TypeScript-Krankheitsvorhersage: Stärkung der präventiven Gesundheitsversorgung durch Typsicherheit

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der globalen Gesundheitsversorgung ist die Fähigkeit, Krankheiten vorherzusagen, bevor sie sich manifestieren, keine futuristische Vision mehr, sondern eine entscheidende Notwendigkeit für die präventive Gesundheitsversorgung. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz stehen an der Spitze dieser Revolution und ermöglichen es uns, riesige Datensätze zu analysieren und Muster zu erkennen, die auf drohende Gesundheitsrisiken hinweisen können. Die Komplexität und der kritische Charakter dieser Systeme erfordern jedoch eine robuste Grundlage. Hier erweist sich TypeScript mit seiner inhärenten Typsicherheit als starker Verbündeter, der die Entwicklung von Krankheitsvorhersagemodellen verändert und eine Ära zuverlässigerer und vertrauenswürdigerer Lösungen für die präventive Gesundheitsversorgung einleitet.

Das Versprechen und die Gefahren der prädiktiven Gesundheitsanalytik

Die prädiktive Gesundheitsanalytik birgt ein immenses Potenzial. Durch die Analyse von Patientendaten, genetischen Informationen, Lebensstilfaktoren und sogar Umweltindikatoren können Algorithmen Personen mit einem höheren Risiko für Erkrankungen wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Diabetes, bestimmte Krebsarten und Infektionsausbrüche identifizieren. Die frühzeitige Erkennung ermöglicht rechtzeitige Interventionen, personalisierte Behandlungspläne und letztendlich die Verhinderung schwerer Erkrankungen und die Reduzierung der globalen Belastung des Gesundheitswesens.

Betrachten Sie diese globalen Szenarien:

• Asien: Vorhersage der Ausbreitung des Dengue-Fiebers auf der Grundlage von Klimamustern und Bevölkerungsdichte zur Optimierung der Maßnahmen zur Moskitobekämpfung.
• Afrika: Identifizierung von Bevölkerungsgruppen mit hohem Malariarisiko durch Analyse geografischer Daten, des Zugangs zur Gesundheitsversorgung und historischer Ausbruchsmuster zur Steuerung der Ressourcenzuweisung.
• Europa: Prognose des Ausbruchs der saisonalen Grippe oder von COVID-19-Varianten durch Analyse anonymisierter Symptomberichte, Mobilitätsdaten und Impfquoten zur Information über Strategien im Bereich der öffentlichen Gesundheit.
• Nordamerika: Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, an Typ-2-Diabetes zu erkranken, auf der Grundlage einer Kombination aus genetischer Veranlagung, über Apps erfassten Ernährungsgewohnheiten und körperlicher Aktivität.
• Südamerika: Vorhersage von Ausbrüchen von durch Vektoren übertragenen Krankheiten wie der Chagas-Krankheit durch Analyse von Umweltfaktoren und Bevölkerungsbewegungen.

Trotz dieses Potenzials ist die Entwicklung dieser hochentwickelten Systeme mit Herausforderungen verbunden. Die verwendeten Datensätze sind oft massiv, komplex und stammen aus heterogenen Systemen. Fehler bei der Datenverarbeitung, Fehlinterpretationen von Datentypen oder logische Fehler in Algorithmen können zu ungenauen Vorhersagen führen, was potenziell zu Folgendem führen kann:

• Falsch positive Ergebnisse, die zu unnötiger Angst und kostspieligen, invasiven Tests führen.
• Falsch negative Ergebnisse, die kritische Frühwarnzeichen übersehen und wichtige Interventionen verzögern.
• Erosion des Vertrauens in prädiktive Gesundheitssysteme sowohl bei Patienten als auch bei Klinikern.
• Compliance- und regulatorische Probleme, die sich aus unzuverlässigen oder voreingenommenen Ergebnissen ergeben.

Was ist TypeScript und warum ist Typsicherheit wichtig?

TypeScript ist eine Open-Source-Programmiersprache, die von Microsoft entwickelt und gepflegt wird. Es ist eine Obermenge von JavaScript, was bedeutet, dass jeder gültige JavaScript-Code auch gültiger TypeScript-Code ist. Die wichtigste Ergänzung, die TypeScript bietet, ist die statische Typisierung. In einer statisch typisierten Sprache werden Variablentypen zur Kompilierzeit (bevor der Code ausgeführt wird) geprüft, während in dynamisch typisierten Sprachen wie JavaScript die Typprüfung zur Laufzeit erfolgt.

