Gesundheit

Gesundheitsdaten auswerten, Patientensicherheit erhöhen

Leistungserbringer im Gesundheitswesen stehen vor der großen Herausforderung, die Behandlungsqualität im Gesundheitswesen zu verbessern, die Patientensicherheit zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten für Gesundheitsleistungen zu reduzieren. Smart-Data-Analysen auf medizinischen Daten stellen eine vielversprechende Möglichkeit dar, die Forschung und Entwicklung im Gesundheitswesen nachhaltig zu verändern. Aggregierte Patientendaten können zur Identifikation von Krankheitsmechanismen beitragen, Rekrutierungszeiten von Patienten in klinischen Studien reduzieren, die Überwachung der Medikamentensicherheit durch kontinuierliches Monitoring verbessern und Plausibilitätsprüfungen ärztlichen Handelns effizient und kostengünstig ermöglichen.

Health Discovery – Big Data-Analysen für die Medizin

Health Discovery ist die Text Mining- und Machine Learning-Plattform zur Analyse großer Mengen von Patientendaten. Mit Health Discovery können medizinische Dokumente nach Diagnosen, Symptomen, Verordnungen, besonderen Befundmerkmalen und weiteren Kriterien analysiert und durchsucht werden. Health Discovery ermöglicht sinnvolle Vorhersagen zu Diagnosen und Therapieverläufen. Patientenkohorten lassen sich mit wenigen Mausklicks zusammenstellen – sei es für Machbarkeitsstudien und Patientenrekrutierung für klinische Studien, zur Diagnoseunterstützung bei seltenen Krankheiten oder zur Unterstützung der medizinischen Kodierfachkräfte bei der medizinischen Leistungsabrechnung.

Beispiele Use-Cases Health Discovery

Automatische Kodierung
in der Auswertung von Arztbriefen

Niedergelassene Ärzte setzen Health Discovery ein, um Briefe von Krankenhäusern und Fachärzten halbautomatisch zu erfassen und zu analysieren. Durch die Erkennung des Patientennamens ist es möglich, Briefe automatisch in die elektronische Patientenakte einzusortieren. Der Arzt erhält einen schnellen Überblick über alle relevanten Informationen wie Diagnosen, Medikamente und Therapieempfehlung. Somit sparen sich Ärzte wertvolle Zeit, die Sie stattdessen der Behandlung von Patienten widmen können.

Automatische Kodierung
in Klinischen Landeskrebsregistern

Seit dem Krebsfrüherkennungs- und registergesetz (KFRG, 2013) werden deutschlandweit klinische Krebsregister aufgebaut. Sie streben die Erfassung aller Krebspatientinnen und Krebspatienten an, die an einer bestimmten Einrichtung bzw. einem Einrichtungsverbund oder (idealerweise) in einem definierten Einzugsgebiet behandelt wurden. Mehrere Landeskrebsregister setzen zur Automatisierung der Datenerfassung Health Discovery ein, um relevante Informationen aus Pathologieberichten zu extrahieren.

Hierzu gehören Tumorart, Diagnose, Morphologie, Topographie, TNM und Grading sowie tumorspezifische Rezeptoren-Stati. Hauptziele dieser Erfassung sind die Qualitätssicherung und die Darstellung der Ergebnisqualität der gesamten Behandlung von Krebspatienten.

Diagnose Support
für seltene Krankheiten

Es gibt über 7.000 seltene Krankheit. Betroffen sind davon über 350 Millionen Patienten weltweit. Es dauert dabei durchschnittlich sieben Jahre, bis eine seltene Krankheit korrekt diagnostiziert wird. Da für immer mehr seltene Krankheiten Therapien existieren, verlieren Patienten hierdurch wertvolle Zeit, in der die Krankheit fortschreitet und die Lebensqualität sinkt.

In Kooperation mit mehreren Neurologischen Universitätskliniken wurde Health Discovery für den Diagnosesupport von seltenen Krankheiten optimiert. Die Software analysiert die klinische Krankengeschichte der Patienten und sucht nach Phänotypen und Befunden, die für eine seltene Krankheit sprechen. Ein komplexes Ranking-Verfahren ermittelt die Sensitivität und Spezifität der Merkmale und schlägt den Ärzten Kandidaten vor, die vermutlich an einer seltenen Krankheit leiden. Die Kandidaten werden anschließend zu weiteren Untersuchungen eingeladen, um den Verdacht auszuschließen oder zu bestätigen. Hierdurch konnten bereits einige Patienten mit unterschiedlichen neurologischen Krankheitsbildern diagnostiziert werden.

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