Notaufnahme als Schnittstelle zwischen ambulanter Versorgung und Krankenhaus überregional und sektorenübergreifend erforschen zu können.

Finanzierung: Dieses Projekt wird gefördert durch den Innovationsfonds beim G-BA, Förderkennzeichen 01VSF16044

Links:

Beschreibung des Förderprojekts auf der Website der Innovationsfonds-Projekte des G-BA

Projektkategorie: Use Case der Medizininformatik-Initiative

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Markus Löffler (Universität Leipzig)
• Prof. Dr. André Scherag (Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.2.2020 – 31.12.2022, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: u.a. Medikationsdaten

Zusammenfassung:
Im Projekt POLAR arbeiten Medizininformatiker, Biometriker, Epidemiologen, Pharmazeuten, klinische Pharmakologen und Gesundheitsforscher aus 21 Institutionen, darunter 13 Universitätsklinika, zusammen, um standortübergreifend Daten zu verordneten Medikamenten (z.B. Medikationspläne) sowie zu Verordnungen und Arzneimittelabgaben aus den Apotheken zu erfassen, Polymedikationen hinsichtlich Potenziell Inadäquater Medikation (PIM) sowie eine ausgewählte Bandbreite von Medikamenten als Hochrisikoverordnung zu klassifizieren, Scores zur Identifizierung von Hochrisikopatienten für arzneimittelbezogene Probleme digital abzubilden und das Auftreten von unerwünschten Arzneimittelwirkungen und deren Konsequenzen frühzeitig zu identifizieren oder ganz zu vermeiden.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ), hier standortspezifisches FKZ: 01ZZ1910C gefördert.

Link: Beschreibung des Projekts auf der Website der Medizininformatik-Initiative

Projektkategorie: Datennutzungsprojekt

Verantwortliche:

• PD Dr. med. Sven Zenker (Universitätsklinikum Bonn)
• Prof. Dr. André Scherag (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 27.1.2020 – 30.6.2025, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: aggregierte Informationen zu COVID-19-Fällen und weiteren Erkrankungen

Zusammenfassung:
Für eine Übersicht über relevante Parameter von COVID-19-Fällen an den Universitätsklinika wurde ein standortübergreifend mit aggregierten Daten befüllbares Web-Dashboard entwickelt. Mit den Krankenhaus- und ITS-Verweildauern enthält das Dashboard bereits aktuelle Daten, die sonst kaum verfügbar sind. Nach der Pandemie werden weiterhin öffentlich über alle Standorte kumulierte Daten der Universitätskliniken auch zur Behandlung anderer Erkrankungen präsentiert.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) und des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Link: NUM-Dashboard

Projektkategorie: Datennutzungsprojekt

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Markus Löffler (Universität Leipzig)
• Prof. Dr. André Scherag (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.3.2022 – 31.8.2022, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: Falldaten, Diagnosen und Laboruntersuchungen

Zusammenfassung:
Es ist manchmal schwierig und langwierig Vorhofflimmern, eine meist chronische Herzrhythmusstörung, bei Patienten und Patientinnen zuverlässig zu diagnostizieren. In der Regel nutzt man dafür ein Langzeit-EKG (Elektrokardiogramm), also eine Messung der Herzströme. Im vorliegenden Projekt NT-proBNP soll nun festgestellt werden, ob man zusätzlich zum EKG auch die Messung des Biomarkers NT-proBNP als Anhaltspunkt für eine zuverlässige Diagnose nutzen kann. (Ein Biomarker ist ein biologisches Merkmal, das in Blut- oder Gewebeproben gemessen werden kann.) Dafür wird der Zusammenhang zwischen Vorhofflimmern und dem Auftreten des Biomarkers NT-proBNP an allen teilnehmenden Unikliniken analysiert.

