Lösung für die Gesundheitsbranche
KI-gestützte Verarbeitung von Patientenakten, Laborberichten und medizinischer Literatur · Dosierungsdaten zu 100 % exakt · medizinische Bilddaten visuell verlustfrei · automatische Anonymisierung personenbezogener Angaben in Patientenakten
Dokumente der Gesundheitsbranche haben ihre eigenen Besonderheiten
Branchenspezifische Spezialisierungsstrategie für genau die passende Verarbeitung von Dokumenten der Gesundheitsbranche
Dokumente der Gesundheitsbranche haben ihre eigenen Besonderheiten
Bei medizinischen Dokumenten geht es um Leben und Tod:Eine falsche Ziffer bei der Dosierung ist ein Behandlungsfehler. Zugleich enthalten Patientenakten eine Fülle personenbezogener Angaben; gelangen sie ungefiltert in die Wissensdatenbank, ist das ein Compliance-Desaster. Unsere Lösung bringt „Präzision“ und „Sicherheit“ gleichermaßen auf den Punkt.
Warum generische Lösungen nicht ausreichen
Die kritischen Punkte von Dokumenten der Gesundheitsbranche: generische Werkzeuge behandeln alles gleich
Fehler bei Dosierung und Konzentration
Der Unterschied zwischen 0.5mg und 5mg: Zitiert die KI falsch, ist das ein Zwischenfall
Verfälschung medizinischer Bilddaten
Verlustbehaftete Komprimierung beeinträchtigt die diagnostische Referenz; die Radiologie ist die erste, die widerspricht
Offenlegung der Privatsphäre von Patienten
Werden Name, Ausweisnummer und Gesichtsbilder aus Patientenakten unverarbeitet aufgenommen, verstößt das gegen die Anforderungen an den Schutz personenbezogener Daten
Verlust von Fachterminologie
Die Zuordnung von ICD-Codes sowie von generischen Namen und Handelsnamen von Arzneimitteln wird zerstört
Vier-Kanal-Spezialisierungsstrategie
Text/Bild/Tabelle/Struktur – jeder Kanal ist auf die Besonderheiten der Gesundheitsbranche zugeschnitten
| Verarbeitungskanal | Branchenspezifische Spezialisierungsstrategie | Designbegründung |
|---|---|---|
| Textkanal | Arzneimittelnamen zweisprachig erhalten (generischer Name + Handelsname); Dosierungs-, Konzentrations- und Gewichtsangaben zu 100 % präzise erhalten; ICD-10/11-Codes unverändert erhalten; beschreibende Abschnitte der Krankengeschichte leicht komprimierbar | Eine falsche Dosierung ist ein Behandlungsfehler |
| Bildkanal | Verlustbehaftete Komprimierung medizinischer Bilddaten ist untersagt, nur verlustfreie Kodierungsoptimierung; bei pathologischen Schnitten bleibt die Annotationsebene erhalten; anatomische Schemata können in Vektorgrafiken überführt werden; Molekülstrukturformeln werden in SMILES überführt | Die Bildgenauigkeit beeinflusst die Diagnose |
| Tabellenkanal | Festes Schema für Tabellen der Laborwerte (Position/Ergebnis/Referenzbereich/Einheit); in Tabellen zum Medikationsplan sind Dosierung, Häufigkeit und Behandlungsdauer nicht komprimierbar | Laborwerte sind die Grundlage der Diagnose |
| Strukturkanal | Die vollständige Struktur bleibt erhalten: Hauptbeschwerde → aktuelle Anamnese → Vorerkrankungen → körperliche Untersuchung → weiterführende Untersuchungen → Diagnose → Behandlung; Literaturangaben bleiben vollständig erhalten | Die Struktur der Patientenakte ist die Logik der Behandlung |
Leistungszusicherung (SLA)
Entscheidend sind Daten, nicht Versprechungen
100%
Erhaltungsquote von Dosierungs- und Konzentrationsdaten
100%
Erhaltungsquote der ICD-Codes
≥50dB
PSNR der medizinischen Bilddaten (visuell verlustfrei)
<0.5%
Rückgang des F1-Werts bei der Erkennung klinischer Entitäten
Typische Anwendungsszenarien
Die greifbarsten Schritte für den KI-Einsatz in der Gesundheitsbranche
Wissensdatenbank für elektronische Patientenakten
Historische Patientenakten werden strukturiert aufgenommen und unterstützen klinische Entscheidungen sowie die wissenschaftliche Recherche
Arzneimittel-Wissensplattform
Aus Packungsbeilagen und Leitlinienliteratur entsteht eine pharmazeutische Wissensdatenbank
Anonymisierung von Forschungsdaten
Patientenakten und Bilddaten werden stapelweise anonymisiert und für Forschung und Training freigegeben
Weitere Branchenlösungen
Jede Branche hat ihre eigenen Besonderheiten
Daten aus Patientenakten zugleich sicher und nutzbar machen
Ein KI-Datenfundament, das den Compliance-Anforderungen an Gesundheitsdaten entspricht