Medinside - Das Portal für die Gesundheitsbranche

• Regionalspitäler stehen vor einem organisatorischen Umbau

  Noch prägen kleine, selbständige Regionalspitäler mit 5'000 und weniger stationären Patienten pro Jahr die Spitallandschaft der Schweiz: Rund 36 Prozent der 101 Akutspitäler haben im Jahr 2023 zu ihnen gezählt. Doch sie stehen besonders unter Druck und suchen neue Modelle für die regionale Gesundheitsversorgung. Denn die Herausforderungen für sie wachsen in einer Branche, in der Grösse immer mehr zu einem wirtschaftlichen und qualitativen Vorteil wird.

• Vingt ans plus tard, la France adopte son nouveau décret infirmier

  Publié le 24 décembre, le nouveau cadre réglementaire de l'exercice infirmier en France a été largement salué par la profession. Vingt ans après le premier décret de 2004, ce texte redéfinit en profondeur le rôle infirmier, lui conférant davantage d'autonomie, un périmètre de compétences élargi et une reconnaissance juridique explicite de pratiques déjà observées sur le terrain.

• Quand l'apprentissage devient un jeu – la gamification dans l'enseignement médical

  La formation médicale traditionnelle peut être austère et exigeante. Il existe pourtant des moyens de transmettre des contenus complexes de manière motivante, comme la gamification. Des éléments tels que des systèmes de points, des niveaux ou une compétition ludique incitent à apprendre de manière active. Les étudiants et les médecins sont ainsi impliqués de manière interactive et encouragés à réfléchir de façon autonome.

• Medinside-Podcast: Das waren die Topthemen 2025

  Das Jahr 2025 war für die Schweizer Gesundheitsbranche ein Jahr voller Umbrüche, Debatten und richtungsweisender Entwicklungen. In der neuen Folge des Medinside-Podcasts blicken wir zurück auf die Themen, die die Branche am stärksten bewegt haben:

• «Se fier aveuglément à l'IA peut avoir des conséquences désastreuses»

  Où voyez-vous les plus grandes opportunités d’utilisation de l’IA dans les établissements de santé?

  L’IA est particulièrement adaptée aux tâches nécessitant le traitement de grandes quantités de données et la gestion de dépendances complexes, notamment lorsque qu’un certain degré d’imprécision existe ou peut être toléré. La reconnaissance de modèles et d’écarts peut, par exemple, apporter davantage de simplicité ou de qualité dans les analyses et les diagnostics. Mais au final, il faut toujours un spécialiste capable de comprendre, d’interpréter et de valider les résultats de l’IA.