Prof. Dr. rer. nat. Martin Sedlmayr
© MF/Stephan Wiegand
Professur für Medizinische Informatik
NameHerr Prof. Dr. rer. nat. Martin Sedlmayr
stellv. Institutsdirektor
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Prof. Dr. rer. nat. Dr. habil. med. Martin Sedlmayr ist Inhaber der Professur für Medizinische Informatik und stellvertretender Direktor des IMB. Als Direktor des Zentrums für Medizinische Informatik der Hochschulmedizin Dresden und CDO/CDIO der Hochschulmedizin trägt er gemeinsam mit dem CIO des Universitätsklinikums die Verantwortung für die strategische Weiterentwicklung der Hochschulmedizin Dresden im Bereich der Digitalisierung und digitalen Medizin.
Der wissenschaftliche Schwerpunkt von Prof. Sedlmayr liegt in der benutzerzentrierten Entwicklung digitaler Assistenzsysteme für die Medizin sowie der Bereitstellung von Big Data-Infrastrukturen für die klinische Versorgung und Forschung. Dabei leiten ihn drei zentrale Fragen:
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Wie können Daten, Informationen und Wissen umfassend erschlossen und kontextbezogen angewendet werden? (Inhaltsebene)
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Wie können innovative Technologien zum Aufbau flexibler Infrastrukturen genutzt werden? (Infrastrukturebene)
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Wie können assistierende Anwendungen möglichst nahtlos in die Erlebniswelt des Nutzers integriert werden? (Anwendungsebene)
Prof. Sedlmayr ist zudem Mitglied der Steuerungsgruppe der Forschungsinfrastrukturen im Netzwerk Universitätsmedizin und im Nationalen Steuerungsgremium der Medizininformatik-Initiative. Er koordiniert den Digitalen Fortschrittshub Gesundheit MiHUBx und ist stellvertretender Vorsitzender des INTEROP-Council für digitale Gesundheit in Deutschland.
Publikationen
2021
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Adaption of the OMOP CDM for Rare Diseases, 27 Mai 2021, in: Studies in health technology and informatics. 281, S. 138-142, 5 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Generating Enriched Synthetic German Hospital Claims Data - A Use Case Driven Approach, 24 Mai 2021, in: Studies in health technology and informatics. 278, S. 58-65, 8 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Evaluation of a clinical decision support system for rare diseases: a qualitative study, 18 Feb. 2021, in: BMC medical informatics and decision making. 21, 1, 65Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Digital Health, 2021, Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik: Online-LexikonPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Buch/Sammelband/Gutachten
2020
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Evaluation eines Zukunftsszenarios zur Nutzung von Big-Data-Anwendungen für die Verbesserung der Versorgung von Menschen mit seltenen Erkrankungen, Dez. 2020, in: Zeitschrift fur Evidenz, Fortbildung und Qualitat im Gesundheitswesen. 158-159, S. 81-91, 11 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Diagnosis of Rare Diseases: a scoping review of clinical decision support systems, 24 Sept. 2020, in: Orphanet journal of rare diseases. 15, 1, S. 263Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Übersichtsartikel (Review)
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Interviews with experts in rare diseases for the development of clinical decision support system software - a qualitative study, 16 Sept. 2020, in: BMC medical informatics and decision making. 20, 1, 230Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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The status quo of rare diseases centres for the development of a clinical decision support system - A cross-sectional study, 23 Juni 2020, dHealth 2020 - Biomedical Informatics for Health and Care: Proceedings of the 14th Health Informatics Meets Digital Health Conference. Schreier, G., Hayn, D. & Eggerth, A. (Hrsg.). IOS Press, S. 176-183, 8 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Formal Modelling of FHIR Based, Medical Data Exchange Using Algebraic Petri Nets, 16 Juni 2020, Digital Personalized Health and Medicine: Proceedings of MIE 2020. S. 597-601, 5 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Data Model Requirements for a Digital Cognitive Aid for Anesthesia to Support Intraoperative Crisis Management, 1 Jan. 2020, in: Applied clinical informatics. 11, 1, S. 190-199, 10 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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