Resultate

7.7h

Zeitersparnis pro Woche für behandelnde Ärzte.

80%

weniger Belastung durch Dokumentation.

2.5x

mal detailliertere Berichte als manuelle Einträge.

Komplexität der medizinischen Fachsprache

Die Entwicklung eines hochpräzisen Sprachmodells für die medizinische Fachsprache stellte eine besondere Herausforderung dar, da medizinische Begriffe oft komplex und nuanciert sind.

Echtzeit-Funktionalität für nahtlose Arbeitsabläufe

Zudem musste sichergestellt werden, dass die Lösung in Echtzeit funktioniert, um den gewohnten Arbeitsablauf der behandelnden Ärztinnen und Ärzte nicht zu unterbrechen.

Sicherer Umgang mit sensiblen Patientendaten

Auch die Verarbeitung von sensiblen Patientendaten erforderte funktionierende Lösungen, um den höheren Anforderungen in diesem Bereich jederzeit gewährleisten zu können.

Unser Ansatz

Datengetriebene Innovation: Unsere datenbasierte Lösung wurde entwickelt, um die Effizienz in der medizinischen Dokumentation maßgeblich zu steigern.

KI für das Gesundheitswesen: Mit künstlicher Intelligenz haben wir die medizinische Dokumentation automatisiert und damit Ärztinnen und Ärzten wertvolle Zeit für die direkte Patientenbetreuung geschaffen.

Sprachtechnologie für die Medizin: Unsere innovative Sprachtechnologie transkribiert und strukturiert medizinische Gespräche präzise, um eine umfassende und genaue Dokumentation zu gewährleisten.

Industrie Perspektive

30%

der deutschen CEOs im Gesundheitswesen setzen KI-Lösungen ein, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Verwaltungsaufgaben zu automatisieren, wodurch mehr Zeit für die Patientenversorgung gewonnen wird.

188Mrd.

US-Dollar ist der prognostizierte Marktwert von KI im Gesundheitswesen bis 2030 weltweit und eröffnet enormes Potenzial für Innovationen und Effizienzsteigerungen.

Übersicht

Projekt Umfang

Das Projekt umfasste die Entwicklung einer KI-basierten Lösung zur automatisierten Transkription und Dokumentation medizinischer Gespräche. Hierbei lag der Fokus auf der präzisen Erkennung medizinischer Fachbegriffe, der Erstellung strukturierter Berichte und der Integration in bestehende Praxismanagementsysteme.

Key Objectives & Deliverables

1

Entwicklung eines präzisen LLMs für die erkennung medizinischer Fachsprache.

2

Erstellung eines robusten Natural Language Processing (NLP)-Modells zur Extraktion relevanter Informationen aus medizinischen Gesprächen

3

Design einer benutzerfreundlichen Oberfläche für optimale Benutzung.

4

Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit.

Adiu health ist ein innovatives Start-up, das sich auf die Automatisierung der ärztlichen Dokumentation spezialisiert hat. Mit Hilfe von KI revolutioniert Adiu die Art und Weise, wie Ärzte ihre Patientenbehandlungen durch passgenaue Zusammenfassungen dokumentieren.

Gesundheit & KI

Der Gesundheitssektor steht vor einem digitalen Wandel, bei dem Künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle spielt. KI-Anwendungen haben das Potenzial, die Effizienz von Prozessen zu steigern, die Genauigkeit von Diagnosen zu verbessern und die Patientenversorgung zu personalisieren. Von der medizinischen Bildverarbeitung bis zur Medikamentenentwicklung eröffnet KI neue Möglichkeiten, um die Herausforderungen im Gesundheitswesen zu meistern.

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Jeder zweite Arzt erlebt Burnout - Hauptursachen: zu viel Schreibarbeit, Bürokratie und zu lange Arbeitszeiten.

Medscape Physician Burnout and Depression Report, 2024

Projektphasen

Phase 1
Vorbereitung & Prototyping

Definition der Fähigkeiten der Anwendung: Automatisierte Transkription und Dokumentation medizinischer Gespräche

Implementierung eines minimalen Prototyps: Demonstration der Möglichkeiten der Transcription und Zusammenfassung von Doktor-Patienten Gesprächen

Design eines intuitiven Frontends

Phase 2
Implementierung & Deployment

Bereitstellen auf AWS: Hosting einer vollständigen Lösung auf AWS

Implementierung eines intuitiven Frontends: Aufbau eines modernen React-basierten Web-Frontends

Phase 3
Evaluation & Verbesserung

Evaluation: Intensive System und Funktionstests mit kleiner Gruppe von Domain Experten (Ärzten)

Verbesserung: Integration und Umsetzung des Feedbacks aus der Testgruppe in Bezug auf Funktionsumfang und Benutzung

Phase 4
Übergabe

Umfassende Schulung und Wissenstransfer: Dokumentation und Durchführung von Schulungen zur Gewährleistung einer nahtlosen Übernahme und der selbständigen Registrierung durch den Kunden.

