Kann die Biomathematik dem Kliniker und dem forschenden Mediziner Einsichten vermitteln, die liber eine statisti- sche Auswertung hinausgehen? In der Tat ist es moglich, Funktionsablaufe im Korper mit Hilfe mathematischer Formeln nachzuvollziehen. Das Produkt, ein mathematisches Modell, kann dann statt des Originals untersucht werden. Mit ihm kann man experimen- tieren und aus seinen "Reaktionen" kann man Rlickschllisse auf die zugrundeliegenden Mechanismen ziehen. Insofern hat es Ahnlichkeit mit einem Tiermodell, welches man ebenfalls statt des "Originals" Mensch untersucht, weil man mit ihm experimentieren und an ihm ausgedehnte Mes- sungen vornehmen kann. Yom mathematischen Modell, wie vom Tiermodell, lassen sich die gewonnenen Erkenntnisse mehr oder weniger gut auf die Vorgange im menschlichen Korper libertragen. Diese Ubertragung gelingt um so bes- ser, je "ahnlicher" das Versuchstier dem Menschen ist bzw. je adaquater das mathematische Modell die wahren Vorgange beschreibt. Aus der letztgenannten Voraussetzung ergibt sich, daB mathematische Modelle nur sinnvoll flir solche Bereiche der Medizin konstruiert werden konnen, in denen der Kenntnisstand liber Physiologie und Pathophysiologie der Ablaufe fortgeschritten ist. Dies ist bei der Regulation der Blutbildung der Fall, und so ist es nicht verwunder- lich, daB in diesem Bereich schon frlih an mathematischen Modellen gearbeitet wurde. Es kommt eine zweite Voraussetzung flir ein brauchbares mathematisches Modell hinzu, und das ist die richtige Umsetzung des biologischen Wissens in die Sprache der Mathematik.

