DMEA 2024 (3/3) – Vier Digital Health Startups stellen sich vor

Metzolf optimiert Therapie- und Terminplanung in Krankenhäusern durch ein Multi-Ressourcenmanagement-System. Es berücksichtigt Personal, Räume, Geräte und Qualifikationen, um Prozesse effizienter zu gestalten und Ausfälle besser zu managen. Ziel ist es, mehr Zeit für Patienten und weniger Aufwand für Personal zu schaffen.

Metzolf verwendet Machine Learning zur Verbesserung von Planungsprozessen, allerdings nicht vollautomatisiert. Die Plattform ist webbasiert, leicht integrierbar und skalierbar. Nutzer erhalten Vorlagen und Empfehlungen, um Entscheidungen zu treffen, statt sich komplett auf KI zu verlassen.

Krankenhäuser müssen zuerst erkennen, dass sie solche Lösungen benötigen. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Ansprechpartner zu finden und ihnen den Nutzen des Systems klarzumachen, insbesondere angesichts der Komplexität der Krankenhausorganisationen.

Pipra AG entwickelt eine KI-basierte Lösung zur Risikoabschätzung für postoperatives Delir. Sie integriert sich in Krankenhausinformationssysteme und warnt Pflegekräfte, wenn ein Patient ein hohes Risiko für Delir hat, um präventive Maßnahmen gezielt einzusetzen.

Die KI basiert auf Daten, die während der Anästhesie-Sprechstunde erhoben werden, und berechnet Risiken vollautomatisch. Eine Integration in klinische Prozesse ist essenziell, um sicherzustellen, dass alle Patienten erfasst werden und Maßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden können.

Neben der Verbesserung der Patientensicherheit reduziert die Lösung die Verweildauer im Krankenhaus erheblich (z. B. von neun auf vier Tage), was deutliche Kosteneinsparungen für Krankenhäuser ermöglicht.

MPAssist konvertiert gesprochene Arzt-Diktate in kürzester Zeit in medizinische Berichte, die zu 95 % fehlerfrei sind. Die Software reduziert die Schreibzeit signifikant und verbessert die Qualität, indem sie medizinische Terminologie korrekt verwendet.

Zielgruppen sind Arztpraxen, Spitäler und Kliniken mit hohem Dokumentationsaufwand. Die Software wird auf Pay-per-Word-Basis vergütet, sodass Kunden nur für die tatsächlich benötigten Leistungen zahlen.

Eine Integration in Krankenhausinformationssysteme ist eine der größten Herausforderungen, um die Lösung nahtlos in bestehende Workflows zu integrieren und Fehlerquellen zu minimieren. Gespräche mit KIS-Anbietern laufen bereits.

MediCubecks bietet eine selbstbedienbare Kabine für medizinische Check-ups. In wenigen Minuten werden Vitalwerte wie Blutdruck, Herzfrequenz, Sauerstoffsättigung und Körperfett gemessen. Die Daten sind für klinische Anwendungen geeignet und können direkt in Krankenhausinformationssysteme integriert werden.

In Finnland wird die Kabine in Primär- und Sekundärversorgungszentren eingesetzt, sowohl für Routineuntersuchungen vor Arztterminen als auch für Nachkontrollen. Patienten können die Daten vor Ort erheben, was Zeit spart und den Bedarf an Personalressourcen reduziert.

MediCubecks entwickelt KI-Algorithmen zur Vorhersage von Langzeitrisiken wie Herzinfarkt oder Schlaganfall. Diese sollen künftig ohne Blutproben auskommen und voraussichtlich im nächsten Jahr als MDR-zertifiziertes Produkt verfügbar sein.