MAIA steht für Medical Artificial Intelligence Assistant.

Mittels eines auf Leitlinien und Fachliteratur aufbauenden Regelwerkes kann MAIA 1.0 auf bis zu 22 potenziell nicht diagnostizierte, aber ableitbare Krankheiten und/oder medizinische Komplikationen bzw. Zustände aufmerksam machen („Tiplu-Verdachtsdiagnosen“).

Hierfür wendet MAIA 1.0 auf dem medizinischen State-of-the-Art basierende Regeln u. a. auf vorliegende Labor- und Vitalparameter an und leitet daraus begründete Hinweise auf das Vorliegen definierter Erkrankungen, bspw. einer akuten Nierenschädigung, Anämie oder Diabetes mellitus, ab.

Eintrittswahrscheinlichkeiten von bis zu sieben ausgewählten Erkrankungen und medizinischen Ereignissen, darunter Sturz, Sepsis oder schwere Hypoglykämie, werden mithilfe Künstlicher Intelligenz ermittelt („Tiplu-Risikoprädiktionen“).

Die Risikoprädiktionen basieren auf ML-Modellen, die auf einer großen Datenbasis trainiert wurden. Die Trainingsdaten beinhalten u. a. Laborwerte, Diagnosen und klinische Texte. Dabei haben die Modelle Muster gelernt, wie die Parameter der Patientenakte im Zusammenhang mit bestimmten Erkrankungen und medizinischen Ereignissen stehen. Aktuelle Behandlungsdaten für individuelle Patient:innen werden regelmäßig von den ML-Modellen analysiert.

Bei der Überschreitung bestimmter Grenzwerte wird ein entsprechender Hinweis generiert, der ein erhöhtes Risiko für dieses Ereignis bei dem/der Patient:in anzeigt.

Mit dem integrierten Hinweiseditor können zudem eigene Regeln erstellt werden, um neben den mit MAIA ausgelieferten Inhalten weitere Hinweise abbilden zu können.

Im Rahmen der Erstellung von benutzerdefinierten Verdachtsdiagnosen können Einzelschritte klinischer Prozesse (SOPs) durch den Medizinischen Admin hinterlegt und angezeigt werden. Diese Regeln können auch individuell für einzelne Fachabteilungen freigegeben werden.