{"id":11652,"date":"2024-02-20T10:28:52","date_gmt":"2024-02-20T09:28:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=11652"},"modified":"2025-03-20T14:29:05","modified_gmt":"2025-03-20T13:29:05","slug":"neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/","title":{"rendered":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik"},"content":{"rendered":"

Die medizinische Versorgung auf dem Land steht vor gro\u00dfen Herausforderungen. Praxen k\u00f6nnen kaum neue Patientinnen und Patienten aufnehmen, und es fehlt auch an Nachfolgenden. Die Wartezeiten f\u00fcr Facharzttermine sind lang und die Diagnosefindung dauert ebenfalls immer l\u00e4nger. In diesem Blogartikel stellen wir das Projekt \u00bbNeighborhood Diagnostics\u00ab vor, das die Gesundheitsversorgung mit Hilfe digitaler Diagnostik im l\u00e4ndlichen Raum verbessern soll. Erfahren Sie, wie das Fraunhofer IESE gemeinsam mit anderen Instituten an der F\u00f6rderung der dezentralen Diagnostik arbeitet und ein digitales Gesundheits\u00f6kosystem schafft, um diese Probleme anzugehen.<\/p>\n

\u00bbDer Landarzt stirbt aus. Auf dem Land droht Versorgungsnot.\u00ab<\/em>\u00a0Dar\u00fcber berichtete n-tv<\/a> bereits im Jahr 2017. Wie sieht es im Jahr 2023 aus? Hat sich die Situation mittlerweile verbessert? Die Antwort ist einfach: nein. Die Auswirkungen des demografischen Wandels sind in Deutschland allgegenw\u00e4rtig. W\u00e4hrend die Zahl der Pflegebed\u00fcrftigen ansteigt, ist der Anteil der Bev\u00f6lkerung im Erwerbsalter r\u00fcckl\u00e4ufig.<\/p>\n

Dadurch kommen medizinische Einrichtungen zunehmend an ihre Belastungsgrenzen. Viele Praxen k\u00f6nnen wegen fehlendem Personal weder neue Patient*innen aufnehmen, noch finden sie passende Nachfolger*innen. Laut der Kassen\u00e4rztlichen Vereinigung Brandenburg (KVBB) sind ein Drittel der Haus\u00e4rzt*innen in Brandenburg 60 Jahre alt oder \u00e4lter. Bei den Fach\u00e4rzt*innen sind es rund 29 Prozent. Auf Termine bei Fach\u00e4rzt*innen m\u00fcssen Patient*innen teils monatelang warten.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus verl\u00e4ngert sich durch den Mangel an \u00c4rzt*innen die Dauer bis zur Diagnosefindung. Au\u00dferdem m\u00fcssen die Patient*innen gr\u00f6\u00dfere Entfernungen in Kauf nehmen, um zu den verf\u00fcgbaren \u00c4rzt*innen zu gelangen. Diese Herausforderungen gehen wir im Rahmen des Projekts Neigborhood Diagnostics an. Das Projekt zielt auf eine gesamtgesellschaftliche und fl\u00e4chendeckende Gesundheitsversorgung im l\u00e4ndlichen Raum ab, indem die dezentrale Diagnostik gef\u00f6rdert und ein digitales Gesundheits\u00f6kosystem geschaffen wird. Das Fraunhofer IESE f\u00fchrt dieses Projekt im Rahmen des Fraunhofer-Zentrums f\u00fcr Digitale Diagnostik ZDD gemeinsam mit dem Fraunhofer IFF, dem Fraunhofer IZI und dem Fraunhofer IZI-BB durch.<\/p>\n

\n

Was ist digitale Diagnostik?<\/h2>\n

Der Begriff bezeichnet die medizinische Diagnostik durch digitale Verfahren und Datenanalysen<\/strong>. Medizinische Parameter wie Bilder, Tests oder andere Informationen werden digital erfasst, analysiert und ausgewertet. Zu den digitalen Technologien z\u00e4hlen u.a. bildgebende Verfahren wie bspw. R\u00f6ntgen, als auch automatisierte Labordiagnosen, der Einsatz von Sensoren und Wearables, die Telemedizin und die Anwendung von K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> und Maschinellem Lernen zur Erkennung von Mustern in gro\u00dfen Datenmengen. Die Digitale Diagnostik tr\u00e4gt dazu bei, Krankheiten schneller und besser zu erkennen, sie zu \u00fcberwachen und zu behandeln und bietet somit das Potenzial, die Qualit\u00e4t der Gesundheitsversorgung zu steigern.<\/div>\n