1 Zeitkontinuierliche Modelle.- 1.1 Wirte-Parasiten Modell I.- 1.1.1 Modellbeschreibung.- 1.1.2 Die Implementierung.- 1.1.3 Die Eingabedaten.- 1.1.4 Die Ergebnisse.- 1.1.5 UEbungen.- 1.2 Wirte-Parasiten Modell II.- 1.2.1 Modellbeschreibung.- 1.2.2 Die Ergebnisse.- 1.2.3 UEbungen.- 1.3 Das Einlesen benutzerdefinierter Variablen.- 1.3.1 Die Vorgehensweise.- 1.3.2 UEbungen.- 1.4 Wirte-Parasiten Modell III.- 1.4.1 Modellbeschreibung.- 1.4.2 Das Unterprogramm STATE.- 1.4.3 Crossings und Bedingungen.- 1.4.4 Ereignisse.- 1.4.5 Die UEberwachung der Bedingungen.- 1.4.6 UEbersicht der Vorgehensweise.- 1.4.7 Die Ergebnisse.- 1.4.8 UEbungen.- 1.5 Das Wirte-Parasiten Modell IV.- 1.5.1 Modellbeschreibung.- 1.5.2 Die Implementierung.- 1.5.3 Die Ergebnisse.- 1.5.4 UEbungen.- 2 Warteschlangensysteme.- 2.1 Modell Brauerei I.- 2.1.1 Modellbeschreibung.- 2.1.2 Die Implementierung im Unterprogramm ACTIV.- 2.1.3 Rahmen.- 2.1.4 Das Unterprogramm ACTIV.- 2.1.5 Der Eingabedatensatz.- 2.1.6 UEbungen.- 2.2 Der Modellablauf.- 2.2.1 Modellbeispiel.- 2.2.2 UEbungen.- 2.3 Modell Brauerei II.- 2.3.1 Modellbeschreibung.- 2.3.2 Aufruf der Zufallszahlengeneratoren.- 2.3.3 Die Sammlung und Auswertung statistischer Daten.- 2.3.4 Das Unterprogramm ACTIV.- 2.3.5 Die Ergebnisse.- 2.3.6 UEbungen.- 2.4 Modell Brauerei III.- 2.4.1 Die Modellbeschreibung.- 2.4.2 Das Unterprogramm ACTIV.- 2.4.3 Das Unterprogramm STATE.- 2.4.4 Crossings.- 2.4.5 Die Ereignisse.- 2.4.6 Die UEberwachung der Bedingungen.- 2.4.7 Rahmen.- 2.4.8 UEbersicht der Vorgehensweise.- 2.4.9 Die Ergebnisse.- 2.4.10 UEbungen.- 3 Die Facilities.- 3.1 Das Modell Eichhoernchen.- 3.1.1 Der Modellaufbau.- 3.1.2 Die Implementierung.- 3.1.3 Rahmen.- 3.1.4 Das Unterprogramm ACTIV.- 3.1.5 Die Wiederholung des Simulationslaufes.- 3.1.6 Die Ergebnisse.- 3.1.7 UEbungen.- 3.2 Das Modell Reparaturwerkstatt.- 3.2.1 Modellbeschreibung.- 3.2.2 Implementierung.- 3.2.3 Die Ergebnisse.- 3.2.4 UEbungen.- 3.3 Das Modell Auftragsverwaltung.- 3.3.1 Modellbeschreibung.- 3.3.2 Implementierung.- 3.3.3 Rahmen.- 3.3.4 Das Unterprogramm DYNVAL.- 3.3.5 Die Ergebnisse.- 3.3.6 UEbungen.- 3.4 Das Modell Gemeinschaftspraxis.- 3.4.1 Modellbeschreibung.- 3.4.2 Implementierung.- 3.4.3 Rahmen.- 3.4.4 Das Unterprogramm ACTIV.- 3.4.5 Die Ergebnisse.- 3.4.6 UEbungen.- 4 Pools und Storages.- 4.1 Das Modell Rechenanlage I.- 4.1.1 Modellbeschreibung.- 4.1.2 Implementierung.- 4.1.3 Der Einschwingvorgang.- 4.1.4 Das Unterprogramm ACTIV.- 4.1.5 Rahmen.- 4.1.6 Die Ergebnisse.- 4.1.7 UEbungen.- 4.2 Das Modell Rechenanlage II.- 4.2.1 Veranderungen im Vergleich zum Modell Rechenanlage I.- 4.2.2 Die Ergebnisse.- 4.2.3 UEbungen.- 5 Die Koordination von Transactions.- 5.1 Das Modell Paketbefoerderung.- 5.1.1 Modellbeschreibung.- 5.1.2 Implementierung.- 5.1.3 Die Ergebnisse.- 5.1.4 UEbungen.- 5.2 Das Modell Fahrstuhl.- 5.2.1 Modellbeschreibung.- 5.2.2 Implementierung.- 5.2.3 UEbungen.- 5.3 Die Koordination zeitgleicher Transactions.- 5.3.1 Das Modell Autotelefon.- 5.3.2 Der Aufbau des Modells Autotelefon.- 5.3.3 Die Ergebnisse.- 5.3.4 UEbungen.- 6 Das Modell Tankerflotte.- 6.1 Die Aufgabenstellung fur das Modell Tankerflotte.- 6.2 Der Modellaufbau.- 6.2.1 Zustandsvariable.- 6.2.2 Die Ereignisse.- 6.2.3 Das Setzen der Flags.- 6.2.4 Die Bedingungen.- 6.2.5 Die UEberprufung der Bedingungen.- 6.2.6 Das Unterprogramm ACTIV.- 6.2.7 Das Unterprogramm STATE.- 6.2.8 Rahmen.- 6.2.9 Die Ergebnisse.- 6.2.10 UEbungen.- 7 Das Set-Konzept in GPSS-FORTRAN.- 7.1 Das Wirte-Parasiten Modell V.- 7.2 Der Modellaufbau.- 7.2.1 Das. Unterprogramm STATE.- 7.2.2 Die Ereignisse im Unterprogramm EVENT.- 7.2.3 Das Setzen der Flags.- 7.2.4 Die Bedingungen und ihre UEberprufung.- 7.2.5 Der Eingabedatensatz.- 7.3 Die Ergebnisse.- 7.4 UEbungen.- 8 Besondere Moeglichkeiten in GPSS-FORTRAN Version 3.- 8.1 Variable und ihre graphische Darstellung.- 8.1.1 Das Modell Cedar Bog Lake.- 8.1.2 Der Modellaufbau.- 8.1.3 Die Ergebnisse.- 8.1.4 UEbungen.- 8.2 Parametrisierung der Modellkomponenten.- 8

