Medizinische Informatik kompakt

Ein Kompendium für Mediziner, Informatiker, Qualitätsmanager und Epidemiologen

Roswitha Jehle, Johanna Christina Czeschik, Torsten Freund, Ernst Wellnhofer, Roswitha Jehle, Johanna Christina Czeschik, Torsten Freund, Ernst Wellnhofer

• Verlag: De Gruyter
• Jahr: 2015
• ISBN:
  9783110389579
• Auflage: 1
• Thema: Medicine
• Thema: Public Health, Administration & Care

Mit der zunehmenden Digitalisierung fast aller Bereiche der Medizin steigt auch die Bedeutung der Medizinischen Informatik für die stationäre und ambulante Krankenversorgung, z.B. bei der Dokumentation und Abrechnung im DRG-System, im Bereich des Qualitätsmanagements, in der Medizintechnik und der Epidemiologie/Datenverarbeitung.

Das neue Lehrbuch vermittelt einen Einstieg und Überblick über die informatischen Grundlagen inklusive der Signal- und Bildverarbeitung bis zur Datenverarbeitung und zur Grundlage vernetzter Systeme. Es deckt den Themenkatalog der Ärztekammer ab und dient daher auch als Prüfungsvorbereitung für die Zusatzbezeichnung Medizinische Informatik.
Es werden die Anwendungen der Medizininformatik ausführlich vorgestellt, z.B. in der Medizinischen Dokumentation, in den Krankenhausinformationssystemen oder beim Qualitätsmanagement. Besonderer Wert wird auf die gesetzlichen Regeln und Vorschriften im Bereich der Medizintechnik und Softwareentwicklung gelegt, u.a. die Europäische Norm zum Netzwerkrisikomanagement und die Regelungen der Telemedizin.
Dieses kompakte Lehrbuch richtet sich an Studenten der Informatik und Medizininformatik sowie interessierte Ärzte als Einführung in das Themengebiet, aber auch an DRG-Beauftragte, Medizintechniker und Gerätebeauftragte sowie Leiter von Telemedizinprojekten, die mit Methoden der Medizininformatik in Berührung kommen. Darüber hinaus finden verwandte Berufsgruppen, wie Biomathematiker, Statistiker und Epidemiologien oder Gesundheitsökonomien, Anregungen und eine Einführung in die Medizininformatik.

Teil III: Messwerte, Signale und Bilder

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Roswitha Jehle, Ernst Wellnhofer

6 Statistik und Biometrie

In diesem Kapitel sollen Grundbegriffe der Statistik für Einsteiger erläutert werden, dies soweit möglich ohne Verwendung von komplizierter mathematischer Herleitung. Aus Platzgründen mussten wir auf erläuternde Beispiele verzichten und verweisen dazu auf die vielfältig verfügbare Literatur zum Thema. Messwerte und erhobene Daten werden von vielen Anwendern zunächst in Tabellenkalkulationsprogrammen gesammelt, obwohl sich die meisten der Limitationen und Fehleranfälligkeit dieser Programme bewusst sind. Wir haben uns daher entschieden, Ihnen für eine schnelle Überprüfung erhobener Daten und wegen der weiten Verbreitung von MS Office Hinweise zu Berechnungen in MS EXCEL anzugeben. Wir möchten aber ausdrücklich darauf hinweisen, dass Berechnungen mit MS Excel für eine valide statistische Berechnung und Beurteilung nicht ausreichen! Es gibt hierfür spezialisierte Software– und Entwicklungslösungen wie die Statistikpakete SPSS^®58, SAS^® Analytics⁵⁹ oder STATA^®60, die freie verfügbare, auf Statistik spezialisierte Skriptsprache R⁶¹ oder Speziallösungen, z. B. zur Fallzahlberechnung G*Power⁶². Zur Notation: Wahrscheinlichkeitsvariablen werden in diesem Kapitel als Großbuchstaben dargestellt, Wahrscheinlichkeiten durchweg als kleines p.Ω bezeichnet in der Statistik den Wahrscheinlichkeitsraum, im Gegensatz zum Ω in ▶ Kapitel 7 Signalverarbeitung, wo es den Phasenraum bezeichnet.