Was haben wir mit Neighborhood Diagnostics vor?<\/h2>\n

Das Ziel von Neighborhood Diagnostics ist es, den Gesundheitszustand von Patient*innen im l\u00e4ndlichen Raum mithilfe verschiedener Datenquellen zu erfassen, diese Daten auszuwerten und so pr\u00e4ventive und akute \u00e4rztliche Termine sowie Labordiagnosen zu erm\u00f6glichen. Dies geschieht durch die Verwendung von Smartphone-vernetzten Wearables, welche Gesundheitsdaten wie z.B. Herzfrequenz, Gehstabilit\u00e4t oder Sturzereignisse aufzeichnen, sowie roboterbetriebenen Gesundheitsstationen, die an \u00f6ffentlichen Pl\u00e4tzen im l\u00e4ndlichen Raum aufgestellt und flexibel an regionale Bed\u00fcrfnisse angepasst werden k\u00f6nnen. Die Gesundheitsstationen sind in der Lage, Labortests vor Ort durchzuf\u00fchren und helfen somit, Engp\u00e4sse in Laboren zu kompensieren und neue Kapazit\u00e4ten im Gesundheitssystem zu schaffen. Sie sind vollautomatisiert und k\u00f6nnen ohne Personal betrieben werden. Durch die Vernetzung von Smart Wearables, Gesundheitsstationen und einer Datenplattform wird ein Digitales \u00d6kosystem geschaffen, das darauf abzielt, Krankheiten fr\u00fchzeitig zu erkennen, nicht notwendige Besuche bei \u00c4rzt*innen zu reduzieren und die medizinische Versorgung in l\u00e4ndlichen Regionen insgesamt zu verbessern.<\/p>\n

Im Laufe der Konzeptentwicklung sollen sowohl die Plattform als auch die App und die Gesundheitsstation im l\u00e4ndlichen Raum prototypisch getestet werden, um verschiedene Funktionen sowie die Wirtschaftlichkeit zu evaluieren. Zudem werden handels\u00fcbliche Wearables verwendet, die \u00fcber Sensoren zur Erfassung von Gesundheitsdaten beitragen. Das konzipierte \u00d6kosystem soll hierbei in einem iterativen Vorgehen entwickelt und optimiert werden. In Abbildung 1 ist das geplante Gesundheits\u00f6kosystem dargestellt.<\/p>\n

\"Digitale
Abbildung 1: Darstellung des Gesundheits\u00f6kosystems<\/figcaption><\/figure>\n

