FHIR im Gesundheitswesen: Grundlagen, Einsatz und Herausforderungen

Die Untersuchung basiert auf einer systematischen Analyse aktueller wissenschaftlicher Literatur, darunter mehrere Studien zur Implementierung und Nutzung von HL7 FHIR in verschiedenen Kontexten. Es wurden Best Practices, Herausforderungen und Potenziale des Standards erfasst und hinsichtlich ihrer Relevanz für das SHIFT Subprojekt A.1, die Tech-Foundation, ausgewertet.

1. Fragmentierte IT-Systeme und mangelnde Interoperabilität: Viele Spitäler in der Schweiz nutzen proprietäre Systeme, die eine nahtlose Kommunikation erschweren. FHIR setzt auf REST-APIs und standardisierte Ressourcen, um den Datenaustausch zu vereinfachen und die Integration unterschiedlicher Systeme zu ermöglichen (Nan & Xu, 2023).
2. Unterschiedliche Datenformate und Kodierungssysteme: Die Vielfalt an Terminologien wie ICD-10, SNOMED CT oder LOINC erschwert die semantische Interoperabilität. Die Nutzung des FOXS-Stacks (FHIR, openEHR, XDS, SNOMED CT) könnte eine konsistente, interoperable Datenstruktur schaffen und den Austausch zwischen Einrichtungen erleichtern (Meredith et al., 2023)
3. Altsysteme und technologische Infrastruktur: Viele Gesundheitseinrichtungen in der Schweiz arbeiten mit veralteten IT-Systemen, die nur schwer auf moderne Standards umgestellt werden können. In Deutschland ist FHIR bereits in nationale Programme integriert, was deren Verbreitung fördert (ISiK | Gematik, 2025).
4. Schweizer Herausforderungen und Entwicklungspotenzial: Das EPD ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Gesundheitsstrategie der Schweiz, wird jedoch bislang nur langsam implementiert (eHealth Suisse, 2024). Die Integration von FHIR könnte dazu beitragen, die Nutzung des EPD zu verbessern und es interoperabler mit bestehenden Systemen zu machen.
5. Fehlende Nutzung von Gesundheitsdaten für Forschung und KI: Die Verfügbarkeit und Nutzung von Gesundheitsdaten für Forschung und KI-Anwendungen bleibt in der Schweiz hinter den Möglichkeiten zurück. Laut der Initiative Digisanté wird das Potenzial strukturierter und interoperabler Gesundheitsdaten nicht ausreichend ausgeschöpft (BAG, 2024).

• Interoperabilitätsstrategie definieren: Es wäre empfehlenswert, dass Gesundheitsorganisationen eine klare Strategie für die FHIR-Implementierung entwickeln, die bestehende Systeme berücksichtigt und schrittweise Interoperabilität aufbaut​ (Nan & Xu, 2023).
• Rahmenbedingungen für Interoperabilität weiterentwickeln: Um siloartige IT-Systeme zu vernetzen, sollten gesetzliche Rahmenbedingungen geschaffen werden, die die Verpflichtung zur Nutzung interoperabler Standards und die Homologisierung von Softwaresystemen vorsehen. Dies könnte die Integration von FHIR im Gesundheitswesen beschleunigen und die digitale Transformation unterstützen (eHealth Suisse, 2025)
• FHIR für Echtzeit-Datenverarbeitung nutzen: Die Nutzung von FHIR zur Echtzeit-Datenverarbeitung in Notfall- und Monitoring-Systemen kann die Versorgung von Patient*innen verbessern, insbesondere im Bereich der Internet of Medical Things (IoMT)​ (S. Rubí & L. Gondim, 2019).

• FOXS-Stack als ergänzende Lösung nutzen: Die Kombination von FHIR mit openEHR, IHE XDS und SNOMED CT könnte die semantische und strukturelle Interoperabilität stärken und einen flexibleren Datenaustausch ermöglichen (Meredith et al., 2023).
• Teilnahme an Interoperabilitäts-Tests wie dem Digital Health Projectathon fördern: Veranstaltungen wie der Digital Health Projectathon 2025 bieten eine Plattform zur praktischen Überprüfung und Weiterentwicklung von FHIR-Implementierungen. Die Teilnahme ermöglicht es, Systeme auf Interoperabilität zu testen und die technische Integration zu verbessern (Digital Health Projectathon 2025 - Test-Event, 2025).
• Optimierte Nutzung von Gesundheitsdaten und KI-Anwendungen: Eine stärkere Standardisierung sowie der gezielte Einsatz von FHIR könnten den Austausch und die Verarbeitung großer Datenmengen erleichtern. Dies könnte insbesondere Forschungsbereiche wie prädiktive Analysen, personalisierte Medizin und klinische Entscheidungsunterstützung voranbringen. Die Kombination von FHIR mit Big Data-Technologien und KI-Modellen kann dazu beitragen, die Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern und Innovationen im Gesundheitswesen zu fördern (BAG, 2024).