Was FHIR-Validierung NICHT prüft

Fachliche Präzisierung vom 15.09.2026: Validatoren prüfen mehr als Struktur (u. a. Profile, Terminologiebindungen, Invarianten) und können Hinweise auf Probleme geben — der Text sagte zuvor, sie sähen nur die Form. Die vier Muster sind jetzt als nicht exklusive Beschreibung formuliert („können“ statt „jede“), und der Angebotshinweis verweist auf den SILD-Pilot statt auf ein quantifiziertes Audit produktiver Exporte. Ursprünglich veröffentlicht am 9. Juni 2026.

Ein FHIR-Bundle besteht die Validierung. Das heißt: Es erfüllt die geprüften Regeln. Allein belegt das nicht, dass die Bedeutung der Quelle angekommen ist.

Was die Validierung prüft

Ein Validator beantwortet eine präzise Frage: Entspricht diese Ressource den Regeln des Profils? Er prüft Struktur und Datentypen, Kardinalitäten, gebundene Terminologien, Slices, Constraints und Invarianten. Wenn alles passt: grün. Das ist wertvoll und notwendig — und es ist genau eine Ebene.

Was sie nicht prüft

Ob die Information der Quelle beim Transfer erhalten geblieben ist. Der Validator sieht die Ressource, die ankommt — nicht die, die hätte ankommen sollen. Er kann Hinweise liefern, etwa wenn eine Pflichtangabe fehlt oder ein Code nicht zum gebundenen ValueSet passt. Ist das Übriggebliebene aber regelkonform, bleibt ein Verlust gegenüber der Quelle für ihn in der Regel unsichtbar, denn die Quelle ist nicht Teil einer üblichen Zielvalidierung. Projektspezifische Regeln oder Tests können diesen Vergleich ergänzen. In unserer Arbeit an SILD beschreiben wir solche Verluste mit vier Mustern; ein einzelner Befund kann auch mehrere davon zugleich betreffen:

• Type Narrowing — ein präziser Begriff wird auf einen gröberen abgebildet (der spezifische SNOMED-Code landet als unspezifischer ICD-Eintrag). Das Zielelement ist valide; die Genauigkeit der Quelle steht im Ziel nicht mehr.
• Temporal Collapse — ein Zeitintervall wird auf einen Zeitpunkt reduziert (ein Verlauf von 08:12 bis 11:47 wird zum Ganztag). Das Datum ist formal korrekt; der zeitliche Bezug ist verloren.
• Attribute Dropping — ein qualifizierendes Attribut fehlt: Einheit, Status oder Negation. Je nach Profil sind „keine bekannte Allergie“ und ein fehlender Eintrag für den Validator gleichermaßen zulässig.
• Reference Severing — ein Verweis zwischen Ressourcen reißt, und der Kontext, der die Aussage trägt, geht verloren. Der Befund bleibt, seine Auftragsreferenz nicht.

Jeder dieser Verluste kann innerhalb einer technisch erfolgreichen, formal validen Übertragung auftreten.

Warum „validiert“ trügt

Die Validierung prüft, ob das Ergebnis die gewählten Regeln erfüllt — Struktur, Profile, Terminologiebindungen, Invarianten. Mit der Quelle vergleicht eine Zielvalidierung es allein nicht. Wer Datenqualität allein am grünen Häkchen misst, hält Regelkonformität für Informationserhalt.

Was es stattdessen braucht

Eine zweite Prüfebene mit einer anderen Frage: Ist die Bedeutung erhalten geblieben? Dafür müssen die zu erhaltenden Angaben und die Vergleichsregeln ausdrücklich vereinbart werden. Das verbindet technische Prüfung mit fachlicher Verantwortung. Dort setzt SILD an: Es vergleicht Quelle und Ziel anhand vereinbarter Prüfregeln und der vier Muster aus dem Modell FM-4 (selbstarchivierter, nicht begutachteter Preprint), als Bestandteil von CAIRN. Neben „grün“ steht damit ein nachvollziehbarer Befund — mit der Grenze, dass eine Stichprobe ohne Fund keine allgemeine Verlustfreiheit beweist.