Die Vision des Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik<\/h2>\n

Das Gesamtkonzept umfasst die Entwicklung einer Smartphone-App f\u00fcr die Patient*innen sowie einer digitalen Plattform, die verschiedene, individuell genutzte Wearables und Home Monitoring Devices (wie z.B. Smarte Fieberthermometer) verbindet. Ebenfalls mit der digitalen Plattform vernetzt sind die roboterbetriebenen Gesundheitsstationen, die bedarfsorientierte Tests und Probenentnahmen durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Die erhobenen Gesundheitsdaten werden in der Smartphone-App der Patient*innen gesammelt und verst\u00e4ndlich und \u00fcbersichtlich dargestellt. \u00dcber diese App ist zudem eine Verwaltung der Daten durch die Patient*innen m\u00f6glich, sodass ausschlie\u00dflich ausgew\u00e4hlte Informationen nach einer entsprechenden Datenfreigabe von den behandelnden \u00c4rzt*innen eingesehen werden k\u00f6nnen. Diese Datengrundlage soll zur Fr\u00fcherkennung, Diagnose und Behandlung von Erkrankungen beitragen. Die Kommunikation erfolgt \u00fcber die digitale Plattform und die Smartphone-App, welche relevante Benachrichtigungen \u00fcber Testergebnisse etc. an die Patient*innen schickt. Die Neighborhood-Diagnostics-Plattform erm\u00f6glicht dabei eine vereinfachte Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen durch die Bereitstellung einheitlicher Schnittstellen. Daher muss nicht jedes System individuell angebunden werden, sondern kann sich einmal zentral \u00fcber die Plattform an die bestehende Systemlandschaft anbinden, um einen ausgew\u00e4hlten Datenaustausch zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Hierbei verfolgen wir drei Ausbaustufen, wie in Abbildung 2 dargestellt . W\u00e4hrend in der ersten Stufe Messergebnisse im Digitalen \u00d6kosystem sicher ausgetauscht werden, erm\u00f6glicht die zweite Ausbaustufe die Erzeugung von Interpretationen und Diagnosen durch \u00bbDiagnose- und Interpretationsdienste\u00ab aus diesen Daten. Auch diese k\u00f6nnen im Digitalen \u00d6kosystem sicher ausgetauscht werden. Basierend auf diesen Interpretationen und Diagnosen sollen in einer dritten Ausbaustufe durch weitere Dienste Handlungsempfehlungen f\u00fcr Therapien oder Hilfsmittel erarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Die
Abbildung 2: Darstellung der Ausbaustufen des Gesundheits\u00f6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Die Gesundheitsstationen sollen in l\u00e4ndlichen Regionen an \u00f6ffentlichen Pl\u00e4tzen in einzelnen Ortschaften aufgestellt werden und rund um die Uhr ge\u00f6ffnet sein. Der modulare Aufbau erm\u00f6glicht einerseits einen schnellen Auf- und Abbau sowie einen leichten Transport, andererseits kann das Set-up an individuelle regionale Bed\u00fcrfnisse wie bspw. ein aktuelles Infektionsgeschehen angepasst werden. Die Gesundheitsstationen sollen die Durchf\u00fchrung von diagnostischen Tests und die fr\u00fchzeitige Vereinbarung von Terminen bei \u00c4rzt*innen vereinfachen. Sie arbeiten autonom und kommunizieren mit den Nutzer*innen barrierefrei \u00fcber Spracherkennung, Gesten und ein Display.<\/p>\n

Teilbereiche des Forschungsprojekts<\/h2>\n

Wie in Abbildung 3 dargestellt, ist das offene Digitale \u00d6kosystem modular konzipiert: die digitale Plattform f\u00fcr den Austausch und Transfer der Gesundheitsdaten, die roboterbetriebene Gesundheitsstation und die Integration der Wearables.<\/p>\n

\"Wie
Abbildung 3: Wie funktioniert digitale Diagnostik? Versuchsaufbau im Projekt<\/figcaption><\/figure>\n

Plattform<\/h3>\n

Substanzielles Element des zu erstellenden offenen Digitalen \u00d6kosystems ist die digitale Plattform. Die Plattform dient als zentrales Element zur Integration verschiedener Datenquellen. Sie erm\u00f6glicht den Austausch von Gesundheitsdaten zwischen den Beteiligten. Optional angedacht ist au\u00dferdem die Anbindung von Softwaresystemen zur Vermittlung oder Buchung von \u00e4rztlichen Terminen an die Plattform. Zudem bietet sie grundlegende Dienste wie beispielsweise die Verwaltung von Nutzerkonten an.<\/p>\n

Durch die Nutzung der Architekturmethoden des Fraunhofer IESE wird eine gute Skalierbarkeit der Plattform sichergestellt.<\/p>\n

Was ist die Gesundheitsstation?<\/h3>\n

Die roboterbetriebene Gesundheitsstation ist eine abgeschlossene Einheit, in der der Roboter und die diagnostischen Analyseinstrumente und ggf. die Laborger\u00e4te angeordnet sind. Die Analyseinstrumente und Laborger\u00e4te k\u00f6nnen durch die Modularit\u00e4t einfach ausgetauscht werden, um standort- oder zeitbedingt oder bei neu auftretenden diagnostischen Anforderungen mit entsprechenden Analyseverfahren ausgestattet zu werden. Die physische Interaktion zwischen Roboter und Patient*innen erfolgt \u00fcber eine \u00dcbergabestation bzw. Schleuse. Die \u00dcbergabestation verf\u00fcgt \u00fcber automatisierte Sterilisierungsverfahren, um eine kontaminationsfreie Funktionsweise der Gesundheitsstation zu gew\u00e4hrleisten. Die Station hat einen Vorrat an Probenannahmesets sowie f\u00fcr die jeweiligen Diagnoseverfahren notwendigen Laborverbrauchsmaterialien, um den Bedarf von Patient*innen an Gesundheitstests abzudecken.<\/p>\n