Link: Beschreibung des Projekts im Forschungsdatenportal für Gesundheit

Projektkategorie: Datennutzungsprojekt

Verantwortliche:

• Dr. med. Máté E. Maros MSc (Universitätsmedizin Mannheim)
• PD Dr. med. Florian Rakers (für das Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.3.2022 – 30.11.2022, Datennutzung abgeschlossen

Bereitgestellte Datenarten: Falldaten, Diagnosen, Prozeduren, Laboruntersuchungen und Medikationsgaben

Zusammenfassung:
Hitzewellen führen bekanntermaßen zu einer Häufung von Krankenhauseinweisungen. Im vorliegenden Projekt soll untersucht werden, wie groß der Einfluss der Hitze auf das Schlaganfallrisiko einer Person ist. Dafür wird im ersten Schritt ein Basisrisiko ermittelt, das Patientinnen und Patienten allgemein und in Abhängigkeit von ihrem Gesundheitszustand haben. Im zweiten Schritt wird ermittelt, wie sehr das Schlaganfallrisiko durch eine Hitzewelle in einer Region zunimmt. Dafür werden regionale Daten des Deutschen Wetterdienstes verwendet und gemeinsam mit den Daten zu Aufnahmen mit der Diagnose Schlaganfall aus vielen teilnehmenden Unikliniken analysiert.

Link: Beschreibung des Projekts im Forschungsdatenportal für Gesundheit

Projektkategorie: Use Case der Medizininformatik-Initiative

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Simone Scheithauer (Universitätsmedizin Göttingen)
• Prof. Dr. med. Mathias Pletz (Universitätsklinikum Jena)
• Prof. Dr. André Scherag (Universitätsklinikum Jena)
• Prof. Dr. med Dr.-Ing. Michael Marschollek (Medizinische Hochschule Hannover)

Laufzeit und Status: 1.7.2023 – 30.6.2027, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: u.a. mikrobiologische Befunde

Zusammenfassung:
RISK PRINCIPE hat das Ziel der Entwicklung und Validierung einer automatisierten Datenerfassung zu Surveillancezwecken und einer routinedatenbasierten Risikovorhersage am Beispiel der Blutstrominfektionen mit anschließender Visualisierung für eine effektivere und effizientere Infektionsprävention und -kontrolle. RISK PRINCIPE könnte die Qualität der Krankenversorgung und insbesondere der Patientensicherheit verbessern, indem es dabei hilft, gezielt Gruppen von Risikopatientinnen und -patienten zu identifizieren, den Ressourcenaufwand der Surveillance zu reduzieren und die frühzeitige risikoadaptierte Infektionsprävention und -kontrolle zu erhöhen. Dies soll am Beispiel der im Krankenhaus auftretenden Bakteriämie erprobt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen verschiedene Datenquellen evaluiert und so Risikoprofile erstellt werden, welche dann getestet werden.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ), hier standortspezifisches FKZ: 01ZZ2323B gefördert.

Link: Beschreibung des Projekts auf der Website der Medizininformatik-Initiative

Projektkategorie: Use Case der Medizininformatik-Initiative

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Markus Löffler (Universität Leipzig)
• Prof. Dr. med. Renke Maas (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg)
• Prof. Dr. André Scherag (Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 1.1.2023 – 31.12.2026, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: u.a. Medikationsdaten

Zusammenfassung:
Der Use Case INTERPOLAR hat das Ziel, mit einem Algorithmus Krankenhauspatientinnen und -patienten zu identifizieren, die ein hohes Risiko für klinisch relevante und beeinflussbare Medikationsprobleme haben. Krankenhausapothekerinnen und -apotheker können sich so gezielt den Patientinnen und Patienten widmen, die von ihrer Beurteilung am meisten profitieren. Durch Expertinnen und Experten ausgewählte Risiko-Trigger unterstützen Krankenhausapothekerinnen und -apotheker dabei gezielt, Patientinnen und Patienten mit einem erhöhten Risiko für Medikationsprobleme zu finden. Damit kann die Risikoeinschätzung in der Routinebeurteilung beschleunigt und die Medikationsanalyse für gefährdete Patientinnen und Patienten fokussiert werden. Begleitende Studien sollen zeigen, dass die IT-gestützte Risikobewertung die Zahl der Arzneimittelzwischenfälle deutlich reduziert.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ), hier standortspezifisches FKZ: 01ZZ2320H gefördert.

