Die Digitalisierung des Gesundheitswesens bedeutet, dass die Erbringung medizinischer Dienstleistungen zunehmend auf autonome und vernetzte Softwaresysteme angewiesen ist, z. B. auf autonome Robotik und cloudbasiertes Telemonitoring über intelligente Wearables [1]. Die moderne Gesundheitsfürsorge setzt voraus, dass diese Systeme harmonisch interagieren, um die Patientenbetreuung zu verbessern [2], z. B. um proaktiv Informationen abzurufen und so die Zeit bis zur Behandlung zu verkürzen.

Angesichts dieser Entwicklungen ist es von entscheidender Bedeutung sicherzustellen, dass das emergente Verhalten, d. h. das Verhalten, das durch die Wechselwirkungen zwischen den Systemen und nicht durch die Systeme selbst verursacht wird [3], den allgemeinen Qualitätszielen der Systeme zuträglich bleibt. Bei komplexen Systemen erfordert die Analyse, dass diese Systeme als SoS (System-of-Systems) konzeptualisiert werden [4].

Im Labor für Softwarequalität bauen wir eine Umgebung auf, die es uns ermöglicht, solche SoS im Gesundheitswesen systematisch zu entwickeln und zu analysieren. Wir betrachten Kernsysteme im Gesundheitswesen, z. B. das Hospital Information System (HIS), das Hospital Logistics System (HLS) mit integrierter Robotikunterstützung und das Sepsis-Monitoring System (SMS) als eine Art Patientenmonitorringsystem (PMS), das die Patientenüberwachung zur rechtzeitigen Erkennung von Sepsis erleichtert, und unterstützen ihre unabhängige Entwicklung, Bereitstellung und Interaktion durch Cloud-native Technologien. Da SoS im Gesundheitswesen sicherheitskritisch sind, ist es entscheidend, dass nicht nur die einzelnen Systeme, sondern insbesondere auch die entsprechenden Systeminteraktionen systematisch entwickelt werden. Darüber hinaus muss das emergente Verhalten, das in diesen Interaktionen erfasst wird, systematisch analysiert und verstanden werden.