Kernkomponente der Station ist der Roboter. Aus Gr\u00fcnden der feinf\u00fchligen Handhabung der Objekte in der Station kommt ein Leichtbauroboter zum Einsatz. Der Roboter \u00fcbernimmt die Handhabungsaufgaben von notwendigen Labormitteln, die Durchf\u00fchrung von pr\u00e4- und postanalytischen (Zwischen-)Schritten des ausgew\u00e4hlten Diagnoseverfahrens, das Anreichen des Probenentnahmesets sowie dessen Entsorgung. Im Vordergrund der Station steht eine patientennahe Diagnostik. Mithilfe der Gesundheitsstation sollen zahlreiche Wege und Wartezeiten der Patient*innen vermieden werden. Neben Tests, die der Roboter direkt auswerten kann, soll die Station auch als ein Proben-Hub fungieren. Test- oder Probenkits k\u00f6nnen dabei ausgegeben werden, und die gesammelten Proben k\u00f6nnen anschlie\u00dfend zur K\u00fchlung an einen Roboter \u00fcbergeben werden. Die Auswertung solcher Proben erfolgt sp\u00e4ter klassisch in einem Labor.<\/p>\n

Wearables und kluge Medizinger\u00e4te<\/h3>\n

Das dritte zentrale Element des offenen \u00d6kosystems ist die Einbindung von Gesundheitsdaten, die \u00fcber Wearables gemessen werden. Wearables erm\u00f6glichen es, u.a. Vital- und Fitnessdaten aufzunehmen und k\u00f6nnen mithilfe von Sensoren eine kontinuierliche und ortsunabh\u00e4ngige \u00dcberwachung des Gesundheitszustandes gew\u00e4hrleisten. Zu den bekanntesten Wearables geh\u00f6ren Smartwatches und Fitnesstracker. Beispielsweise k\u00f6nnen handels\u00fcbliche Wearables den Schlaf \u00fcberwachen, die Temperatur bestimmen, die Sauerstoffs\u00e4ttigung berechnen, die Atemfrequenz ermitteln sowie kardiovaskul\u00e4re Parameter wie den Ruhepuls, die Herzfrequenz oder EKG-Daten messen. Weiterhin nutzen intelligente Medizinger\u00e4te f\u00fcr den Heimgebrauch diese Schnittstellen. So erweitert sich der Spektrum um Ergebnisse von Blutdruckmessger\u00e4ten, Fieberthermometern, Blutzuckermonitoring und anderen Ger\u00e4tschaften. Zudem k\u00f6nnen sie Daten zur Mobilit\u00e4t der Nutzer*innen wie Aktivit\u00e4tsdauer, Schrittzahl,\u00a0 Schrittl\u00e4nge oder St\u00fcrze detektieren. Ziel von Neighborhood Diagnostics ist es, diese Daten mit der eigens entwickelten Analyse-App zu koppeln und die Daten so im Rahmen der Diagnostik zu verwenden. Eine M\u00f6glichkeit w\u00e4re es, bei Auff\u00e4lligkeiten oder starken Abweichungen innerhalb des zeitlichen Verlaufs der Gesundheitsdaten eine Benachrichtigung zu senden, mit der Empfehlung, \u00e4rztliches Personal aufzusuchen oder einen Labordiagnostiktermin zu vereinbaren. Dies kann den Nutzer*innen helfen, Klarheit \u00fcber den eigenen Gesundheitszustand zu erlangen und mehr \u00fcber ihren K\u00f6rper zu lernen.<\/p>\n