Link: Beschreibung des Projekts auf der Website der Medizininformatik-Initiative

Projektkategorie: Datennutzungsprojekt

Verantwortliche:

• PD Dr. med. habil. Jakob Zierk (Uniklinikum Erlangen)

Laufzeit und Status: 15.8.2024 – 14.8.2028, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: u.a. Laboruntersuchungen

Zusammenfassung:
In diesem Projekt wird der MII-Kerndatensatz multizentrisch ausgewertet, um spezifische Referenzintervalle für Frühgeborene zu ermitteln, Referenzintervalle für Spezialuntersuchungen zu bestimmen und die Genauigkeit von pädiatrischen Referenzintervallen zu verbessern. Die ermittelten Referenzintervalle werden genutzt, um moderne Strategien zur Interpretation von Laboruntersuchungen im Kindesalter zu implementieren. Dabei erfolgt die Integration von klinischen Kovariaten und mehreren Labortestergebnissen (mehrdimensionale Klassifikation) zur Prädiktion relevanter Endpunkte und zur Erhöhung des klinischen Nutzens von Labordiagnostik.

Link: PEDREF-Website

Projektkategorie: Datennutzungsprojekt

Verantwortliche:

• PD Dr. med. Haiko Schlögl (Universitätsklinikum Leipzig)

Laufzeit und Status: 1.11.2024 – 31.10.2025, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: u.a. Diagnosen und Prozeduren

Zusammenfassung:
Das Ziel dieser Studie besteht darin, die Gesamt-Prävalenz von Mangelernährung, die Verteilung auf die verschiedenen medizinischen Fachdisziplinen, sowie die Auswirkung, die eine automatisierte Erfassung von Mangelernährung auf deren Therapie im Klinikum und daraus folgend das Patienten-Outcome haben, zu eruieren. Dafür werden Daten aus zwei Universitätskliniken, Leipzig und Jena, beispielhaft untersucht. Ein weiteres Ziel ist es, Cluster von Mangelernährung bezogen auf die Einflüsse von Krankenhaushauptdiagnose, medizinische Fachabteilung in der eine stationäre Therapie erfolgt, Alter und Geschlecht zu bilden und die daraus folgenden medizinischen Konsequenzen in Bezug auf die Behandlungs- und Therapieerfolge zu untersuchen.

Link: Beschreibung des Projekts im Forschungsdatenportal für Gesundheit

Projektkategorie: lokales Forschungsprojekt

Verantwortliche:

• PD Dr. Dr. Michael Kiehntopf (Universitätsklinikum Jena)

Laufzeit und Status: 9.5.2025 – 8.5.2027, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: Falldaten, Diagnosen, Prozeduren, Laboruntersuchungen

Zusammenfassung:
Ziel des Projekts ist es, einen Healthcare Integrated Biobanking (HIB)-Algorithmus zu entwickeln, der die spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Phenotypen im klinischen Umfeld adressiert und in den Arbeitsablauf eines Krankenhaussystems integriert werden kann. Ein erster spezifischer Anwendungsfall ist dabei unter anderem die Identifikation von fortgeschrittener chronischer Nierenerkrankung (CKD). Ein weiteres Ziel ist es, ressourcenschonende Methoden zur Detektion des Phänotypen-Status in großen Kohorten zu entwickeln. Dies soll zunächst auch am Beispiel CKD durch den Einsatz eines KI-basierten Algorithmus als Silberstandard zur Bestimmung des "wahren" CKD-Status, der als Referenz zur Validierung des HIB-Algorithmus dient, erfolgen. LABKI2B2 stellt eine Weiterentwicklung des abgeschlossenen STAKI2B2-Projekts dar und baut auf dessen Vorarbeiten und Ergebnissen auf.

Finanzierung: Eigenmittel

• Palm, Julia; Alaid, Ssuhir; Ammon, Danny et al.:
  Leveraging Electronic Medical Records to Evaluate a Computerized Decision Support System for Staphylococcus Bacteremia.
  In: npj Digital Medicine 8 (2025), Art. 180.
  DOI: 10.1038/s41746-025-01569-3

• Redeker, Louisa; Kesselmeier, Miriam; Mussawy, Beate et al.:
  Use of Potentially Inappropriate Medication and Association with Falls During Hospitalisation: An Analysis Based on Electronic Health Records (POLAR_MI Project).
  In: Drugs – Real World Outcomes 13 (2026), Nr. 1, S. 15–27.
  DOI: 10.1007/s40801-025-00528-4
  
