Usecase 2: Differentialanalyse in der Notaufnahme
Patient*innen beantworten noch im Wartebereich per Self-Intake-App standardisierte Fragen in ihrer Muttersprache. Ein NLP-Extractor überführt ihre Antworten in codierte Symptome. Das Differentialdiagnose-Modell der Uni errechnet wahrscheinliche Krankheitsbilder. Arzt / Ärztin sieht beim Aufruf des Falls ein Preview-Panel mit Fragen, Symptomen und Top-Diagnosen, die zugleich in die EHR geschrieben und für Qualitätszwecke protokolliert werden.
Intelligente Notaufnahme-Triage
Diese Pipeline revolutioniert die Patientenaufnahme in Notaufnahmen durch die Integration von KI-gestützter Symptomanalyse und automatisierter Differentialdiagnostik direkt in den klinischen Workflow.
Vorteile für die Notaufnahme
- Mehrsprachige Aufnahme: Patienten können in ihrer Muttersprache kommunizieren
- Strukturierte Anamnese: Standardisierte Erfassung reduziert Informationsverlust
- Zeitersparnis: Ärzte erhalten vorab wichtige Diagnosehypothesen
- Verbesserte Triage: Kritische Fälle werden automatisch priorisiert
- Vollständige Dokumentation: Automatische EHR-Integration spart Zeit
- Kontinuierliches Lernen: Feedback verbessert die Diagnosegenauigkeit
Innovative Sprachverarbeitung
Die NLP-Engine kann Patientenantworten in verschiedenen Sprachen verstehen und in international standardisierte medizinische Codes (SNOMED CT) übersetzen. Dies ermöglicht eine präzise und kulturübergreifende Symptomerfassung.
Revolutionäre Notaufnahme-Diagnostik: Diese Lösung verbindet modernste KI-Technologie mit bewährten klinischen Workflows und schafft eine neue Generation intelligenter Notaufnahmen.
Service
Feedback Logger
A – Multilingual Patient Self-Intake App
Patient:innen beantworten auf Smartphone / Kiosk standardisierte Fragen in ihrer Muttersprache; Antworten werden strukturiert erfasst.
- Mehrsprachige Benutzeroberfläche
- Smartphone & Kiosk Integration
- Standardisierte Fragebögen
- Strukturierte Datenerfassung
B – Symptom-NLP Extractor
Freitexte & Antworten in standardisierte Symptom-Codes (z. B. SNOMED) umwandeln.
- Natural Language Processing
- SNOMED-CT Kodierung
- Freitext-Analyse
- Symptom-Standardisierung
C – Uni A Differential Diagnosis Model
Wahrscheinlichkeiten für mögliche Krankheitsbilder aus den codierten Symptomen berechnen.
- Probabilistische Diagnosemodelle
- Universitäre Forschungsmodelle
- Symptom-Pattern Recognition
- Differentialdiagnose-Ranking
D – Clinician Preview Panel
Fragen, Symptome und Top-Diagnosen live im Notaufnahme-Dashboard anzeigen, bevor der Arzt den Patienten sieht.
- Live-Dashboard Integration
- Vorbefund-Anzeige
- Priorisierungs-Interface
- Kliniker-Workflow-Optimierung
E – EHR Integration Service
Ergebnisse samt Diagnoselisten in die elektronische Patientenakte schreiben und verlinken.
- EHR-System Integration
- Automatische Dokumentation
- Diagnose-Verlinkung
- Patientenakte-Update
F – Audit & Feedback Logger
Modellversion, Eingaben, Ausgaben und ärztliches Feedback revisionssicher speichern.
- Revisionssichere Speicherung
- Feedback-Tracking
- Compliance-Dokumentation
- Qualitätssicherung