Fazit und Ausblick f\u00fcr die digitale Diagnostik<\/h2>\n

Neighborhood Diagnostics zeichnet sich in erster Linie durch den modularen Aufbau und die dezentrale, digitale Diagnostik aus. Die einzelnen Module erg\u00e4nzen sich im Zusammenspiel und Beteiligte werden besser miteinander vernetzt, Prozesse werden effizienter und dadurch wird die Versorgungssituation verbessert. Um gemeinsam mit unseren Projektpartnern die Anforderungen an das Digitale \u00d6kosystem und das Zusammenwirken der Beteiligten zu verstehen und die gewonnenen Erkenntnisse danach in ein Konzept zu transferieren, haben wir mithilfe der \u2018Tangible Ecosystem Design\u2019-Methode einen Workshop durchgef\u00fchrt. Mehr Informationen zur \u2018Tangible Ecosystem Design<\/a>\u2019-Methode k\u00f6nnen hier<\/a> gefunden werden. Im Workshop wurden detaillierte Prozessabl\u00e4ufe entwickelt sowie Service Blueprints modelliert, aus denen hervorgeht, wie die \u00d6kosystem-Beteiligten miteinander interagieren. \u00dcber den Verlauf des Workshops sowie die Ergebnisse berichten wir in unserem n\u00e4chsten Blog-Beitrag.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die medizinische Versorgung auf dem Land steht vor gro\u00dfen Herausforderungen. Praxen k\u00f6nnen kaum neue Patientinnen und Patienten aufnehmen, und es fehlt auch an Nachfolgenden. Die Wartezeiten f\u00fcr Facharzttermine sind lang und die Diagnosefindung dauert ebenfalls immer l\u00e4nger. In diesem Blogartikel…<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":11664,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[399,177],"tags":[142,48],"coauthors":[304,586,595],"class_list":["post-11652","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digital-health","category-kuenstliche-intelligenz","tag-digitale-oekosysteme","tag-digitalisierung"],"yoast_head":"\nNeighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik - Blog des Fraunhofer IESE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Digitale Diagnostik: Gesundheitszustand von Patient*innen mit Datenquellen erfassen, auswerten, Arzttermine sowie Labordiagnosen erm\u00f6glichen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik - Blog des Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Digitale Diagnostik: Gesundheitszustand von Patient*innen mit Datenquellen erfassen, auswerten, Arzttermine sowie Labordiagnosen erm\u00f6glichen.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-02-20T09:28:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-03-20T13:29:05+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2481\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"2244\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Simon Andr\u00e9 Scherr, Nedo Bartels, Daniela Hery\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Simon Andr\u00e9 Scherr\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9\u00a0Minuten\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label3\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data3\" content=\"Simon Andr\u00e9 Scherr, Nedo Bartels, Daniela Hery\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Simon Andr\u00e9 Scherr\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b7dbf961ab249122f63dbf318ea09d45\"},\"headline\":\"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik\",\"datePublished\":\"2024-02-20T09:28:52+00:00\",\"dateModified\":\"2025-03-20T13:29:05+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/\"},\"wordCount\":1769,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/ND-Concept-Art.png\",\"keywords\":[\"Digitale \u00d6kosysteme\",\"Digitalisierung\"],\"articleSection\":[\"Digital Health\",\"K\u00fcnstliche Intelligenz\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/\",\"name\":\"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik - Blog des Fraunhofer IESE\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/ND-Concept-Art.png\",\"datePublished\":\"2024-02-20T09:28:52+00:00\",\"dateModified\":\"2025-03-20T13:29:05+00:00\",\"description\":\"Digitale Diagnostik: Gesundheitszustand von Patient*innen mit Datenquellen erfassen, auswerten, Arzttermine sowie Labordiagnosen erm\u00f6glichen.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/ND-Concept-Art.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/01\\\/ND-Concept-Art.png\",\"width\":2481,\"height\":2244,\"caption\":\"Wie funktioniert Digitales Diagnostik? Wir stellen es in unserem Projekt vor.\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Startseite\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\",\"name\":\"Fraunhofer IESE\",\"description\":\"Blog des Fraunhofer-Institut f\u00fcr Experimentelles Software Engineering\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\",\"name\":\"Fraunhofer IESE\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2016\\\/08\\\/fhg_iese_logo.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2016\\\/08\\\/fhg_iese_logo.png\",\"width\":183,\"height\":50,\"caption\":\"Fraunhofer IESE\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/FraunhoferIESE\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/FraunhoferIESE\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/fraunhoferiese\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/c\\\/FraunhoferIESE\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b7dbf961ab249122f63dbf318ea09d45\",\"name\":\"Simon Andr\u00e9 Scherr\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/06\\\/Scherr_Simon_blod_480x376-96x96.jpg32f170810226508fb2b71c6781a9cfb5\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/06\\\/Scherr_Simon_blod_480x376-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/06\\\/Scherr_Simon_blod_480x376-96x96.jpg\",\"caption\":\"Simon Andr\u00e9 Scherr\"},\"description\":\"Simon Andr\u00e9 Scherr ist seit zehn Jahren im Bereich Software Engineering mit Fokus auf User Experience unterwegs und hat dabei eine Vielzahl von Pr\u00e4sentationen auf praktischen und wissenschaftlichen Konferenzen zu diesem Thema durchgef\u00fchrt. Sein aktuelles Forschungsinteresse ist Produktentwicklung mit Schwerpunkt auf Nutzerfeedbackanalyse und Emotionserkennung zur schnelllebigen Produktqualit\u00e4tssicherung.