Editorial

Das International Journal of Health Professions verfolgt in seinem sechsten Jahr weiterhin das Ziel, wissenschaftliche Beiträge mit interprofessionellem Inhalt zu veröffentlichen. Dazu passt der geplante Themenschwerpunkt «Digitalisierung», der sämtliche Gesundheitsberufe in Ausbildung, Forschung und Praxis gleichermassen beschäftigt. Anlass dafür war die Tagung «Digitales Lernen und Lehren» der Hochschulen für Gesundheit an der Alice Salomon Hochschule in Berlin am 27./28. September letzten Jahres. Auf den Special Call for Papers zur Digitalisierung sind einige Manuskripte eingetroffen, die nach dem Review- und Revisionsverfahren gemeinsam als Themenschwerpunkt erscheinen werden.

Die Titel der Referate und Workshops an der Tagung zeigten auf, wie vielschichtig die Digitalisierung für die Gesundheitsberufe ist. Um nur einige Beispiele zu nennen:

In den Diskussionen zeigte sich deutlich, dass die Digitalisierung neue Handlungs- und Gestaltungsmöglichkeiten eröffnet, aber auch verunsichert. Bezeichnend war dafür das Schlusspodium, welches «Chancen und Risiken» thematisierte. Insbesondere die Auswirkungen auf die unmittelbare zwischenmenschliche Beziehung und Kommunikation wurden erörtert, da diese für die Ausbildung und in der Gesundheitsversorgung von so eminenter Bedeutung sind. Vielleicht treten solche Bedenken in den Hintergrund, je mehr Dozierende, Gesundheitsfachpersonen, Patienten/-innen und Klienten/-innen «digital natives» sind.

Die Beiträge zu diesem Schwerpunkt werden auch über Erfahrungen mit innovativen Projekten der digitalen Wissensvermittlung berichten. Das bringt mit sich, dass nicht alle Beiträge das standardisierte IMRAD-Schema eines wissenschaftlichen Artikels einhalten können (Introduction, Method, Results and Discussion). Zugunsten der spannenden Inhalte lassen wir das zu. Dafür folgt der erste Artikel dieses Jahrgangs ganz beispielhaft diesem Schema: «Comparison of Supervised-Learning Models and Auditory Discrimination of Infant Cries for the Early Detection of Developmental Disorders» (Fuhr et al., 2019). Das Hauptergebnis dieser Studie: Computerbasierte Algorithmen können an einem Säuglingsschrei besser als Menschen erkennen, ob ein Säugling eine Entwicklungsstörung hat und um welche Störung es sich dabei handelt. Auf der Basis ihrer Ergebnisse geben die Autoren/-innen auch Hinweise für die Anwendung in der Praxis: «For clinical applications, we therefore suggest using computational models instead of human auditory discrimination for reliably rating the health states of infants by acoustic parameters of their crying.» Das lässt die Frage aufkommen: Welche Aufgaben bleiben den Health Professionals, wenn datengestützte Instrumente immer mehr Arbeiten mit grösserer Zuverlässigkeit übernehmen können?

Wir wünschen uns für 2019 weitere gute Manuskripte und freuen uns auf Ihre Beiträge.

Die Editors-in-Chief: Thomas Bucher, Axel Schäfer, Tanja Stamm