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Aus dem Markt  Medizinische Daten –








            ready für die Forschung







               Jedes Krankenhaus dokumentiert in seinen unterschiedlichen IT-Systemen eine Vielzahl von
               Daten. Die nutzt es in der Regel für betriebswirtschaftliche Zwecke, das Controlling und
               die operative Prozesssteuerung. Immer häufiger gibt es aber auch den Wunsch, die Daten
               für medizinische Fragestellungen und die Forschung einzusetzen. Das ermöglicht Dedalus
               HealthCare seinen Kunden mit der neuen Analytics & Research Platform. Was sich dahinter
               verbirgt und wie sie arbeitet, erläutert Jörg Stieg, Global Analytics Portfolio Business Unit

               Lead und Business Unit Manager TIP HCe, im Interview.


           Was verbirgt sich hinter der Analytics & Research
           Platform, Herr Stieg?
             Jörg Stieg: Die Plattform stellt eine einheitliche Datenbasis für
             medizinische Informationen zur Verfügung, die die Kliniken
             dann für verschiedene Use Cases verwenden können. So kann
             man auf Basis der Analytics & Research Platform interne und
             externe Forschung betreiben, medizinische Daten und deren
             Zusammenhänge fallübergreifend verstehen und somit den
             immensen Wert medizinischer Daten nutzen.

           Welche sind die wichtigsten Anwendungen, die auf der
           Plattform aufbauen?
             J. Stieg: Zentrale Anwendungen sind die Lösungen aus
             unserem clinalytix-Portfolio. Mit clinalytix Investigative
             können Anwender medizinische Daten  in einer  visuellen,
             leicht zu bedienenden Anwendung analysieren, etwa als
            Vorbereitung für Studien oder Forschungsprojekte. Die
             Daten lassen sich dynamisch filtern und visualisieren, um
             Patientenkohorten,  Muster  oder  Trends  zu  untersuchen.
             clinalytix Research leitet Nutzer mit gut dokumentierten
             und erklärenden Vorlagen für häufige Forschungsfragen
             wie etwa Überlebenskurven bei der Durchführung einer
             Forschungsanalyse an. Python-Funktionen beschleunigen
             gängige Forschungsaufgaben wie das Filtern von Daten
             für  Patientenkohorten  und  die  Durchführung  von
             Untersuchungen an diesen Kohorten. Und clinalytix Medical
            AI dient zur Vorhersage von Komplikationen wie etwa Delir,
             Sepsis, akutem Nierenversagen, Pneumonie und venöser
            Thromboembolie.




                                                            Jörg Stieg, Global Analytics Portfolio Business Unit Lead und
                                                            Business Unit Manager TIP HCe




                                                                                   Krankenhaus-IT Journal 1 /2025
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