\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/author\\\/simon-scherr\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik - Blog des Fraunhofer IESE","description":"Digitale Diagnostik: Gesundheitszustand von Patient*innen mit Datenquellen erfassen, auswerten, Arzttermine sowie Labordiagnosen erm\u00f6glichen.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik - Blog des Fraunhofer IESE","og_description":"Digitale Diagnostik: Gesundheitszustand von Patient*innen mit Datenquellen erfassen, auswerten, Arzttermine sowie Labordiagnosen erm\u00f6glichen.","og_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/","og_site_name":"Fraunhofer IESE","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","article_published_time":"2024-02-20T09:28:52+00:00","article_modified_time":"2025-03-20T13:29:05+00:00","og_image":[{"width":2481,"height":2244,"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png","type":"image\/png"}],"author":"Simon Andr\u00e9 Scherr, Nedo Bartels, Daniela Hery","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@FraunhoferIESE","twitter_site":"@FraunhoferIESE","twitter_misc":{"Verfasst von":"Simon Andr\u00e9 Scherr","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"9\u00a0Minuten","Written by":"Simon Andr\u00e9 Scherr, Nedo Bartels, Daniela Hery"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/"},"author":{"name":"Simon Andr\u00e9 Scherr","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/person\/b7dbf961ab249122f63dbf318ea09d45"},"headline":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik","datePublished":"2024-02-20T09:28:52+00:00","dateModified":"2025-03-20T13:29:05+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/"},"wordCount":1769,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png","keywords":["Digitale \u00d6kosysteme","Digitalisierung"],"articleSection":["Digital Health","K\u00fcnstliche Intelligenz"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/","name":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik - Blog des Fraunhofer IESE","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png","datePublished":"2024-02-20T09:28:52+00:00","dateModified":"2025-03-20T13:29:05+00:00","description":"Digitale Diagnostik: Gesundheitszustand von Patient*innen mit Datenquellen erfassen, auswerten, Arzttermine sowie Labordiagnosen erm\u00f6glichen.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png","width":2481,"height":2244,"caption":"Wie funktioniert Digitales Diagnostik? Wir stellen es in unserem Projekt vor."},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Startseite","item":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#website","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/","name":"Fraunhofer IESE","description":"Blog des Fraunhofer-Institut f\u00fcr Experimentelles Software Engineering","publisher":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization","name":"Fraunhofer IESE","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/fhg_iese_logo.png","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/fhg_iese_logo.png","width":183,"height":50,"caption":"Fraunhofer IESE"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","https:\/\/x.com\/FraunhoferIESE","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/fraunhoferiese\/","https:\/\/www.youtube.com\/c\/FraunhoferIESE"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/person\/b7dbf961ab249122f63dbf318ea09d45","name":"Simon Andr\u00e9 Scherr","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Scherr_Simon_blod_480x376-96x96.jpg32f170810226508fb2b71c6781a9cfb5","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Scherr_Simon_blod_480x376-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Scherr_Simon_blod_480x376-96x96.jpg","caption":"Simon Andr\u00e9 Scherr"},"description":"Simon Andr\u00e9 Scherr ist seit zehn Jahren im Bereich Software Engineering mit Fokus auf User Experience unterwegs und hat dabei eine Vielzahl von Pr\u00e4sentationen auf praktischen und wissenschaftlichen Konferenzen zu diesem Thema durchgef\u00fchrt. Sein aktuelles Forschungsinteresse ist Produktentwicklung mit Schwerpunkt auf Nutzerfeedbackanalyse und Emotionserkennung zur schnelllebigen Produktqualit\u00e4tssicherung.","sameAs":["https:\/\/www.iese.fraunhofer.de"],"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/author\/simon-scherr\/"}]}},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/ND-Concept-Art.png","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11652","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11652"}],"version-history":[{"count":26,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11652\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13730,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11652\/revisions\/13730"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11664"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11652"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11652"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11652"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=11652"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}