Technischer Teil der Digitalisierung mit Datenbankeinbindung
Wie Datenbanken in digitalen Systemen (z. B. im Gesundheitswesen oder in Unternehmen) eingebunden werden.
1. Datenbankarten
Für die Einbindung kommen unterschiedliche Datenbanktypen zum Einsatz:
- Relationale Datenbanken (SQL)
z. B. MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server
→ Gut für strukturierte Daten (Patientendaten, Rechnungen, Termine). - NoSQL-Datenbanken
z. B. MongoDB, Cassandra, CouchDB
→ Gut für unstrukturierte Daten (medizinische Bilder, Sensordaten, Textnotizen). - Graphdatenbanken
z. B. Neo4j
→ Ideal, wenn Beziehungen zwischen Daten wichtig sind (z. B. Patienten–Arzt–Medikation).
2. Architektur zur Einbindung
Typisch läuft es in mehreren Schichten ab:
- Datenbank-Schicht (Backend)
Enthält die eigentliche Datenbank (z. B. PostgreSQL).
Speicherung von strukturierten & unstrukturierten Daten. - Applikations-Schicht (Middleware)
Ärzte, Pfleger oder Forscher greifen nie direkt auf die Datenbank zu, sondern über eine Anwendung.
Beispiele: Krankenhausinformationssysteme (KIS), Praxissoftware. - Schnittstellen/Integration (APIs)
Standardisierte Schnittstellen (REST, GraphQL oder SOAP) erlauben den Datenaustausch.
In der Medizin oft mit Standards wie HL7 oder FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). - Frontend/Benutzeroberfläche
Web- oder Desktop-Anwendungen, über die Ärzte & Pflegepersonal zugreifen.
3. Typische Einbindungstechniken
- ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load)
Daten werden aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Labor, Radiologie) extrahiert, ins richtige Format gebracht und in die zentrale Datenbank geladen. - Datenbank-Connectoren
Bibliotheken/Treiber wieODBC,JDBC,SQLAlchemy(für Python) ermöglichen, dass Anwendungen mit der Datenbank kommunizieren. - Microservices
Moderne Systeme nutzen kleine Dienste, die jeweils eine bestimmte Aufgabe erfüllen (z. B. Patientendaten abrufen). Jeder Service hat oft seine eigene Datenbank. - Cloud-Datenbanken
Datenbanken können auch in der Cloud betrieben werden (z. B. AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud BigQuery).
Vorteil: Skalierbarkeit & hohe Verfügbarkeit.
4. Sicherheitsaspekte
Im Gesundheitswesen ist Datenschutz extrem wichtig. Daher braucht man:
- Verschlüsselung (TLS für Übertragung, AES für gespeicherte Daten)
- Rollen- und Rechtekonzepte (z. B. Arzt sieht mehr als ein Verwaltungsmitarbeiter)
- Audit-Trails (jede Änderung wird protokolliert)
- Anonymisierung & Pseudonymisierung (für Forschung)
5. Beispiel – Datenbankeinbindung in einem KIS
Ein Krankenhausinformationssystem könnte so aussehen:
- Arzt schreibt Diagnose → Eingabe im Frontend.
- Middleware validiert die Daten und nutzt eine API (FHIR) zur Speicherung.
- Daten werden in einer relationalen Datenbank gespeichert.
- Forschungsabteilung erhält über ein Data-Warehouse (ETL) anonymisierte Daten.
- KI-Systeme greifen auf strukturierte Daten (z. B. Laborwerte) und unstrukturierte Daten (z. B. MRT-Bilder) zu.
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