  
• Wermund, Anna Maria; Thalheim, Torsten, Medek, André et al.:
  Challenges in Detecting and Predicting Adverse Drug Events via Distributed Analysis of Electronic Health Record Data from German University Hospitals.
  In: PLOS Digital Health 4 (2025), Nr. 6, Art. e0000892.
  DOI: 10.1371/journal.pdig.0000892

• Fischer, Claudia; Betz, Boris; Stolp, Johannes et al.:
  Design and Validation of an Automated Healthcare-integrated Biobanking Algorithm for Identification of Advanced Chronic Kidney Disease.
  In: Computational and Structural Biotechnology Journal 28 (2025), S. 487–497.
  DOI: 10.1016/j.csbj.2025.10.061

• Stolp, Johannes; Weber, Christoph; Ammon, Danny et al.:
  Automated Sample Annotation for Diabetes Mellitus in Healthcare Integrated Biobanking.
  In: Computational and Structural Biotechnology Journal 24 (2024) S. 724–733.
  DOI: 10.1016/j.csbj.2024.10.033

   

• Weber, Christoph; Röschke, Lena; Modersohn, Luise et al.:
  Optimized Identification of Advanced Chronic Kidney Disease and Absence of Kidney Disease by Combining Different Electronic Health Data Resources and by Applying Machine Learning Strategies.
  In: Journal of Clinical Medicine 9 (2020), Nr. 9, S. 2955.
  DOI: 10.3390/jcm9092955

• Kapsner, Lorenz A.; Kampf, Marvin O.; Seuchter, Susanne A. et al
  Reduced Rate of Inpatient Hospital Admissions in 18 German University Hospitals During the COVID-19 Lockdown.
  In: Frontiers in Public Health 8 (2020), Art. 594117.
  DOI: 10.3389/fpubh.2020.594117

…zurück zur DIZ-Homepage

…zurück zur DIZ-Homepage

• Haferkamp, Silke ; Turiaux, Dieter ; Becker, Tim ; Henkel, Andreas ; Ammon, Danny ; Schwarz, Wolfram ; Fritsch, Wolfgang ; Franz, Michael ; Fehlen, Carsten ; Zimolong, Andreas: Projekt 1: Fallakte plus – Ein Tauschgeschäft. In: IT-Branchen-Report der Krankenhaus-Unternehmensführung 2/2017: Supplement zu f&w führen und wirtschaften im Krankenhaus »Fokus« 1 (2017), Nr. 6, S. 12–13

• Kaeding, André ; Stucke, Stephan ; Faulbrück-Röhr, Sebastian ; Neumuth, Thomas ; Neumann, Juliane ; Herre, Heinrich ; Uciteli, Alexandr ; Tahar, Kais ; Specht, Martin ; Saleh, Kutaiba ; Portheine, Frank ; Besting, Andreas ; Bürger, Sebastian: OntoMedRisk – Multiagentensystem für die Risikoüberwachung im Krankenhaus. In: mdi: Forum der Medizin_Dokumentation und Medizin_Informatik 19 (2017), Nr. 4, S. 112–115
  
  
• Uciteli, Alexandr ; Neumann, Juliane ; Tahar, Kais ; Saleh, Kutaiba ; Stucke, Stephan ; Faulbrück-Röhr, Sebastian ; Kaeding, André ; Specht, Martin ; Schmidt, Tobias ; Neumuth, Thomas ; Besting, Andreas ; Portheine, Frank ; Herre, Heinrich: Ontology-based Specification, Identification and Analysis of Perioperative Risks. In: Journal of Biomedical Semantics 8 (2017), Art. 36
  