Langfristige Partnerschaft: Adiu mit den Werkzeugen und der Unterstützung für kontinuierliche Verbesserung ausstatten und gleichzeitig sicherstellen, dass Perelyns Expertise jederzeit verfügbar ist.

Phase 1
Vorbereitung & Prototyping

Definition der Fähigkeiten der Anwendung: Automatisierte Transkription und Dokumentation medizinischer Gespräche

Implementierung eines minimalen Prototyps: Demonstration der Möglichkeiten der Transcription und Zusammenfassung von Doktor-Patienten Gesprächen

Design eines intuitiven Frontends

Phase 2
Implementierung & Deployment

Bereitstellen auf AWS: Hosting einer vollständigen Lösung auf AWS

Implementierung eines intuitiven Frontends: Aufbau eines modernen React-basierten Web-Frontends

Internal productionalisation: rollout to different departments within the company​

Phase 3
Evaluation & Verbesserung

Evaluation: Intensive System und Funktionstests mit kleiner Gruppe von Domain Experten (Ärzten)

Verbesserung: Integration und Umsetzung des Feedbacks aus der Testgruppe in Bezug auf Funktionsumfang und Benutzung

Phase 4
Übergabe

Umfassende Schulung und Wissenstransfer: Dokumentation und Durchführung von Schulungen zur Gewährleistung einer nahtlosen Übernahme und der selbständigen Registrierung durch den Kunden.

Langfristige Partnerschaft: Adiu mit den Werkzeugen und der Unterstützung für kontinuierliche Verbesserung ausstatten und gleichzeitig sicherstellen, dass Perelyns Expertise jederzeit verfügbar ist.

Welche Lösung suchen Sie?

Übersicht

Wir haben eine innovative Lösung entwickelt, die die medizinische Dokumentation revolutioniert. Durch den Einsatz modernster KI-Technologien ermöglicht unsere Software eine präzise und effiziente automatische Transkription von medizinischen Gesprächen. Und das DSVGO konform!

Vorteile für Unternehmen 

Die KI-basierte Transkriptionslösung optimiert Dokumentationsprozesse branchenübergreifend – von Gesundheitswesen und Recht über Bildung und Finanzen bis hin zu Medien und Kundenservice. Sie ermöglicht effiziente Protokolle, Archivierung und Kundeninteraktionen und passt sich flexibel an individuelle Anforderungen an.

Technische Architektur & Integration

Unsere Plattform ist modular aufgebaut und kann an individuelle Anforderungen angepasst werden. Durch die Verwendung von Cloud-basierten Technologien ermöglichen wir eine hohe Skalierbarkeit und können so auch große Datenmengen verarbeiten.

Adiu

Erstellung einer Arztkonsultation

Transkription

Zusammenfassung

Kristallklare Audioaufnahmen via Web und Mobil

Aufarbeitung der Krankengeschichte unter Einbeziehung der Erkenntnisse früherer Ärzte

Gründliche Patientenanalyse

Extrem schnelle NVIDIA A10 Tensor Core GPU

Nahezu Echtzeit-Stapelverarbeitung auf in der EU gehosteten AWS EC2-Maschinen

Extrem genaue OpenAI Whisper-Transkriptionen

Modernstes LLM von Anthropic -Claude 3.5 Sonett

Serverloses Computing mit AWS Lambda

Detailed medical documentation

Key Tech

LLM Frameworks

LangChain, LangGraph

LLMs

Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock

Modern Frontend

React

Backend Services

Docker, REST APIs

Cloud

AWS, ECS, CloudFront, MongoDB

Programming languages

Python, TypeScript

Laufender Prozess

Partnerschaft für gemeinsame Innovation

Adiu Health nutzt KI, um große Mengen an medizinischer Leitlinienliteratur in Wissensgraphen (Knowledge Graphs) zu transformieren. Diese innovative Lösung basiert auf der leistungsstarken Graphdatenbank Neo4j, die eine effiziente und sichere Speicherung sowie Nutzung dieser Graphen ermöglicht.

Durch die Anbindung der Wissensgraphen an LLMs können behandelnde Ärztinnen und Ärzte präzise, individualisierte Suchanfragen stellen. Zusätzlich werden Zusammenfassungen der Konsultationen durch automatisierte Nachprüfungen ergänzt, etwa bei der Überprüfung von Arzneimitteln oder der Auswahl geeigneter Behandlungsstrategien auf Basis aktueller Leitlinien.

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