Tempus
Tempus ist ein führendes Technologieunternehmen, das die Präzisionsmedizin durch die praktische Anwendung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen vorantreibt. Es …
Tempus ist ein führendes Technologieunternehmen, das die Präzisionsmedizin durch die praktische Anwendung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen vorantreibt. Es nutzt eine der weltweit größten Bibliotheken multimodaler klinischer und molekularer Daten, um Ärzten bei der Bereitstellung personalisierter Patientenversorgung zu helfen und die Entdeckung und Entwicklung neuer Therapeutika zu beschleunigen.
Über Klinische Unterstützung
KI-Tools zur klinischen Unterstützung sind eine spezialisierte Klasse von KI-Assistenten, die entwickelt wurden, um medizinisches Fachpersonal bei diagnostischen, therapeutischen und administrativen Aufgaben zu unterstützen. Diese Tools nutzen maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um komplexe medizinische Daten zu analysieren, einschließlich Patientenakten, Bildgebung und klinischer Literatur. Ihr Hauptwert liegt in der Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, der Personalisierung von Behandlungsplänen und der Automatisierung der Dokumentation, was letztendlich das Burnout von Klinikern reduziert und die Patientenergebnisse verbessert. Sie fungieren als intelligente Co-Piloten im klinischen Arbeitsablauf und liefern evidenzbasierte Erkenntnisse direkt am Behandlungsort.
Kernfunktionen
- Automatisierung der klinischen Dokumentation: Transkribiert automatisch Patient-Arzt-Gespräche in strukturierte klinische Notizen (z.B. SOAP-Notizen) für EPA-Systeme.
- Diagnostische Entscheidungsunterstützung: Analysiert Symptome, Laborergebnisse und medizinische Bilder, um potenzielle Diagnosen vorzuschlagen und kritische Befunde hervorzuheben.
- Empfehlung von Behandlungspfaden: Empfiehlt evidenzbasierte Behandlungsoptionen durch den Abgleich von Patientendaten mit klinischen Leitlinien und medizinischer Forschung.
- Abruf medizinischer Informationen: Bietet schnellen, kontextbezogenen Zugriff auf Informationen aus medizinischen Fachzeitschriften, Medikamentendatenbanken und klinischen Studienregistern.
Anwendungsszenarien
Diese Tools werden hauptsächlich in Krankenhäusern, Kliniken und Privatpraxen eingesetzt. Ärzte, Spezialisten (wie Radiologen und Onkologen), Pflegekräfte und medizinische Schreiber nutzen sie, um Patiententermine zu optimieren, komplexe Fälle zu analysieren und auf dem neuesten Stand der medizinischen Entwicklungen zu bleiben. Beispielsweise könnte ein Hausarzt einen KI-Schreiber verwenden, um die Dokumentationszeit zu verkürzen, während ein Onkologe ein Tool nutzen könnte, um personalisierte Therapieoptionen auf Basis genomischer Daten zu identifizieren.
Auswahlkriterien
Bei der Auswahl eines KI-Tools zur klinischen Unterstützung sollten Sie der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (wie HIPAA oder DSGVO) und der Datensicherheit Priorität einräumen. Bewerten Sie die Fähigkeit zur nahtlosen Integration in bestehende elektronische Patientenaktensysteme (EPA). Es ist auch entscheidend, die klinische Validierung und die Evidenz zu bewerten, die die Algorithmen des Tools stützen. Berücksichtigen Sie schließlich die Spezialisierung des Tools, um sicherzustellen, dass es zu Ihrem spezifischen medizinischen Fachgebiet oder Ihren klinischen Bedürfnissen passt.
Klinische UnterstützungAnwendungsfälle
Automatisierung der Erstellung klinischer Notizen
Ein Hausarzt behandelt täglich über 20 Patienten und verbringt nach Feierabend viel Zeit mit der Dokumentation. Durch den Einsatz eines KI-Tools zur klinischen Unterstützung mit Ambient-Scribe-Funktionen wird das gesamte Patientengespräch erfasst, analysiert und automatisch in eine umfassende SOAP-Notiz direkt in der EPA strukturiert. Dieser Prozess macht manuelle Notizen überflüssig, reduziert die Dokumentationszeit um über 70 % und ermöglicht es dem Arzt, sich während des Besuchs vollständig auf den Patienten zu konzentrieren, was sowohl die Behandlungsqualität als auch die Work-Life-Balance verbessert.
