Verbessern Sie das Leben Ihrer Patienten mit Hilfe von KI
Health Discovery ist die Text Mining- und Machine Learning-Plattform zur Analyse großer Mengen von Patientendaten.
Health Discovery im Überblick
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. Heterogene Patientendaten in strukturierter und unstrukturierter Form werden harmonisiert, mittels Text-Mining und Natural Language Processing inhaltlich analysiert und über eine einheitliche Oberfläche durchsuchbar gemacht.
Health Discovery ermöglicht sinnvolle Vorhersagen zu Diagnosen und Therapieverläufen. Patientenkohorte lassen sich unterstützt durch Natural Language Processing 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.
Anwendungsfälle
Die Nutzung elektronischer Patientendaten hat einen nachhaltigen Einfluss auf die medizinische Forschung. Medizinische Routinedaten können verwendet werden, um retrospektive Beobachtungs- und Vergleichsstudien durchzuführen. Viele der in der klinischen Forschung benötigten Informationen, wie Diagnosen und Symptome, Therapieverlauf, Funktionswerte und vieles mehr sind häufig nur im Freitext verfügbar. Wenn diese Daten aus den Texten extrahiert und in strukturierter und semantisch normalisierter Form zur Verfügung gestellt werden, werden viele Studien erst möglich, da wesentlich mehr klinische Parameter verfügbar sind und mehr Patienten in die Studien einbezogen werden können.
Mit der Einführung von Diagnoses Related Groups (DRGs) hat sich die Kodierung und Abrechnung von medizinischen und pflegerischen Leistungen erheblich geändert. Die manuelle Kodierung ist komplex und fehleranfällig, gleichzeitig ist es ein repetitiver und zeitaufwändiger Prozess.
Mit Health Discovery können fehlende Abrechnungs-Codes und Dokumentationslücken schnell und genau identifiziert werden. Es ermöglicht die automatisierte Identifikation von durchgeführten Diagnosen und Prozeduren und liefert entsprechende Belege in den Texten. So müssen keine großen Mengen klinischer Daten mehr manuell gesichtet werden und Kodierfachkräfte können sich auf das Wesentliche ihrer Arbeit konzentrieren.
Medizinische Behandlungsfehler sind in westlichen Ländern unter den häufigsten Todesursachen. Einer der Gründe ist das Fehlen von relevanter Information zum richtigen Zeitpunkt. Gleichzeitig verdoppelt sich das medizinische Wissen heutzutage alle 100 Tage, was es für medizinisches Fachpersonal unmöglich macht, das gesamte Wissen über Krankheiten, Therapien und deren Wechselwirkungen im Auge zu behalten. Der Einsatz von Informationstechnologie ist daher in Klinik und Praxis nicht mehr wegzudenken. Bestehende Informationssysteme sind jedoch häufig isoliert und Gesundheitsdaten nicht systematisch auswertbar. Eine Lösung bietet der Einsatz künstlicher Intelligenz in Kombination mit NLP (Natural Language Processing): Große Mengen gesundheitsrelevanter Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Formaten können miteinander verknüpft und analysiert werden. Dieses Wissen kann überall dort zur Verfügung gestellt werden, wo medizinische Entscheidungen getroffen werden müssen. Mehr…
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