Diagnoseunterstützung durch künstliche Intelligenz für Labordaten: Wir unterstützen Ärzte in der Probenanforderung und Auswertung durch Kombination von Machine Learning mit aktuellem, medizinischem Forschungswissen. Dies ermöglicht eine gezieltere und frühere Erkennung von Krankheiten, wie beispielsweise Diabetes, Fettstoffwechselerkrankungen und Anämien.
Das Erfahrungswissen von Ärzten – in Form von anonymisierten und konkreten klinischen Entscheidungen – wird mit dokumentiertem Wissen (z.B. aus Leitlinien) mithilfe von Künstlicher Intelligenz und einem Knowledge-Graphen kombiniert. Dieses Vorgehen ermöglicht die medizinische Prüfung der Anwendung und „White box“ Machine Learning – es kann erklärt und überprüft werden, warum das Systeme bestimmte Diagnosevorschläge ableitet. Durch eine Anonymisierung von Daten vor Ort im Krankenhaus wirddie Einhaltung strenger Datenschutzgesetze gewährleistet.
Das Geschäftsmodell sieht vor, die Plattform gegen eine nutzungsabhängige Gebühr für Krankenhäuser und Laboratorien bereit zu stellen. Aktuell befinden wir uns in Pilotgesprächen mit verschiedenen Unikliniken und privaten Laboren (Stand 10/2020).