Digitale Technologien im Öffentlichen Gesundheitsdienst: Das Reifegradmodell als Mess- und Managementinstrument der digitalen Transformation

Torsten Eymann (), Anna Lina Wolf (), Doreen Schick (), Nina Schlömer () and Laura Welczeck ()
Additional contact information
Torsten Eymann: Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Anna Lina Wolf: Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Doreen Schick: Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Nina Schlömer: Freie Universität Berlin
Laura Welczeck: Freie Universität Berlin

Chapter Kapitel 13 in Technologien und Technologiemanagement im Gesundheitswesen, 2024, pp 251-272 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Spätestens seit der Corona-Pandemie ist der öffentliche Gesundheitsdienst (ÖGD) durch seine Schlüsselfunktion im Pandemiemanagement in den Fokus der öffentlichen Aufmerksamkeit gerückt. Dabei war der Eindruck nicht immer positiv – knappe Ressourcen und ein geringer Digitalisierungsgrad wurden in Gesellschaft und Medien stark diskutiert. Um die digitale Transformation des ÖGD und seiner 375 Gesundheitsämter voranzubringen und diesen zukunftsfähiger zu gestalten, wurde im Auftrag des Bundesgesundheitsministeriums ein Reifegradmodell (RGM) entwickelt. Dieses unterstützt erstens als Managementinstrument die digitale Entwicklung der Gesundheitsämter, indem es diesen mögliche Digitalisierungspfade und -projekte aufzeigt und zweitens fungiert es als Werkzeug zur zielgerichteten Verteilung von Fördergeldern des Bundes. Drittens ermöglicht das RGM erstmals die bundesweite systematische Erfassung des Digitalisierungsstands des ÖGD. Im Rahmen dieses umfassenden digitalen Transformationsprozesses des ÖGD lassen sich Spannungen und Chancen beobachten, die in diesem Beitrag diskutiert werden.

Date: 2024
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-43860-9_13

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658438609

DOI: 10.1007/978-3-658-43860-9_13

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().