Patientenkennungssysteme sind Technologien, die die Identifizierung und Zuordnung von Patientendaten zu einer bestimmten Person ermöglichen. Dabei kann es sich um eindeutige Identifikationsnummern, Barcodes, Chips oder andere Arten der Kennzeichnung handeln.

Die Verwendung von Patientenkennungssystemen dient in erster Linie der Vermeidung von Medikationsfehlern und Verwechslungen von Patienten, insbesondere in Krankenhäusern und anderen medizinischen Einrichtungen. Durch die sichere Identifizierung des Patienten können Medikamente und Therapien genau auf ihn abgestimmt werden, was das Risiko von Behandlungsfehlern und unerwünschten Arzneimittelwirkungen reduziert.

Darüber hinaus erleichtern Patientenkennungssysteme auch die Verwaltung und den Zugriff auf Patientendaten, indem sie eine eindeutige Zuordnung von Daten zu einer Person ermöglichen. Dies kann insbesondere in Situationen hilfreich sein, in denen Patienten über mehrere Einrichtungen oder bei verschiedenen Ärzten behandelt werden.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Verwendung von Patientenkennungssystemen auch datenschutzrechtliche Bedenken aufwerfen kann. Daher müssen entsprechende Systeme so gestaltet sein, dass sie den Datenschutz- und -sicherheitsanforderungen genügen und die Privatsphäre der Patienten gewährleisten.

In der Medizin bezieht sich der Begriff "Automatische Datenverarbeitung" (ADV) auf den Einsatz elektronischer Systeme und Verfahren zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Übertragung und Ausgabe von Daten und Informationen. Dies umfasst typischerweise die Nutzung von Computern, Servern, Netzwerken, Software-Anwendungen und anderen digitalen Technologien zur Unterstützung von Geschäftsprozessen, klinischen Arbeitsabläufen und Forschungsaktivitäten im Gesundheitswesen.

Die automatische Datenverarbeitung kann eingesetzt werden, um eine Vielzahl von Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren, wie beispielsweise:

* Die Erfassung und Verwaltung von Patientendaten, einschließlich medizinischer und persönlicher Informationen
* Das Management von Krankenakten und anderen klinischen Dokumenten
* Die Unterstützung von Diagnose- und Behandlungsprozessen durch die Nutzung von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS)
* Die Analyse großer Datenmengen zur Erkennung von Trends, Mustern und Korrelationen in der Krankheitsprävention, Diagnose und Behandlung
* Die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren im Gesundheitswesen, wie Ärzten, Pflegepersonal, Kliniken, Laboratorien und Versicherungen.

Insgesamt trägt die automatische Datenverarbeitung dazu bei, die Qualität, Effizienz und Sicherheit der Patientenversorgung zu verbessern, indem sie eine bessere Datenintegration, -analyse und -interpretation ermöglicht.