  
• Saleh, Kutaiba ; Stucke, Stephan ; Uciteli, Alexandr ; Faulbrück-Röhr, Sebastian ; Neumann, Juliane ; Tahar, Kais ; Ammon, Danny ; Schmidt, Tobias ; Neumuth, Thomas ; Besting, Andreas ; Portheine, Frank ; Herre, Heinrich ; Kaeding, André ; Specht, Martin: Using Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) for the Integration of Risk Minimization Systems in Hospitals. In: Gundlapalli, Adi V. ; Jaulent, Marie-Christine ; Zhao, Dongsheng (Hrsg.): MEDINFO 2017 – Precision Healthcare through Informatics : Proceedings of the 16th World Congress on Medical and Health Informatics, Hangzhou, China, 21.–25. August 2017. Amsterdam: IOS Press, 2017, S. 1378 (Studies in Health Technology and Informatics, Bd. 245)
  
  
• Kaeding, André ; Stucke, Stephan ; Faulbrück-Röhr, Sebastian ; Neumuth, Thomas ; Neumann, Juliane ; Herre, Heinrich ; Uciteli, Alexandr ; Tahar, Kais ; Specht, Martin ; Saleh, Kutaiba ; Portheine, Frank ; Besting, Andreas: OntoMedRisk – Ontologiebasierte Softwarelösung zur perioperativen Risikominimierung. In: Duesberg, Frank (Hrsg.): eHealth 2017: Informations- und Kommunikationstechnologien im Gesundheitswesen. Solingen: Medical Future Verlag, 2017, S. 104–108
  
  
• Saleh, Kutaiba ; Specht, Martin ; Uciteli, Alexandr ; Tahar, Kais ; Herre, Heinrich ; Neumann, Juliane ; Neumuth, Thomas ; Faulbrück-Röhr, Sebastian ; Stucke, Stephan ; Kaeding, André ; Besting, Andreas ; Portheine, Frank: Entwicklung einer ontologiegestützten Softwarelösung zur perioperativen Risikominimierung – „OntoMedRisk“. In: Fachtagung KMU-innovativ: IKT – Mittelstand: Digital. Innovativ. Vernetzt, Hannover, 10.–11. Oktober 2016
  
  
• Uciteli, Alexandr ; Neumann, Juliane ; Tahar, Kais ; Saleh, Kutaiba ; Stucke, Stephan ; Faulbrück-Röhr, Sebastian ; Kaeding, André ; Specht, Martin ; Schmidt, Tobias ; Neumuth, Thomas ; Besting, Andreas ; Portheine, Frank ; Herre, Heinrich: Risk Identification Ontology (RIO): An Ontology for Specification and Identification of Perioperative Risks. In: Loebe, Frank ; Boeker, Martin ; Herre, Heinrich ; Jansen, Ludger ; Schober, Daniel (Hrsg.): Proceedings of the 7th Workshop on Ontologies and Data in Life Sciences, organized by the GI Workgroup Ontologies in Biomedicine and Life Sciences (OBML). Halle (Saale), 29.–30. September 2016, S. G.1–G.7

• Ammon, Danny ; Saleh, Kutaiba ; Schulze, Diana ; Specht, Martin ; Henkel, Andreas: Rechnergestütztes Medikationsmanagement im deutschen Gesundheitswesen: Anforderungen, Spezifikationen und Aufgaben. In: HEC 2016 Health – Exploring Complexity: An Interdisciplinary Systems Approach. GMDS, DGEpi, and IEA-EEF Annual Meeting, EFMI Medical Informatics Europe – MIE 2016, München, 28. August – 2. September 2016
  
  
• Specht, Martin: IHE-konformes elektronisches Medikationsmanagement. In: Kolloquiumsreihe „Neue Methoden und Verfahren der Informationsverarbeitung im Gesundheitswesen“ der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, 26. Juli 2016
  
  
• Ammon, Danny ; Henkel, Andreas: eMedikation in der Routine dokumentiert – Medikationsplan IHE-konform gespeichert und überall verfügbar – Referenzimplementierung mit ID MEDICS. In: KIS‐, RIS‐, PACS- und DICOM-Treffen, Mainz, 16.–18. Juni 2016
  
  
• Dirks, Claudia ; Buse, Christian ; Kresser, Juliane ; Redders, Matthias ; Specht, Martin: Focus eHealth-Gesetz – der Durchbruch für AMTS? In: conhIT-Kongress, Networking-Session, Berlin, 19.–21. April 2016
  