Use technology and agile methodologies such as DevOps and micro-enterprises to find your solution space to design, form and provide sustainable healthcare Key Features * Distinguish different pace and timing of change for healthcare systems and recognize constraints * Apply shared mental models for common understanding between digital, medical and enterprise * Integrate new technology to accelerate digital transformation based on practical examples Book Description Technology is an important driver for change, but in essence we should design and plan for personalized health and not focus on the tech. Healthcare transformation requires more than just technology: medical staff, supporting staff, and patients including their community need to embrace it. We need a methodology to bring it all together: people, organizations, and technology by creating common understanding. This book presents ways to build understanding between the stakeholders and agree jointly on the way forward. Every chapter of this book has a specific theme, providing a comprehensive overview of the challenges, the opportunities and the approaches to deal with them in architecture and transformation. You will be able to guide the digital transformation of global healthcare. It includes the impact of new technologies, but addresses primarily a methodology or framework for common understanding in the first place. The framework is referred to as TISH: transformation in sustainable healthcare. In addition, you will also apply OODA principles (Observe, Orient, Decide, Act) and DevOps4Care in real practice, step-by-step. By the end of this book, you will not only understand the issues and challenges, but also possess a workable, actionable solution in the form of a roadmap. What you will learn * Understand the need for transformation of healthcare * Accelerate transformation through common understanding in manageable steps * Learn about networked, stepped, integrated, and directed care * Handle complexity through System of Systems * Learn about Journey Interaction Mapping (JIM) * Add value to healthcare by applying DevOps methodologies Who This Book Is For This book is written for anyone interested in designing, building, and providing data driven healthcare. Architects, consultants, engineers, and especially healthcare practitioners who want to embrace the complexity of the digital transformation of healthcare can benefit from this book. The book will be interesting for digital leaders (including C-suite) and for anyone who is on a learning path to understand the world of technological innovation combined with healthcare and wants to be a part of it.

Gottingen ist mit den Aufgaben und Zielen der Deutschen Gesellschaft fUr Medizinische Dokumentation, Informatik und Statistik (GMDS) nicht nur durch die yom 3. - 5. Oktober 1977 stattgefundene 22. Jahrestagung verbunden. Schon durch den Mathematiker Felix B ern s t e i n, dem anlaBlich seines 100. Geburtstages eine Diplomarbeit aus dem Mathe- matisch-Statistischen Institut der Universitat Gotting n gewidmet worden ist, wurden bereits vor dem ersten Weltkrieg und in den darauf- folgenden Jahren grundlegende mathematisch-statistische Arbeiten auf dem Gebiet des Versicherungswesens und der Humangenetik durchgefUhrt. Nach dem zweiten Weltkrieg hat H 0 s e man n in Gottingen die Ver- fahren der maschinellen Lochkartendokumentation zur Datensammlung als Grundlage statistischer Verfahren fUr die Universitats-Frauenklinik eingesetzt. Ein Teil seiner Entwicklungen, besonders auf dem Gebiet der Erfassung und Standardisierung der gynakologischen Karzinome werden heute noch verwendet. Ende 1952 und 1954 war Gottingen Tagungsort der Untergruppe Medizin der Deutschen Gesellschaft fUr Dokumentation (DGD) und nach GrUndung des "ArbeitsausschuB Medizin" in der DGD, dem direkten Vorlaufer unserer Gesellschaft, wurde die e r s t e Jahrestagung in Gottingen mit dem Thema: "Lochkarten und Randlochkarten im klinischen Gebrauch" durchgefUhrt.

