Digitale Schmerzzeichnungen: Inklusive Web-App mit Integration in klinische Systeme
Beschreibung:
Die digitale Schmerzzeichnungs-Webanwendung erfasst und dokumentiert Rückenschmerzen von Patient:innen auf innovative Weise. Über eine neu entwickelte geschlechtsneutrale, präzise anatomische Darstellung können Patient:innen den Ort, die Ausbreitung und die Qualität ihrer Schmerzen remote einzeichnen und beschreiben. Es ist geplant, die Informationen direkt in das klinische Informationssystem zu integrieren. Dies kann zu einer verbesserten Kommunikation mit Fachpersonen führen und zu präziseren Diagnosen und individualisierteren Behandlungsplänen beitragen.
Primäre Nutzer:innen:
- Rückenschmerz-Patient:innen: Zeichnen ihre Schmerzen zeit- und ortsunabhängig in der App ein und können ihre Zeichnungen als Bericht herunterladen.
- Fachpersonen: Erhalten automatisierte Berichte, die in Echtzeit in das klinische Informationssystem integriert werden und somit die Therapieplanung und Betreuung der Patient:innen unterstützen können.
Funktionsweise:
- Interaktive Schmerzzeichnung: Patient:innen verwenden die intuitive App, um ihre Schmerzen vor einem Klinikbesuch zu dokumentieren.
- Automatisierte Berichte: Das System generiert Berichte, die für Patient:innen zum Download zur Verfügung stehen und für Fachpersonen im klinischen Informationssystem abrufbar sind.
- Integration in klinische Workflows: Fachpersonen nutzen die Berichte direkt für die Therapieplanung und Betreuung der Patient:innen.
Einzigartige Merkmale:
- Geschlechtsneutrale Anatomie: Basierend auf einer iterativen Entwicklung mit interdisziplinärem Feedback wurde ein geschlechtsneutraler Körperumriss entwickelt, der für eine breite Patient:innenpopulation geeignet ist.
- Open-Source-Basis: Die anatomischen Illustrationen und Web-App werden als Open-Source Software verfügbar gemacht und können flexibel erweitert werden.
- Integration von Standards: Verknüpfung der markierten Schmerzbereiche mit SNOMED CT und Integration über FHIR-Standards.
Zielsetzung:
Das Projekt verfolgt das Ziel, eine nutzungsfreundliche und inklusive Lösung zur Erfassung patient:innenberichteter Gesundheitsdaten zu entwickeln, die:
- eine bessere Diagnostik und personalisierte Therapien unterstützt,
- die Integration in klinische Arbeitsabläufe verbessert und
- durch den Einsatz von Standards wie SNOMED CT und FHIR die Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit der Daten fördert.
Projektteam:
Philipp Ackermann (ZHAW), Dennis Baumli (ZHAW), Sebastiano Caprara (Balgrist), Giovanni Colacicco (UZH), Benedikt Herzog (Balgrist), Alessandro Holler (ZHdK), Christoph J. Laux (Balgrist), Yanick X. Lukic (ZHAW), Sonja Schläpfer (UZH), Reto Sutter (Balgrist), Claudia M. Witt (UZH)
Projektpartner:
Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW), Universität Zürich (UZH), Zürcher Hochschule der Künste (ZHdK), Universitätsklinik Balgrist (Balgrist),