  
• Ammon, Danny ; Saleh, Kutaiba ; Henkel, Andreas ; Schulze, Diana ; Specht, Martin: IHE-konformes Arzneimittelmanagement im Krankenhaus und der bundeseinheitliche Medikationsplan. In: Das e-Health-Journal: Internationale Fachzeitschrift für e-Health-Anwendungen, Krankenhauskommunikation, Telemedizin und Medizin-IT 1 (2016), Nr. 1, S. 54–58
  
  
• ID GmbH & Co. KGaA: Der einheitliche Medikationsplan in IHE-basierter Umgebung. In: conhIT Premium Messejournal 2016: Supplement zu Krankenhaus-IT Journal 15 (2016), Nr. 2, S. 52
  
  
• Specht, Martin: eMedikation in der Routine dokumentiert – Medikationsplan IHE-konform gespeichert und überall verfügbar – Referenzimplementierung mit ID MEDICS®: Erfahrungsbericht. In: ID Anwendertag 2016, Berlin, 16. März 2016. –
  
  
• Zimolong, Andreas ; Specht, Martin ; Jost, Dirk ; Haferkamp, Silke ; Neumann, Mark ; Henkel, Andreas: Medikationsplan IHE-konform speichern. In: IT-Branchen-Report der Krankenhaus-Unternehmensführung 2/2015: Supplement zu kma – das Gesundheitswirtschaftsmagazin 4 (2015), Nr. 11, S. 16–18
  
  
• Ammon, Danny ; Specht, Martin ; Schulze, Diana ; Saleh, Kutaiba ; Leichenberg, Katja ; Henkel, Andreas: Klinisches Medikationsmanagement im IHE-Umfeld. In: Duesberg, Frank (Hrsg.): eHealth 2016: Informations- und Kommunikationstechnologien im Gesundheitswesen. Solingen: Medical Future Verlag, 2015, S. 145–151

• „Unternehmens-/Klinikführer des Jahres hinsichtlich Business-IT Alignment“ an Frau Dr. Brunhilde Seidel-Kwem (Kaufm. Vorstand UKJ), MEDICA, Düsseldorf, 17. November 2015

• Saleh, Kutaiba ; Ammon, Danny ; Jäger, Rudi ; Specht, Martin ; Henkel, Andreas ; Laqua, Daniel ; Husar, Peter ; Wolff, Mike ; Blau, Kurt ; Cheema, Sher Ali ; Haardt, Martin ; Busch, Vincenz ; Linnert, Thorsten ; Nass, Michael ; Pospiech, Jörg: Prototypical Implementation of a Novel Tagging System for Safe Localization of Devices in Medical Environments. In: BMT 2015: 49th DGBMT Annual Conference, Lübeck, 16.-18. September 2015. Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik 60 (2015), Nr. S1, S. S125
  
  
• Laqua, Daniel ; Fritzsche, Paul ; Niemöller, Sven ; Husar, Peter ; Busch, Vincenz ; Naß, Michael ; Pospiech, Jörg ; Saleh, Kutaiba ; Jäger, Rudi ; Specht, Martin: Wireless Equipment Localization for Medical Environments. In: Jaffray, David (Hrsg.): World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Toronto, Kanada, 7.–12. Juni 2015. Berlin et al.: Springer, 2015 (IFMBE Proceedings, Bd. 51), S. 1453–1456

• Ammon, Danny ; Specht, Martin: Standardisiert vernetzt: Verbesserung der Versorgung durch Gesundheitsnetzwerke auf Basis von Interoperabilitätsstandards. In: KU Gesundheitsmanagement 90 (2017), Nr. 3, S. 27–30
  
  
• Neisecke, Tobias ; Freitag, Michael ; Ammon, Danny ; Breitbart, Jörg ; Freytag, Antje ; Bär, Karl-Jürgen ; Scupin, Olaf ; Schlattmann, Peter ; Specht, Martin ; Wensing, Michael ; Gensichen, Jochen: Einfluss intersektoraler elektronischer Medikationslisten auf die Arzneimitteltherapiesicherheit. In: Zeitschrift für Allgemeinmedizin 92 (2016), Nr. 12, S. 508–513
  