Typsicherheit bezieht sich auf die Fähigkeit einer Sprache, Typfehler zu verhindern oder zu erkennen. Ein Typfehler tritt auf, wenn eine Operation an einem Wert eines ungeeigneten Typs ausgeführt wird. Beispielsweise kann der Versuch, eine Zeichenkette zu einer Zahl hinzuzufügen, ohne explizite Konvertierung ein Typfehler sein.

Hauptvorteile der statischen Typisierung in TypeScript:

• Früherkennung von Fehlern: Fängt viele häufige Programmierfehler während der Entwicklung ab, lange bevor die Anwendung bereitgestellt wird. Dies reduziert die Zeit für die Fehlersuche bei Laufzeitfehlern erheblich.
• Verbesserte Code-Lesbarkeit und Wartbarkeit: Explizite Typannotationen machen den Code leichter verständlich, da die beabsichtigten Datentypen klar definiert sind. Dies ist in großen, komplexen Projekten mit mehreren Entwicklern von unschätzbarem Wert.
• Erhöhte Entwicklerproduktivität: Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) können intelligente Code-Vervollständigung, Refactoring-Tools und Echtzeit-Fehlerprüfung bieten, was zu schnelleren Entwicklungszyklen führt.
• Bessere Zusammenarbeit: Wenn Teammitglieder die erwarteten Datentypen verstehen, die durch das System fließen, wird die Zusammenarbeit reibungsloser und die Integration verschiedener Code-Module ist weniger fehleranfällig.
• Reduzierte Laufzeitausfälle: Durch das frühzeitige Erkennen von typbezogenen Fehlern wird die Wahrscheinlichkeit unerwarteter Abstürze oder falschen Verhaltens in der Produktionsumgebung drastisch reduziert.

Die Rolle von TypeScript beim Aufbau robuster Krankheitsvorhersagesysteme

Krankheitsvorhersagesysteme sind von Natur aus komplex und arbeiten mit verschiedenen Datenquellen und komplizierten Algorithmen. Sie umfassen oft:

• Datenerfassung und -vorverarbeitung: Handhabung von Patientenakten, Laborergebnissen, demografischen Daten, genetischen Sequenzen, Sensormesswerten und mehr.
• Feature Engineering: Erstellung aussagekräftiger Variablen aus Rohdaten, die von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden können.
• Modelltraining und -evaluierung: Entwicklung, Test und Verfeinerung von Vorhersagealgorithmen.
• Bereitstellung und Überwachung: Integration von Modellen in klinische Arbeitsabläufe und Sicherstellung, dass ihre Leistung im Laufe der Zeit optimal bleibt.

Jede dieser Phasen ist anfällig für typbezogene Fehler, die im Gesundheitswesen schwerwiegende Folgen haben können. Lassen Sie uns untersuchen, wie TypeScript diese Herausforderungen angeht:

1. Sicherstellung der Datenintegrität von der Erfassung bis zum Algorithmus

Die Herausforderung: Gesundheitsdaten liegen in vielen Formen vor – numerische Laborwerte, kategorische Diagnosen, textuelle Patientennotizen, Zeitreihen-Sensordaten. Ohne eine strenge Typendurchsetzung ist es leicht, das Alter eines Patienten (eine Zahl) versehentlich als Diagnosecode (eine Zeichenkette) zu behandeln oder umgekehrt. Dies kann zu Garbage-in-Garbage-out-Szenarien führen.