6.1 Grundbegriffe der Statistik und Wahrscheinlichkeit

Statistik beschäftigt sich mit dem Sammeln, Aufbereiten/Darstellen, Analysieren und Interpretieren von Daten und Zahlen. Medizinische Statistik beschreibt die Anwendung statistischer Methoden in der Medizin, z. B. zur Planung/Ausführung von Studien und der anschließenden Analyse der erhobenen Daten. Biometrie (oder Biostatistik) beschreibt Mess– und Auswerteverfahren für Messungen an Lebewesen – allerdings werden die Begriffe oft nur unscharf getrennt.

In der Statistik wird die deskriptive Statistik, die sich mit der Beschreibung und Verdichtung von Daten, z.B. in Tabellen und Grafiken beschäftigt, von der induktiven Statistik (syn.: analytische oder inferentielle Statistik) unterschieden. Die induktive Statistik beschäftigt sich mit der Beurteilung der Daten und der Suche nach Ursachen und Zusammenhängen, z. B. mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Bei der Datensammlung wird die Vollerhebung, d. h. die Erhebung aller Daten einer Gesamtheit N, von der Teilerhebung, d.h. der Erhebung einer Teilmenge n mit n < N, unterschieden.

Statistische Einheit (Merkmalsträger oder Element) ist als kleinstes Element der Statistik der Träger der untersuchten Eigenschaft, z. B. Gegenstände, Vorfälle, reale Objekte.

Merkmal (oder Eigenschaft) ist die untersuchte Größe, z. B. der Hb-Wert, das Geschlecht oder die Zellzahl. Merkmale werden mit lateinischen Buchstaben X, Y, Z bezeichnet.

Merkmalsausprägung ist der konkrete Wert eines Merkmals, z. B. weiblich, männlich oder intersexuell für das Geschlecht. Sind Merkmalsausprägungen Zahlen, werden sie auch Variable genannt. Bezeichnet werden sie durch lateinische Kleinbuchstaben mit Indices z. B.x₁, x₂, x₃.

Statistische Gesamtheit (Grundgesamtheit, Population, Kollektiv) ist eine endliche oder potenziell unendliche Menge von statistischen Einheiten, die sachlich (wer, was?), räumlich (wo?) oder zeitlich (wann?) abgrenzbar sind.

Der Umfang einer Gesamtheit ist die Anzahl ihrer Elemente.

6.1.1 Häufigkeiten und Darstellung von Daten

Aus den Einzelwerten aus der Datenerhebung wird die sog. Urliste gebildet. Listet man die Einzelwerte nach ihrer Größe auf, entsteht die geordnete Reihe –sie ist Grundlage der Häufigkeitsverteilung und der Klassenbildung.

Die absolute Häufigkeit n_j beschreibt die Anzahl n der Elemente, die eine bestimmte Merkmalsausprägung x_j haben: n_j = n(x_i) oder n(X = x_j)

Die Anzahl aller Beobachtungen n ist dann die Summe aller Einzelbeobachtungen: n = ∑n_i.

Die relative Häufigkeit h_i setzt die absolute Häufigkeit eines Ereignisses oder Merkmals ins Verhältnis zur Gesamtzahl aller Beobachtungen N; sie kann als relativer Anteil...

Inhaltsverzeichnis

• Titel
• Impressum
• Autorenverzeichnis
• Vorwort
• Inhaltsverzeichnis
• Hinweise zur Benutzung
• Abkürzungsverzeichnis
• Teil I: Einführung in die Informatik
• Teil II: Organisation und Regutation im Gesundheitswesen
• Teil III: Messwerte, Signale und Bilder
• Teil IV: Daten und ihre Verarbeitung
• Teil V: Anwendungen der Medizinischen Informatik
• Sachwortverzeichnis