  
• Specht, Martin ; Ammon, Danny ; Saleh, Kutaiba: Telemedizin als Motor für die Standardisierung der klinischen Dokumentationsprozesse. In: Jenaer Archivtage: 41. Treffen der GMDS-Arbeitsgruppe „Archivierung von Krankenunterlagen“, Jena, 7.–8. Dezember 2016
  
  
• Saleh, Kutaiba ; Ammon, Danny ; Lehnert, Steffen ; Röhr, Sebastian ; Detschew, Vesselin ; Specht, Martin ; Henkel, Andreas ; Kaeding, André: An IHE-conform Telecooperation Platform Supporting the Treatment of Dementia Patients. In: BMT 2015: 49th DGBMT Annual Conference, Lübeck, 16.–18. September 2015. Current Directions in Biomedical Engineering 1 (2015), Nr. 1, S. 310–313
  
  
• Ammon, Danny ; Saleh, Kutaiba ; Lehnert, Steffen ; Röhr, Sebastian ; Specht, Martin ; Henkel, Andreas ; Kaeding, André ; Detschew, Vesselin: Einsatz von Kommunikations- und Dokumentenstandards für ein vernetztes Medikationsmanagement in der multiprofessionellen gerontopsychiatrischen Versorgung. In: TELEMED 2015: 20. Nationales Forum für Gesundheitstelematik und Telemedizin (TELEMED), Berlin, 23.–24. Juni 2015
  
  
• Pahl, Christina ; Zare, Mojtaba ; Ahmad, Asmawi Bin ; Detschew, Vesselin ; Ammon, Danny ; Lehnert, Steffen ; Supriyanto, Eko: Identification of Quality Parameters for an E-Health Platform in the Federal State of Thuringia in Germany. In: Journal of Soft Computing and Decision Support Systems 1 (2014), Nr. 1, S. 17–23
  
  
• Neisecke, Tobias ; Freitag, Michael ; Ammon, Danny ; Wensing, Michael ; Schlattmann, Peter ; Gensichen, Jochen: Elektronische Vernetzung im Gesundheitswesen: Der Einfluss von intersektoral verfügbaren, elektronischen Medikationslisten auf die Arzneimitteltherapiesicherheit (AMTS). In: 48. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin, Hamburg, 18.–20. September 2014
  
  
• Ammon, Danny ; Röhr, Sebastian ; Saleh, Kutaiba ; Lehnert, Steffen ; Specht, Martin ; Kaeding, André ; Detschew, Vesselin: Entwicklung einer skalierbaren und generischen Client/Server-Architektur für Telekooperation in der Gerontopsychiatrie Thüringens. In: GMDS 2014: 59. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), Göttingen, 7.–10. September 2014

• TELEMED-Award für den Beitrag „Medikationsmanagement in der multiprofessionellen gerontopsychiatrischen Versorgung“. Berlin, 14.6.2015

• Praktikum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung (Industrie- und Handelskammer Gera) 2013/2014 am Universitätsklinikum Jena: „Übertragung von Medikationsdaten aus dem PDMS COPRA als CDA-XML Dokumente an das TIANI SpiritEHR als Beitrag zur elektronischen Patientenakte“
• Studienarbeit Wirtschaftsinformatik WS 2013/2014 an der TU Ilmenau: „Aktuelle Rahmenbedingungen in der Telemedizin“
• Bachelorarbeit Biomedizinische Technik SS 2015 an der TU Ilmenau: „Analyse von Verwertungsmöglichkeiten für telemedizinische Dienstleistungen in Thüringen“
• Diplomarbeit Wirtschaftsinformatik SS 2015 an der TU Ilmenau: „Analyse der Spezifikation zum AkdÄ-Medikationsplan 2.0 und Erarbeitung einer webbasierten Beispielimplementierung“

• Detschew, Vesselin ; Röhr, Sebastian ; Ammon, Danny ; Eisentraut, Katja: Domänenspezifische Modulbibliothek zur Modellierung klinischer Prozesse (MoBimeP). In: Duesberg, Frank (Hrsg.): eHealth 2013 : Informationstechnologien und Telematik im Gesundheitswesen. Solingen: Medical Future Verlag, 2013, S. 108—114
  