Die TypeScript-Lösung: Durch die Definition klarer Schnittstellen und Typen für Datenstrukturen stellt TypeScript sicher, dass die Daten den erwarteten Formaten entsprechen. Zum Beispiel:

            
interface LabResult {
  testName: string;
  value: number;
  unit: string;
  referenceRange: { min: number; max: number };
}

interface PatientRecord {
  patientId: string;
  age: number;
  gender: 'male' | 'female' | 'other';
  labResults: LabResult[];
  diagnosisCodes: string[];
}

function processLabResults(record: PatientRecord): void {
  // TypeScript wird sicherstellen, dass 'record' PatientRecord entspricht.
  // Es wird beispielsweise keinen Zugriff auf record.age.unit zulassen.
  record.labResults.forEach(result => {
    if (result.value < result.referenceRange.min || result.value > result.referenceRange.max) {
      console.warn(`${result.testName} is out of range.`);
    }
  });
}

            

              
                Copy
              
            
          

Diese explizite Definition verhindert versehentlichen Missbrauch. Wenn eine Datenquelle ein `age` als Zeichenkette anstelle einer Zahl liefert, kennzeichnet TypeScript dies während der Kompilierung, sodass Entwickler die Diskrepanz beheben können, bevor sie das Vorhersagemodell beschädigt.

2. Verbesserung der Zuverlässigkeit des Feature Engineerings

Die Herausforderung: Feature Engineering umfasst die Umwandlung von Rohdaten in für Modelle des maschinellen Lernens geeignete Features. Dies kann die Berechnung des Body-Mass-Index (BMI) aus Größe und Gewicht oder die Erstellung von Risikobewertungen auf der Grundlage mehrerer Parameter umfassen. Eine falsche Typenbehandlung während dieser Berechnungen kann zu fehlerhaften Features führen, was die Modellleistung beeinträchtigt.

Die TypeScript-Lösung: Die starke Typisierung von TypeScript hilft, die erwarteten Eingabe- und Ausgabetypen für Feature-Engineering-Funktionen zu definieren. Dies stellt sicher, dass Berechnungen mit den richtigen Datentypen durchgeführt werden.

            
interface HeightWeight {
  heightCm: number;
  weightKg: number;
}

function calculateBMI(data: HeightWeight): number {
  if (data.heightCm <= 0 || data.weightKg <= 0) {
    throw new Error('Height and weight must be positive values.');
  }
  // BMI = weight (kg) / (height (m))^2
  const heightM = data.heightCm / 100;
  return data.weightKg / (heightM * heightM);
}

// Beispiel für die korrekte Verwendung:
const patientMetrics: HeightWeight = { heightCm: 175, weightKg: 70 };
const bmi: number = calculateBMI(patientMetrics);
console.log(`Calculated BMI: ${bmi}`);

// Beispiel für eine inkorrekte Verwendung, die TypeScript abfangen würde:
// const invalidData = { heightCm: '175cm', weightKg: 70 };
// calculateBMI(invalidData); // Fehler: Das Argument vom Typ '{ heightCm: string; weightKg: number; }' ist dem Parametertyp 'HeightWeight' nicht zuweisbar.

            

              
                Copy
              
            
          

Durch die Durchsetzung, dass `heightCm` und `weightKg` Zahlen sind und dass die Funktion eine Zahl zurückgibt, verhindert TypeScript potenzielle `NaN` (Not a Number)-Ergebnisse oder unerwartete Zeichenkettenverkettungen, die in einfachem JavaScript auftreten könnten.

3. Aufbau vertrauenswürdiger Vorhersagemodelle

Die Herausforderung: Modelle des maschinellen Lernens, insbesondere solche, die in dynamischen Sprachen erstellt wurden, können aufgrund subtiler Typenkonflikte oder unsachgemäßer Datenbehandlung innerhalb der Algorithmuslogik manchmal unerwartete Ausgaben erzeugen. Bei der Krankheitsvorhersage könnte die Ausgabe eines Modells, das eine Wahrscheinlichkeit von "true" anstelle einer numerischen Risikobewertung ausgibt, falsch interpretiert werden.

Die TypeScript-Lösung: Obwohl TypeScript die Ausgaben von Modellen des maschinellen Lernens nicht direkt typisiert (da es sich oft um abstrakte mathematische Konstrukte handelt), bietet es einen robusten Rahmen für den umgebenden Code, der Daten für diese Modelle vorbereitet und ihre Ergebnisse interpretiert. Dies beinhaltet:

• Definieren der erwarteten Modelleingaben und -ausgaben: Bei der Interaktion mit ML-Bibliotheken oder benutzerdefinierten Modell-Wrappern kann TypeScript die erwartete Struktur von Eingabedatenarrays und das Format der Modellvorhersagen definieren.
• Typsichere Algorithmusimplementierung: Für benutzerdefinierte Algorithmen, die in TypeScript geschrieben wurden, stellt die explizite Typisierung sicher, dass mathematische Operationen korrekt auf numerischen Daten ausgeführt werden.
• Typgeschützte Interpretation von Ergebnissen: Sicherstellen, dass die von einem Modell zurückgegebenen Wahrscheinlichkeiten, Risikobewertungen oder Klassifizierungen als die richtigen Datentypen behandelt werden, bevor sie Benutzern präsentiert oder an andere Systemkomponenten weitergegeben werden.

