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Gesundheitseinrichtungen sind Bergwerke für Datenschürfer. Denn der Dienst am Patienten verlangt seit jeher nach genauer Dokumentation aller Tätigkeiten – von der Anamnese über die Diagnose bis zu Therapie und Pflegeverlauf. Alles wird notiert und archiviert. Gesundheitsinformatikerinnen und -informatiker wissen, dass Klinikserver eine Unmenge von Informationen speichern, die für den künftigen Behandlungsverlauf bestimmend sein können, allerdings viel zu wenig genutzt werden. Das Problem war immer, die ungeheure Datenmenge sinnvoll auszuwerten. Diether Kramer und sein Team haben das in Kliniken bereits erprobte Konzept der Predictive Analytics weiterentwickelt, damit Risiken im klinischen Alltag mit Methoden des Machine-Learning früh und automatisiert erkannt werden können. Das Personalized Risk Tool (PRT) von Predicting Health, das auf langjähriger praktischer Erfahrung basiert, soll zu frühzeitiger Prävention führen – zum Wohle der Patientinnen und Patienten.

Ressourcensparend und vollautomatisch
Die Software berechnet das individuelle Risiko für das Auftreten einer Krankheit, einer Komplikation oder eines sonstigen klinisch relevanten Ereignisses (z. B. Intensivaufenthalt nach einer Operation), und das für einen bestimmten Zeitraum. Die zugrunde liegenden Algorithmen beruhen auf vorhandenen Daten – beispielsweise Informationen aus elektronischen Gesundheitsakten. Dazu gehören etwa Daten aus dem Labor, der Medikation, der Pflege und der medizinischen Dokumentation. Anders als bei konventionellen prädiktiven Programmen müssen keine speziellen Eingaben gemacht werden – in Zeiten des akuten Mangels an medizinischem und pflegerischem Personal ein zentraler Faktor des Grazer Unternehmenskonzepts.

Praktische Erfahrungen
Predicting Health hat eine für ein Start-up ungewöhnliche Gründungsgeschichte. Die Softwareentwicklung begann 2015 in einem heimischen Klinikverbund, der ein hauseigenes Data-Science-Team mit dem Projekt betraute. Drei Jahre später erfolgte der Roll-out eines ersten PRT-Moduls. 2019 wurde das Unternehmen Predicting Health gegründet, seit 2021 ist seine Software ein registriertes und zertifiziertes Medizinprodukt – eine unverzichtbare Voraussetzung für den Markteintritt. Im Jahr 2022 wurde das Produkt in einem weiteren großen Klinikverbund implementiert; seither sorgt es für Umsätze. Geschäftsführer Diether Kramer setzt auf die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der erprobten Prognose-KI. Die Skalierbarkeit des PRT erlaubt es, nahezu alle Krankenhäuser als potenzielle Kunden anzusprechen. Predicting Health plant, bis 2025 neue Module zu entwickeln, um zusätzliche Risiken abzudecken, die Prognosequalität zu steigern und eine breitere Datenbasis zu schaffen. Das langfristige Ziel besteht darin, die präventive Früherkennung vollständig zu automatisieren. Das soll das Gesundheitssystem entlasten und die Sicherheit der Patientinnen und Patienten erhöhen.

„Die aws unterstützte uns bei der Finanzierung, der Klärung der IP-Rechte, aber auch der Investorensuche maßgeblich. Das hilft bei der Kommerzialisierung enorm. Denn wir sind überzeugt davon, dass KI-gestützte Frühwarnsysteme in wenigen Jahren für Gesundheitseinrichtungen verpflichtend sein werden. Für die Spitäler erhöht die relativ kleine Investition die Patientensicherheit und entlastet das Personal. Die finanzielle Belastung des Gesundheitssystems wird signifikant reduziert.“ - Diether Kramer (CEO)

Tipp: Für Gründerinnen und Gründer im Gesundheitsbereich ist Durchhaltevermögen von entscheidender Bedeutung. Es ist unvermeidlich, dass auf dem Weg zur Entwicklung und Einführung neuer Technologien und Lösungen Hindernisse auftreten. Zwar ist es wichtig, Bedenken ernst zu nehmen, sie konstruktiv anzugehen. Zugleich muss man aber unbedingt an der Vision und dem Potenzial des Projekts festhalten. Bewahren Sie sich den Glauben an Ihre Idee!

www.predicting-health.at