  
• Röhr, Sebastian ; Ammon, Danny ; Detschew, Vesselin: Methodischer Entwurf und technische Implementierung klinischer Behandlungspfade: ein Erfahrungsbericht. In: Schreier, Günter ; Hayn, Dieter ; Ammenwerth, Elske (Hrsg.): Tagungsband der eHealth2011: Health Informatics meets eHealth, von der Wissenschaft zur Anwendung und zurück, Wien, 26.—27. Mai 2011. Wien: ÖCG, 2011, S. 141—146
  
  
• Röhr, Sebastian ; Ammon, Danny ; Detschew, Vesselin: Medical Workflow Assistance with Clinical Pathways: Bridging the Gap.
  In: Crossing Borders within the ABC – Automation, Biomedical Engineering and Computer Science: Proceedings of the 55th International Scientific Colloqium, Ilmenau, 13.–17. September 2010. Ilmenau: Verl. ISLE, 2010, S. 43–46
  
  
• Röhr, Sebastian ; Ammon, Danny ; Detschew, Vesselin: Usability Requirements für prozessunterstützende Software im Gesundheitswesen. In: Schmücker, Paul ; Ellsässer, Karl-Heinz ; Hayna, Steffen (Hrsg.): Abstractband der 55. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) e.V.: Effiziente und wirtschaftliche Gesundheitsversorgung von heute und morgen — nur mit Medizinischer Dokumentation, Medizinischer Informatik, Medizinischer Biometrie und Epidemiologie, 5.—9. September 2010, Mannheim. Mörfelden-Walldorf: WVD, September 2010, S. 158—159
  
  
• Röhr, Sebastian ; Ammon, Danny ; Detschew, Vesselin: Modifizierung der UML als domänenspezifische Sprache für den Einsatz in der Medizin. In: Jöckel, Karl-Heinz (Hrsg.): Tagungsband der 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) e.V. : „Spitzenmedizin und Menschlichkeit — Krankheit behandeln und Gesundheit fördern“, 7.—10. September 2009, Essen. o.O.: o.V., September 2009, S. 255—256
  
  
• Eisentraut, Katja ; Ammon, Danny ; Winkler, Markus ; Detschew, Vesselin: Abbildung klinischer Behandlungspfade als Modelle in der Unified Modeling Language. In: Zöllner, Iris ; Klar, Rüdiger (Hrsg.): Brückenschlag von Medizinischer Informatik, Biometrie und Epidemiologie zur Medizintechnik: 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 15.—19. September 2008, Stuttgart. o.O.: o.V., September 2008, S. 122
  
  
• Ammon, Danny: Klinische Behandlungspfade. In: E-HEALTH-COM: Magazin für Gesundheitstelematik und Telemedizin 6 (2007), S. 22—26
  
  
• Ammon, Danny ; Eisentraut, Katja ; Detschew, Vesselin: Grade der Formalisierung von integrierten Behandlungspfaden. In: Wichmann, H.-Erich ; Nowak, Dennis ; Zapf, Andreas (Hrsg.): Wissenschaftlicher Kongress „Medizin und Gesellschaft“: 52. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 17.—21. September 2007, Augsburg. Mönchengladbach: Rheinware Verl., September 2007, S. 12
  
  
• Eisentraut, Katja ; Ammon, Danny ; Detschew, Vesselin: Modularisierte Prozessrepositorien für klinische Behandlungspfade. In: Wichmann, H.-Erich ; Nowak, Dennis ; Zapf, Andreas (Hrsg.): Wissenschaftlicher Kongress „Medizin und Gesellschaft“: 52. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 17.—21. September 2007, Augsburg. Mönchengladbach: Rheinware Verl., September 2007, S. 72

Schnell zum Traumjob im Geschäftsbereich Informationstechnologie am Universitätsklinikum in Jena! Den Job, der perfekt zu Ihnen passt, finden Sie in unserer Liste. Bewerben Sie sich jetzt online!

Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet.

geschützte Unterseite

At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, At accusam aliquyam diam diam dolore dolores duo eirmod eos erat, et nonumy sed tempor et et invidunt justo labore Stet clita ea et gubergren, kasd magna no rebum. sanctus sea sed takimata ut vero voluptua. est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat.

zurück

Consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus.

zurück