Betrachten Sie ein Szenario, in dem ein Modell die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass ein Patient eine bestimmte Krankheit entwickelt:

            
interface DiseaseRiskPrediction {
  disease: string;
  riskProbability: number; // Erwartet wird ein Wert zwischen 0 und 1
  confidenceInterval?: [number, number];
}

function processPrediction(prediction: DiseaseRiskPrediction, threshold: number): 'High Risk' | 'Low Risk' {
  if (prediction.riskProbability < 0 || prediction.riskProbability > 1) {
    // Diese Prüfung sollte idealerweise an der Quelle erfolgen, aber defensive Programmierung ist der Schlüssel.
    console.error('Invalid probability value received.');
    throw new Error('Invalid risk probability.');
  }
  
  if (prediction.riskProbability >= threshold) {
    return 'High Risk';
  } else {
    return 'Low Risk';
  }
}

const modelOutput: DiseaseRiskPrediction = { disease: 'Cardiovascular Disease', riskProbability: 0.75 };
const riskLevel = processPrediction(modelOutput, 0.6);
console.log(`Patient is categorized as: ${riskLevel}`);

// TypeScript würde dies kennzeichnen, wenn riskProbability eine Zeichenkette wäre:
// const invalidModelOutput = { disease: 'Diabetes', riskProbability: '75%' };
// processPrediction(invalidModelOutput, 0.5); // Fehler hier.

            

              
                Copy
              
            
          

Dieser strukturierte Ansatz minimiert Fehlinterpretationen und stellt sicher, dass die abgeleiteten Erkenntnisse zuverlässig sind.

4. Erleichterung einer sicheren und konformen Datenverarbeitung

Die Herausforderung: Gesundheitsdaten sind hochsensibel und unterliegen strengen Vorschriften wie HIPAA (in den USA) und GDPR (in Europa). Die Gewährleistung, dass Daten sicher und in Übereinstimmung mit diesen Vorschriften verarbeitet werden, ist von größter Bedeutung. Typfehler können unbeabsichtigt sensible Informationen offenlegen oder zu Nichteinhaltung führen.

Die TypeScript-Lösung: Obwohl TypeScript selbst keine Verschlüsselung oder Zugriffskontrolle bietet, trägt seine Fähigkeit, Datenstrukturen durchzusetzen und unerwartetes Verhalten zu verhindern, zur allgemeinen Systemsicherheit und Compliance bei. Indem sichergestellt wird, dass sensible Datenfelder (z. B. Patientenidentifikatoren, Gesundheitszustände) durchgängig typisiert und als solche behandelt werden, können Entwickler vorhersehbarere und überprüfbarere Systeme erstellen. Diese Vorhersagbarkeit ist entscheidend für Sicherheitsaudits und den Nachweis der Einhaltung von Datenschutzgesetzen.

Beispielsweise hilft die explizite Typisierung von Feldern, die personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsdaten (PHI) enthalten, Entwicklern, sich bewusster zu machen, wo und wie diese Daten verarbeitet, gespeichert und übertragen werden.

            
// Die Verwendung spezifischer Typen für sensible Daten kann die Klarheit erhöhen und Grenzen durchsetzen.
type PatientIdentifier = string;
type EncryptedHealthData = string; // Stellt Daten dar, die verschlüsselt wurden

interface SecurePatientRecord {
  id: PatientIdentifier;
  medicalHistory: EncryptedHealthData;
  // ... andere sensible Felder
}

function safelyAccessMedicalHistory(record: SecurePatientRecord): EncryptedHealthData {
  // Es wird erwartet, dass Operationen hier mit EncryptedHealthData funktionieren
  return record.medicalHistory;
}

// Der Versuch, eine nicht verschlüsselte Zeichenkette zu übergeben, würde fehlschlagen:
// const rawData = 'some sensitive info';
// safelyAccessMedicalHistory({ id: 'p123', medicalHistory: rawData }); // Fehler.