Unterstützung bei der radiologischen Bildanalyse
Ein Radiologe steht vor einer großen Warteschlange von medizinischen Bildern (CT-Scans, MRTs), die auf eine Überprüfung warten. Ein KI-Tool zur klinischen Unterstützung für die Radiologie analysiert diese Bilder vor der menschlichen Überprüfung, markiert potenzielle Anomalien, misst Knötchen und vergleicht sie mit früheren Scans. Dieses System fungiert als zweiter Leser und hilft dabei, kritische Fälle zu priorisieren, das Risiko übersehener Befunde zu verringern und die Leseeffizienz zu steigern. Der Radiologe kann sich dann auf komplexe Befunde konzentrieren und die Vorschläge der KI bestätigen, was zu schnelleren und genaueren Diagnosen für die Patienten führt.
Erstellung von Differenzialdiagnosen
In einer geschäftigen Notaufnahme beurteilt ein Arzt einen Patienten mit einer komplexen Reihe unspezifischer Symptome. Der Arzt gibt die Symptome, Vitalzeichen und ersten Laborergebnisse des Patienten in ein KI-Tool zur klinischen Unterstützung ein. Die KI analysiert diese Daten schnell anhand einer riesigen medizinischen Wissensdatenbank und erstellt eine Rangliste potenzieller Differenzialdiagnosen zusammen mit den wichtigsten Befunden, die jede einzelne stützen. Dies gibt dem Arzt einen strukturierten Überblick über die Möglichkeiten, hilft, kognitive Verzerrungen zu vermeiden, und stellt sicher, dass auch seltenere, aber kritische Zustände berücksichtigt werden, was eine zeitnahe und genaue diagnostische Abklärung erleichtert.
Optimierung von onkologischen Behandlungsplänen
Ein Onkologe entwickelt einen Behandlungsplan für einen Patienten mit einer seltenen Krebsart. Er verwendet eine KI-Plattform zur klinischen Unterstützung, die die genomischen Daten, pathologischen Berichte und die Krankengeschichte des Patienten analysiert. Die KI gleicht diese Informationen mit den neuesten Daten aus klinischen Studien, Forschungspublikationen und Behandlungsleitlinien ab. Anschließend präsentiert sie einen Bericht mit personalisierten Therapieempfehlungen, einschließlich zielgerichteter Therapien und Immuntherapien, geordnet nach vorhergesagter Wirksamkeit und potenziellen Nebenwirkungen. Dies befähigt den Onkologen, eine fundiertere, datengestützte Entscheidung zu treffen, die auf das einzigartige biologische Profil des einzelnen Patienten zugeschnitten ist.
Optimierung der medizinischen Kodierung und Abrechnung
Die Abrechnungsabteilung eines Krankenhauses kämpft mit Kodierungsungenauigkeiten und Antragsablehnungen, was sich auf die Einnahmezyklen auswirkt. Sie implementieren ein KI-Tool zur klinischen Unterstützung, das klinische Dokumentationen aus der EPA automatisch überprüft. Die KI verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache, um in den Notizen erwähnte Diagnosen, Verfahren und Dienstleistungen zu identifizieren und die genauesten ICD-10- und CPT-Codes vorzuschlagen. Dies reduziert den manuellen Kodierungsaufwand, minimiert menschliche Fehler, beschleunigt den Abrechnungsprozess und verbessert die Rate sauberer Anträge, was zu schnelleren Erstattungen und einer besseren finanziellen Gesundheit für die Organisation führt.
Beschleunigung des Abgleichs für klinische Studien
Ein Koordinator für klinische Forschung an einem großen Forschungskrankenhaus muss geeignete Patienten für eine neue onkologische Studie mit komplexen Einschlusskriterien identifizieren. Das manuelle Durchsuchen von Tausenden von Patientenakten ist langsam und fehleranfällig. Durch die Verwendung einer KI-Plattform zur klinischen Unterstützung kann der Koordinator die Studienkriterien definieren, und die KI scannt strukturierte und unstrukturierte Daten im EPA-System des Krankenhauses, um potenzielle Kandidaten in wenigen Minuten zu finden. Das System präsentiert eine Rangliste geeigneter Patienten, die es dem Forschungsteam ermöglicht, den Rekrutierungsprozess schnell zu beginnen, die Studienteilnahme zu beschleunigen und neue Therapien schneller zu den Patienten zu bringen.