Open Source im Gesundheitswesen: Datenmanagement und -sicherheit im Einklang

Die Anwendung von Open Source-Software schafft ein dynamisches und anpassungsfähiges Arbeitsumfeld, ohne dass dabei die Kontrolle über die eigenen Daten beeinträchtigt wird. Darüber hinaus erweisen sich Open Source-Systeme als äußerst leistungsfähig und geeignet für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Anforderungen. Aus diesem Grund finden sie in umfangreichen Unternehmen und Organisationen Anwendung. Eingeschlossen sind hier auch hochspezialisierter Bereiche, wie beispielsweise Kliniken.

Bekannte Vertreter solcher Anwendungen in Kliniken sind FHIR-Store, openEHR und Mirth. Diese Lösungen bieten eine Softwareinfrastruktur, um den effektiven Datenaustausch zwischen verschiedenen Einrichtungen im Gesundheitswesen zu ermöglichen, unter der Einhaltung einheitlicher Standards, wie z.B. LOINC, SNOMED CT und gesetzlicher Vorgaben. Im Gegensatz zu anderen Industrien sind diese Standards komplett öffentlich einsehbar. Dies bietet auch kleinen Anbietern die Möglichkeit, sich den vorhandenen Standards anzugleichen, was zu einem breiteren Angebot in Bereich des Gesundheitswesens führt.

Open Source-Technologien für effiziente Datenverarbeitung in Kliniken

In Kliniken kommen bereits zahlreiche Open Source-Systeme zum Einsatz, um die effiziente Bewältigung großer Datenmengen zu gewährleisten und vielfältige Funktionalitäten bereitzustellen:

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1. Data Bus/Event Streaming: Dieser Bereich stellt die Echtzeitverarbeitung und Übertragung von Datenströmen zwischen verschiedenen Systemen dar. Hier finden sich Systeme wie Apache Kafka, Apache Flink und RabbitMQ. Bei Apache Kafka handelt es sich um eine verteilte Event-Streaming-Plattform, die die Verarbeitung, Speicherung und Übertragung von Datenströmen in Echtzeit ermöglicht. Apache Flink bietet darüber hinaus umfassende Stream-Processing-Funktionen und lässt sich nahtlos in die Kafka-Infrastruktur integrieren. Hingegen fungiert RabbitMQ als Message Broker und eröffnet die Möglichkeit zum Versand und Empfang von Nachrichten zwischen unterschiedlichen verteilten Systemen.

2. Data Lake/Data Warehouse: In diesem Zusammenhang erlangen PostgreSQL, TimescaleDB und ClickHouse große Relevanz. Diese Systeme haben den Zweck, umfangreiche Datenmengen zu speichern, abzurufen und zu analysieren. PostgreSQL, als Open Source-relationale Datenbank, erweitert seine Funktionalität durch TimescaleDB, um auch eine effiziente Verwaltung von Zeitreihendaten zu ermöglichen. ClickHouse hingegen repräsentiert ein leistungsstarkes Data-Warehouse-System, das speziell für OLAP-Anfragen entwickelt wurde und sich besonders für Projekte mit umfangreichen Datenbeständen auszeichnet.

3. Monitoring: In puncto Überwachung sind Prometheus und Grafana als essenzielle Instrumente zur Erfassung und Visualisierung von Systemmetriken von besonderer Bedeutung. Prometheus fungiert als Open Source-Überwachungstool, das akribisch Systemmetriken sammelt und in einem zentralen Speicher verwahrt. Grafana, als eine Plattform zur ansprechenden Visualisierung von Metriken, kann nahtlos mit Prometheus integriert werden. Die Anwendung dieser leistungsstarken Werkzeuge gewährleistet eine konsistente und ganzheitliche Überwachung, wodurch den häufigen Fragmentierungen entgegengewirkt wird. Diese treten auf, wenn verschiedene Anbieter lediglich Teile der Überwachungslösung bereitstellen.

4. Data Catalog/Metadata: Im Bereich der Datenkatalogisierung und Metadatenverwaltung erweist sich DataHub als von erheblicher Bedeutung. Zudem ermöglicht sie die Sammlung, sichere Speicherung und gezielte Suche von Metadaten, um einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Datentypen zu bewahren und die Interoperabilität maßgeblich zu fördern. In diesem Zusammenhang zeichnet sich Open Source-Software zusätzlich durch ihre Transparenz aus. Der Quellcode ist für jeden frei zugänglich, was im Kontext der sensiblen Gesundheitsdaten gemäß dem Kerckhoffs‘schen Prinzip von Vorteil ist [1]. Sicherheitsexpert:innen und die breitere Gemeinschaft können den Code auf Schwachstellen überprüfen, Sicherheitspraktiken analysieren und zur kontinuierlichen Verbesserung beitragen.

Potenzielle Herausforderungen und Chancen von Open Source-Systemen

Ähnlich wie bei der Anwendung von Arztinformationssystemen (AIS/PVS), Klinikinformationssystemen (KIS) und Laborinformationssystemen (LIS) birgt jedoch auch die Nutzung von Open Source-Systemen das potenzielle Risiko einer Abhängigkeit von einzelnen Anbietern. In diesem Bereich haben bereits zahlreiche Kunden und Partner über verlängerte Wartezeiten bei der Integration von Schnittstellen sowie die Verwendung proprietärer Standards berichtet. Darüber hinaus können Schwierigkeiten auftreten, wenn nicht speziell auf die Klinik ausgerichtete Open Source-Technologien verwendet werden. Da diese oft aus anderen Industriezweigen stammen, kann es zu einem erhöhten Implementierungsaufwand kommen, was wiederum meist zu Verzögerungen und weiterführenden Herausforderungen führt. Zur Bewältigung von Nachteilen wie diesem wird daher dringend empfohlen, mit Expert:innen zusammenzuarbeiten, die über Fachkenntnisse in der Betreuung und Verwaltung dieser Systeme verfügen.

Gleichzeitig lassen sich auch Nutzen aus der Verwendung von Open Source-Systemen ziehen, die nicht speziell auf klinische Anwendungen ausgerichtet sind. Diese resultieren aus ihrer weiten Verbreitung in diversen Branchen. So entsteht zum einen ein erleichterter Zugang zu Entwickler:innen. Darüber hinaus stehen zahlreiche Konnektoren und Informationsressourcen im Internet zur Verfügung und die Systeme sind oft bereits in großen Organisationen und im Umgang mit umfangreichen Datenmengen erprobt.