            

              
                Copy
              
            
          

5. Förderung globaler Zusammenarbeit und Skalierbarkeit

Die Herausforderung: Krankheitsvorhersageprojekte umfassen oft verteilte Teams an verschiedenen geografischen Standorten, Kulturen und technischen Hintergründen. Die Gewährleistung von Konsistenz und Verständnis zwischen solch unterschiedlichen Teams ist entscheidend für den Projekterfolg und die Skalierbarkeit.

Die TypeScript-Lösung: TypeScript fungiert als gemeinsame Sprache und Vertrag für Entwickler. Die Typdefinitionen dienen als klare Dokumentation, die es neuen Teammitgliedern erleichtert, sich einzuarbeiten, und es bestehenden Mitgliedern ermöglicht, verschiedene Teile der Codebasis zu verstehen. Dies ist besonders vorteilhaft in globalen Projekten, in denen Sprachbarrieren oder unterschiedliche Programmierkonventionen andernfalls zu Fehlkommunikation und Fehlern führen könnten.

Darüber hinaus ermöglicht die Kompatibilität von TypeScript mit JavaScript die Nutzung des riesigen Ökosystems von JavaScript-Bibliotheken und -Frameworks, von denen viele in der Datenwissenschaft und Backend-Entwicklung weit verbreitet sind. Dies erleichtert die Integration ausgefeilter Vorhersagemodelle in die bestehende Infrastruktur oder den Aufbau neuer Anwendungen, die global skaliert werden können.

Praktische Implementierungsstrategien

Die Einführung von TypeScript für Krankheitsvorhersagesysteme beinhaltet mehr als nur das Hinzufügen von `.ts`-Erweiterungen zu JavaScript-Dateien. Es erfordert einen strategischen Ansatz:

1. Schrittweise Einführung in bestehenden JavaScript-Projekten

Für Teams, die bereits mit JavaScript arbeiten, ist eine schrittweise Einführungsstrategie oft am praktikabelsten. Beginnen Sie mit der Einführung von TypeScript in neue Module oder bestimmte kritische Komponenten der Krankheitsvorhersagepipeline. Refaktorieren Sie im Laufe der Zeit bestehenden JavaScript-Code in TypeScript und nutzen Sie den Compiler, um Fehler abzufangen und die Typabdeckung schrittweise zu verbessern.

2. Definieren umfassender Typdefinitionen

Investieren Sie Zeit in die Definition robuster Typdefinitionen (Schnittstellen, Typen, Aufzählungen) für alle Datenstrukturen, API-Antworten und Kernfunktionen. Dies beinhaltet:

• Datenmodelle für Patientendemografie, klinische Messungen, genetische Marker usw.
• Eingabe- und Ausgabeschemata für Schnittstellen von Modellen des maschinellen Lernens.
• Konfigurationsobjekte für Systemparameter.
• Fehlertypen und die zugehörigen Daten.

Tools wie die automatische Generierung von Typen aus API-Spezifikationen (z. B. OpenAPI/Swagger) können von unschätzbarem Wert sein.

3. Nutzung des TypeScript-Ökosystems

Die TypeScript-Community bietet zahlreiche Bibliotheken und Tools, die die Entwicklung für datenintensive Anwendungen verbessern:

• Datenmanipulation: Bibliotheken wie `lodash` oder `ramda` verfügen oft über TypeScript-Definitionen, die eine typsichere funktionale Programmierung ermöglichen.
• Maschinelles Lernen: Obwohl viele ML-Bibliotheken auf Python basieren, können Schnittstellen zu diesen mit TypeScript erstellt werden. Für JavaScript-natives ML sind Bibliotheken wie `TensorFlow.js` vollständig TypeScript-kompatibel.
• Datenvisualisierung: Bibliotheken wie `Chart.js` oder `D3.js` bieten eine hervorragende TypeScript-Unterstützung, die eine typsichere Darstellung von Vorhersageergebnissen ermöglicht.
• Backend-Entwicklung: Frameworks wie `NestJS` werden von Grund auf mit TypeScript erstellt und eignen sich gut für den Aufbau der Backend-Infrastruktur von Gesundheitsanwendungen.

