Klinische Intelligenz braucht Belege.
Spezialisierte Modelle, um medizinische Informationen zu verstehen, zu strukturieren und mit ihren Quellen zu verknüpfen.
Technologien für klinisches Verständnis, zugeschnitten auf das Gesundheitswesen: präzise Konzepte, erhaltener Kontext, semantische Interoperabilität und kontrollierter Rechenaufwand.
- Bezeichnung
- Diabetes mellitus Typ 2
- System
- SNOMED CT
- Code
- 44054006
- Hierarchie
- Klinischer Befund
1 Erwähnung
#1 · Seite 1 · Diabetes mellitus Typ 2
0.377 · 0.101 · 0.153 · 0.013
Klinische Bedeutung verstehen, nicht nur Wörter erkennen.
Bestätigt, vermutet, verneint oder familiär: Derselbe Begriff kann ganz Unterschiedliches aussagen.
Klinische Extraktion
Medizinische Konzepte in den unterstützten Dokumenten erkennen.
Kontextualisierung
Aussagen, Negationen, Hypothesen und weitere von den Modellen abgedeckte Situationen unterscheiden.
Terminologien
Klinische Formulierungen den unterstützten Referenzsystemen zuordnen, darunter SNOMED CT.
Mehrsprachigkeit
Medizinische Ausdrücke über die validierten Sprachen und Terminologien hinweg verknüpfen.
Soziale Determinanten
Dokumentierte soziale Informationen, strukturiert, soweit die Modelle sie abdecken.
Nachvollziehbarkeit
Ergebnisse mit den Dokumenten und Textstellen verknüpfen, aus denen sie extrahiert wurden.
Von der Erwähnung zur nutzbaren InformationKlinische Informationen behalten ihren Kontext.
- 3
Bereitstellen
Strukturierte Ergebnisse liefern, nachvollziehbar bis zum Quelldokument.
- 2
Kontextualisieren
Ihre Bedeutung verstehen und sie gemeinsamen Referenzsystemen zuordnen.
- 1
Erkennen
Medizinische Erwähnungen und Konzepte in den analysierten Inhalten finden.
Das medizinische Gedächtnis, aufgebaut auf Ihrer bestehenden IT.
Die bestehenden HL7-Datenflüsse speisen einen FHIR-Server. CLARYS Medical Memory erschließt ihren Wert, für die Versorgung und darüber hinaus.
Sichere IT · On-Premise oder Cloud
Erzeugen · Versorgung und Daten
Bestehende Anwendungen
- Aufnahme
- Radiologie
- Labor
- X
- Y
- KIS
Anwendungsdaten: logisches Ziel
Anwendungsdaten
Standardisieren · Sichern
Standardisierte Daten
Lesen · Verbinden · Erschließen
Primär- und Sekundärnutzen
Kontextueller Aufruf von CLARYS Medical Memory
- Sicherer externer Zugriff
- Mobiler Zugriff
- Ambulant-stationäre Vernetzung
- Zentraler Zugangspunkt
Nur ADT- und Dokumentenflüsse, seit Jahren überall etabliert.
Mit Ihren gewohnten Interoperabilitätspartnern oder Ihren eigenen Teams ist die Einrichtung einfach: Ihre bestehenden Datenflüsse genügen.
Gemessene Leistung.
Datenmenge, Geschwindigkeit, Abdeckung: CLARYS Intelligence wird an realistischen Datenmengen und im Vergleich zu einer Open-Source-Referenz gemessen.
Im Maßstab einer Einrichtung
10.000 Patienten, durchschnittlich 100 Dokumente pro Patient
- 120 ms
- Antwortzeit
- < 2 min
- für die vollständige Datenaufnahme*
- ÷ 100
- 60 GB Dokumente, nach der Datenaufnahme auf 600 MB reduziert
Im Vergleich zu MedCAT, der Open-Source-Referenz
228 Befundberichte, identischer Umfang für SNOMED CT und ICD-10
- +33 %
- mehr unterschiedliche Konzepte erkannt (2.118 gegenüber 1.590)
- × 8
- mehr ICD-10-Konzepte erkannt (319 gegenüber 39)
- 94 %
- der von MedCAT gefundenen Konzepte ebenfalls erkannt
- 1,5 ×
- schneller: 8,1 ms gegenüber 12 ms pro Dokument
Interne Messungen von ESPEIR. Deterministische und reproduzierbare Extraktion, ohne generatives Modell. Die Ergebnisse gelten für die angegebenen Korpora und Umfänge. * Datenaufnahme ohne OCR, bei Dokumenten, die bereits im Textformat vorliegen.
Strukturierte Daten für den Austausch mit bestehenden Systemen.
Ein Austauschformat allein genügt nicht: Klinische Informationen müssen erkannt, kontextualisiert und korrekt dargestellt sein.
FHIR R4
Standardisierte Ressourcen, je nach verfügbaren Profilen.
International Patient Summary
Das Wesentliche zum Patienten, je nach zugänglichen Daten.
Klinische Terminologien
Konzepte, abgebildet auf die unterstützten Codiersysteme.
Nachvollziehbarkeit
Die Herkunft jeder bereitgestellten Information, jederzeit auffindbar.
Die Sekundärnutzung vorbereiten, ohne die Zwecke zu vermischen.
Daten aus der Versorgung dürfen nicht automatisch weiterverwendet werden: Forschung und Steuerung folgen eigenen Regeln für Governance und Zugriff.
Der EHDS in Europa und vergleichbare Programme in anderen Ländern stärken diesen Rahmen schrittweise. ESPEIR entwickelt Funktionen, die diese Entwicklung unterstützen, kann allein aber keine regulatorische Konformität garantieren.
Vergleichbare Rahmen, Land für Land
Europäischer Gesundheitsdatenraum
Patientenkurzakten, Interoperabilität und geregelte Sekundärnutzung von Daten, mit schrittweisen Pflichten ab 2029.
Elektronische Patientenakte
Die ePA für alle wird seit 2025 ausgerollt. Krankenhäuser stellen unter anderem Entlassbriefe sowie Labor- und Bildgebungsbefunde ein.
Single Patient Record
Der 10-Jahres-Plan des NHS sieht eine einheitliche Patientenakte vor, ab 2028 in der NHS App einsehbar.
Rural Health Transformation Program
50 Milliarden US-Dollar für 2026-2030 zur Modernisierung der ländlichen Versorgung, darunter Plattformen für den Datenaustausch und klinische Netzwerke, an denen Community Health Centers (CHC) teilnehmen.
Testen Sie CLARYS Intelligence an Ihrem Anwendungsfall.
Gemeinsam definieren wir die gesuchten Konzepte, den Testkorpus und die Qualitätskriterien für Ihr Projekt.