Fachbereich der GMDS und Fachausschuss 14 der GI in Giessen

1m Oktober 1968 trafen Klinikchefs mit Spezialisten aus dem Bereich der Hoch- schulen und der Computer-lndustrie in Reinhartshausen zusammen, urn innerhalb der raschen Entwicklung der sogenannten zweiten technischen Revolution den Trend der modernen Medizin aufzusptiren. Ais Diskussionsgrundlage dienten ausgewillllte Refe- rate. Ein tiberblick tiber den Verlauf dieser Tagung Ui.l3t es niitzlich erscheinen, die Thematik einem grol3eren Kreis zugiinglich zu machen. So haben wir uns entschlossen, die Manuskripte der Autoren zu einem Werk zusammenzuschliel3en. Die technischen Grundlagen der elektronischen Datenverarbeitung sollen dabei allerdings unbertick- sichtigt bleiben. Die Durchsicht der Beitrage mag den Eindruck erwecken, dal3 anscheinend bereits zurtickliegende Entwicklungsphasen mit phantasievollen Forderungen an die Zukunft inhomogen zusammengestellt seien. Aber es kommt uns darauf an, in der bestaunens- wert en Schnelligkeit, mit der sich eine elektronische Informationsverarbeitung - oder besser formuliert - die moderne Wissenschaft der Informatik vollzieht, den gegen- wartigen Zustand in der Medizin aufzuzeigen und in ihm an den Einzelheiten die Ten- denzen darzustellen, die sich bald aus den ursprtinglichen mechanischen Formen der Erfassung und Verarbeitung von Daten, bald aus dem Bild der Zukunft deutlicher ab- zeichnen. Wir hegen die Hoffnung, dal3 auf dieser Basis sich pragende Konzeptionen fUr die Gestaltung der Zukunft ergeben. Herrn Kollegen NORBERT EICHENSEHER danken wir fUr seine wertvolle Unter- stiltzung bei den Korrekturen und der Abfassung des Sachverzeichnisses.

Im Oktober 1968 trafen Klinikchefs mit Spezialisten aus dem Bereich der Hoch- schulen und der Computer-Industrie in Reinhartshausen zusammen, um innerhalb der raschen Entwicklung der sogenannten zweiten technischen Revolution den Trend der modernen Medizin aufzuspuren. Als Diskussionsgrundlage dienten ausgewahlte Refe- rate. Ein UEberblick uber den Verlauf dieser Tagung lasst es nutzlich erscheinen, die Thematik einem groesseren Kreis zuganglich zu machen. So haben wir uns entschlossen, die Manuskripte der Autoren zu einem Werk zusammenzuschliessen. Die technischen Grundlagen der elektronischen Datenverarbeitung sollen dabei allerdings unberuck- sichtigt bleiben. Die Durchsicht der Beitrage mag den Eindruck erwecken, dass anscheinend bereits zuruckliegende Entwicklungsphasen mit phantasievollen Forderungen an die Zukunft inhomogen zusammengestellt seien. Aber es kommt uns darauf an, in der bestaunens- werten Schnelligkeit, mit der sich eine elektronische Informationsverarbeitung - oder besser formuliert - die moderne Wissenschaft der Informatik vollzieht, den gegen- wartigen Zustand in der Medizin aufzuzeigen und in ihm an den Einzelheiten die Ten- denzen darzustellen, die sich bald aus den ursprunglichen mechanischen Formen der Erfassung und Verarbeitung von Daten, bald aus dem Bild der Zukunft deutlicher ab- zeichnen. Wir hegen die Hoffnung, dass auf dieser Basis sich pragende Konzeptionen fur die Gestaltung der Zukunft ergeben. Herrn Kollegen NORBERT EICHENSEHER danken wir fur seine wertvolle Unter- stutzung bei den Korrekturen und der Abfassung des Sachverzeichnisses. Die Herausgeber Inhalt GRIESSER, G.: AErztliche Tatigkeit und elektronische Datenverarbeitung ...... .

* A step-by-step look at a growing and difficult to understand area
* Covers important aspects of ICD therapy with full-page illustrations, accompanying text and representative ICD recordings
* An accompanying CD is also available
* Useful for all health care workers involved with ICD patients

Use of telehealth was already on the rise before the COVID-19 public health emergency, but the pandemic has brought it to the forefront of medical care. With its increased use came a lot of questions—“How can I assist pediatric patients with limited access to technology?� “Do this patient’s symptoms make them a good candidate for telehealth?� “How do I code this visit?� Pediatric Telehealth Best Practices answers those questions and seeks to help pediatric providers develop efficient, effective telehealth services within their own practices. Pediatric Telehealth Best Practices goes beyond AAP policy to offer straightforward strategies for establishing and sustaining a successful telehealth program. Its contents are curated from AAP published content, including guidance from the Section on Telehealth Care as well as journals and books.