LMU

Großer Schritt in der Digitalisierung der ambulanten Behandlung

29. September 2022

Durch die Digitalisierung mit der Software von Avelios Medical werden am LMU Klinikum inzwischen nicht nur ambulante Prozesse tiefgehend digitalisiert, sondern zeitgleich auch bis zu 2.000 strukturierte Datenpunkte pro ambulanter Behandlung transparent während der Dokumentation generiert.

Die Digitalisierung im Gesundheitswesen schreitet voran. Dennoch sind strukturierte Daten zu körperlichen Untersuchungen und Anamnese im ambulanten Bereich bisher kaum vorhanden. Diese strukturierten Daten bilden die Grundlage, um Prozesse im Bereich der Behandlung effizienter zu gestalten sowie eine datengetriebene Forschung, insbesondere mit Künstlicher Intelligenz, zu ermöglichen.

Am LMU Klinikum in München wird deshalb die modulare Softwareplattform Avelios eingesetzt, welche nicht nur eine nutzerfreundliche und tiefgehende Digitalisierung der Behandlung von Patient:innen ermöglicht, sondern zeitgleich auch mit ihren automatisiert generierten Daten zum Erfolg von aktuell laufenden Forschungsprojekten wie dem vom Bundesministerium für Gesundheit (BMG) mit 2,4 Mio. Euro geförderten Projekt DR-AI beiträgt.

Nach erfolgreichem Start in der Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie wird die neue Software nun klinikumsweit ausgerollt


Nachdem sich das Pilotprojekt mit der Avelios Software seit Herbst 2021 mehrere Monate in der dermatologischen Ambulanz, einer der patientenstärksten Ambulanzen mit über 88.000 ambulanten Patient:innen pro Jahr, erfolgreich etabliert hat, wird diese derzeit in den nächsten Ambulanzen des LMU Klinikums ausgerollt. 

"Durch die Einführung von Avelios wurden wir deutlich effizienter und konnten uns durch Funktionen wie z.B. den automatisiert generierten Arztbrief deutlich mehr Zeit für unsere Patient:innen nehmen und so die Behandlungsqualität deutlich steigern. Zusätzlich haben wir bereits zahlreiche strukturierte Behandlungsdaten automatisiert für unsere Forschung generieren können," sagt Prof. Dr. med. Lars E. French, Direktor der Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie des LMU Klinikums.

Mit dem geplanten klinikumsweiten Einsatz der Plattform im ambulanten Bereich kommt die Digitalisierung im LMU Klinikum einen großen Schritt voran: "Für mich ist das Fazit: fachlich modern, richtungsweisend und gut durchdacht ist der modulare Plattformansatz von Avelios Medical, der sich mit flexiblen und kostenfreien Schnittstellen in die vorhandene IT-Infrastruktur einfügt. Die mögliche Vernetzung mit modernen Softwarelösungen, Apps und Devices ist eines der ausschlaggebenden Kriterien für den Einsatz in unseren Ambulanzen gewesen", sagt Dr. Kurt Kruber, Leiter der Abteilung Medizintechnik und IT am LMU Klinikum.

Prof. Dr. med. Markus M. Lerch, Ärztlicher Direktor und Vorsitzender des Vorstands, betont: „Mit der Ausweitung der Software auf weitere Ambulanzen des LMU Klinikums stehen uns zukünftig strukturierte Daten zu zigtausenden von Behandlungen jährlich über alle Fachbereiche hinweg zur Verfügung. Durch die anstehende Zusammenführung dieser Daten in unserem Datenintegrationszentrum (MeDICLMU) haben wir perspektivisch nicht nur die Möglichkeit, Fragen zu unseren Behandlungsergebnissen und der Qualität der Versorgung zu beantworten, sondern auch künstliche Intelligenz einzusetzen, um zukünftige Entscheidungsunterstützungs-systeme für die klinische Arbeit zu entwickeln."

Avelios Medical liefert strukturierte Daten für das Forschungsprojekt DR-AI


Das Projekt DR-AI ist ein vom Bundesministerium für Gesundheit mit 2,4 Mio. Euro gefördertes Projekt und ist getragen von den Konsortialpartnern der LMU Dermatologie (Prof. Dr. med. Lars E. French, Prof. Dr. med. Daniela Hartmann, Dr. med. Sebastian Krammer), der LMU Radiologie (Prof. Dr. rer. nat. Michael Ingrisch, PD Dr. med. Bastian Sabel), der TUM Informatik (Prof. Dr. Nassir Navab, PD Dr. rer. nat. Tobias Lasser) und der TUM Ethik (Prof. Dr. Alena Buyx), welches die Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz in der Medizin erforscht. Im Rahmen dessen konnte unter anderem bereits ein neuer Algorithmus zur Detektion von Hauterkrankungen entwickelt werden, der auf einem sogenannten multimodalen, mehrstufigen Prozess der Datenzusammenführung basiert. Dieser wird aktuell mit realen strukturierten Bild- und Metainformationen aus der Avelios-Software trainiert, um ihn für die klinische Routine einsatzfähig zu machen.

Quelle: lmu-klinikum.de
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