4. Implementieren strenger Compiler-Optionen

Konfigurieren Sie den TypeScript-Compiler (`tsconfig.json`) so, dass er eine strengere Typprüfung erzwingt. Wichtige Optionen, die Sie berücksichtigen sollten, sind:

• `strict: true`: Aktiviert alle strengen Typprüfungsoptionen.
• `noImplicitAny: true`: Verhindert implizite `any`-Typen und erzwingt explizite Typdeklarationen.
• `strictNullChecks: true`: Stellt sicher, dass `null` und `undefined` explizit behandelt werden, wodurch häufige Laufzeitfehler verhindert werden.
• `noUnusedLocals: true` und `noUnusedParameters: true`: Helfen, sauberen Code zu pflegen, indem ungenutzte Variablen und Parameter gekennzeichnet werden.

Obwohl diese Optionen die Lernkurve zunächst erhöhen können, verbessern sie die Qualität und Robustheit der Codebasis erheblich.

5. Integration mit Frontend-Anwendungen

Erkenntnisse aus der Krankheitsvorhersage müssen Fachkräften im Gesundheitswesen und Patienten über Benutzeroberflächen präsentiert werden. Frameworks wie React, Angular und Vue.js bieten eine hervorragende TypeScript-Unterstützung, die die Erstellung typsicherer Komponenten und die nahtlose Integration mit den Backend-Vorhersagediensten ermöglicht.

            
// Beispiel in einer React-Komponente mit TypeScript

interface PredictionResultProps {
  risk: 'High Risk' | 'Low Risk';
  disease: string;
}

function PredictionDisplay(props: PredictionResultProps): JSX.Element {
  const { risk, disease } = props;

  return (
    

      
{disease} Risikobewertung
      

        Ihr Risikoniveau ist: {risk}
      
    
  );
}

// Verwendung:
// 

            

              
                Copy
              
            
          

Die Zukunft der präventiven Gesundheitsversorgung mit TypeScript

Da sich die Gesundheitssysteme weltweit zunehmend auf datengesteuerte Erkenntnisse verlassen, wird die Nachfrage nach zuverlässigen, genauen und sicheren Vorhersageinstrumenten nur noch steigen. TypeScript bietet eine entscheidende Sicherheitsebene bei der Entwicklung dieser kritischen Systeme. Durch die Einbettung von Typsicherheit in den Entwicklungsprozess können wir:

• Vertrauenswürdigere KI aufbauen: Reduzieren Sie die Wahrscheinlichkeit von algorithmischen Fehlern, die aus Fehlinterpretationen von Daten resultieren.
• Innovation beschleunigen: Ermöglichen Sie es Entwicklern, schneller und mit größerem Vertrauen zu entwickeln und zu iterieren, da sie wissen, dass häufige Fehler frühzeitig erkannt werden.
• Patientensicherheit erhöhen: Minimieren Sie das Risiko unerwünschter Ereignisse aufgrund fehlerhafter Vorhersagen.
• Globale Interoperabilität sicherstellen: Schaffen Sie standardisierte, wohldefinierte Systeme, die einfacher in verschiedene Gesundheitsinfrastrukturen weltweit integriert werden können.

Die Integration von TypeScript in die Krankheitsvorhersage und die präventive Gesundheitsversorgung ist nicht nur eine technische Entscheidung, sondern eine Verpflichtung, eine Zukunft aufzubauen, in der Technologie die Gesundheitsergebnisse mit größerer Präzision und Zuverlässigkeit verbessert. Für Entwickler, Datenwissenschaftler und Gesundheitsinnovatoren weltweit bedeutet die Einführung von TypeScript, intelligentere, sicherere und wirkungsvollere Lösungen für die Gesundheit aller zu entwickeln.

Schlüsselwörter: TypeScript, Krankheitsvorhersage, präventive Gesundheitsversorgung, Typsicherheit, Gesundheitstechnologie, medizinische KI, maschinelles Lernen, Datenintegrität, prädiktive Analytik, globale Gesundheit, Softwareentwicklung, Gesundheitsinformatik, klinische Entscheidungsunterstützung, Datenwissenschaft, Früherkennung, Risikobewertung, KI im Gesundheitswesen, Gesundheits-IT, öffentliche Gesundheit, medizinische Software.