Die Tiplu GmbH hat sich das Ziel gesetzt, Krankenhäuser im Kampf gegen COVID-19 bestmöglich zu unterstützen.
Die Tiplu GmbH hat in über 250 deutschen Krankenhäusern, darunter neun universitäre Standorte, das Medizincontrolling-Produkt MOMO installiert, das in der Lage ist, über standardisierte Schnittstellen eine strukturierte elektronische Patientenakte aus dem KIS und den Subsystemen zur Verfügung zu stellen.
Diese Daten – von der Anamnese über Labor- und Messwerte, Befunde und Berichte bis hin zu Arztbriefen und Altfalldaten – lassen sich über eine semantische Analyse und Maschinelles Lernen automatisiert, schnell und kostengünstig analysieren.
So können Prädiktionsmodelle entstehen und Risikofaktoren identifiziert werden. Vorhersagen, beispielsweise, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein/e COVID-19-Patient*in beatmet werden muss oder mit welcher Wahrscheinlichkeit ein/e Patient*in voraussichtlich intensivpflichtig werden wird, sind so möglich.
Daraus lassen sich entsprechende Ressourcen- und Kapazitätsplanungen personell und strukturell (z.B. hinsichtlich Intensivkapazitäten) ableiten, um die Patient*innen adäquat therapieren zu können.
„Die Methoden des maschinellen Lernens, welche wir einsetzen, sind auf dem aktuellen wissenschaftlichen Stand und wir entwickeln ausschließlich interpretierbare künstliche Intelligenz: Unsere Prädiktionen beinhalten stets eine Begründung, z.B. welcher Laborwert bzw. welche Vorerkrankungen des Patienten wie stark zum individuellen Risiko beitragen. Dieser Ansatz ermöglicht medizinisch relevante, quantitative Einsichten zu Risikofaktoren, sowohl fallbezogen als auch für eine Population.“ (Dr. rer. nat. Moritz Augustin, Leiter Maschinelles Lernen, Tiplu GmbH – Zweigniederlassung Berlin)
Weitere Forschungsmodelle im Hinblick auf Symptome, Medikation, Therapie, Krankheitsverläufe und Prognosen werden derzeit von unserem erfahrenen Forscherteam und KI-Experten um Dr. rer. nat. Moritz Augustin umgesetzt.
Da die Analysen in den jeweiligen Krankenhäusern durchgeführt werden, wird den datenschutzrechtlichen Bestimmungen zu jeder Zeit Rechnung getragen.
Die Ergebnisse der Datenanalysen lassen sich über ein spezielles Verfahren deutschlandweit anonymisiert zusammenführen und auswerten (z.B. im Forschungsnetzwerk der Uniklinika gegen COVID-19).
Tiplu übernimmt per Fernwartungszugang die Einrichtung der Schnittstelle zu Ihrem KIS und sorgt für die Wartung des Servers und der Schnittstelle in Abstimmung mit Ihrer IT. Zudem kann ein Grafikkarten-Server bei Bedarf kurzfristig durch Tiplu beschafft werden.
Haben Sie spezielle Vorstellungen oder Wünsche im Hinblick auf Forschungsprojekte oder Entwicklungspartnerschaften? Gern können Sie sich für weitere Informationen, die technischen Voraussetzungen oder Abstimmungen direkt an die Tiplu GmbH wenden:
Peter Molitor
Gesellschafter Tiplu GmbH
Karnapp 25
21079 Hamburg
040-2286 100 34
p.molitor@tiplu.de
Beispiel-Projekt aus Tiplu-Entwicklung: Risiko für respiratorische Insuffizienz / maschinelle Beatmung
Methode: Interpretierbares Maschinelles Lernen (basierend auf Lundberg et al., Nature Biomedical Engineering 2018, Nature Machine Intelligence 2020).
Daten: Alle Fallinformationen bis 24 Stunden nach Aufnahme des/der Patient*in (u.a. Vorerkrankungen aus der Anamnese, Daten aus Voraufenthalten, Laborwerte, Messwerte/Vitalparameter, Prozeduren). Diese werden automatisch und „live“ aus dem KIS ausgelesen. 7,7% Fälle mit respiratorischer Insuffizienz bzw. maschineller Beatmung im Datensatz.
Prädiktionsgenauigkeit:
Integration: Prädiktionsmodell in Software MOMO
Die Tiplu GmbH möchte auf diesem Wege einen hilfreichen Beitrag zur Forschung und zur akuten Versorgungssteuerung leisten.
Über TIPLU:
Die Tiplu GmbH ist ein 2016 gegründeter Softwareanbieter, der sich auf die Analyse von Krankenhausdaten spezialisiert hat. Das Unternehmen zeichnet sich durch die Verbindung von Expertisen aus Medizin, Ökonomie, Maschinellem Lernen und Software-Entwicklung aus. MOMO wird aktuell in über 250 Krankenhäusern eingesetzt.