In der Welt des Theaters ist der ‚Deus ex machina‘, der Gott aus der Maschine, ein Trick, um unlösbare Konflikte zu lösen. Kann Künstliche Intelligenz (KI) für die Innere Medizin auch ein solcher Problemlöser sein? Auf dem Jahreskongress der Deutschen Gesellschaft für Innere Medizin (DGIM) in Wiesbaden untersuchte Dr. Isabella Wiest das Potenzial – und die Beschränkungen – der KI-Helfer...

»Gemeinsam und digital – Krankenhausapotheken im Wandel« lautet das diesjährige Motto des Jahreskongresses der ADKA, der diese Woche in Nürnberg stattfindet. Dabei wird auch die Rolle der KI in der klinischen Pharmazie thematisiert...

Gemeinsam stark: Um Krankenhäuser erfolgreich in das digitale Zeitalter zu führen, bündeln die FuturaMed GmbH mit Sitz in München und die GTMHC Digital Care mit Sitz in Berlin/Bad Steben ihre Kräfte. Beide Unternehmen bringen eine fundierte Expertise in Krankenhausmanagement und der Implementierung von Digitalisierungsprojekten mit. So können Krankenhäuser umfassend unterstützt werden.

Unser gemeinsames Leistungsangebot umfasst:

Strategische Entwicklung: Formulierung einer durchdachten Digitalisierungsstrategie, die nahtlos mit der Unternehmensstrategie und den Anforderungen des Krankenhauszukunftsgesetzes (KHZG) harmoniert.

IT-Strategieberatung: Ausarbeitung von IT-Strategien, die innovative Lösungskonzepte und Cloud-Nutzung einschließen, unter Berücksichtigung höchster IT-Sicherheitsstandards.

Der Mangel an Fachkräften in der Pflege ist groß, und die Arbeitsbelastung von Pflegekräften dadurch sehr hoch. Ein deutsch-dänisches Forschungsprojekt unter der Leitung der Universität Süddänemark (SDU) strebt danach, Pflegekräfte durch Assistenz-Roboter zu entlasten...

Das internationale Forscherteam um Prof. Stefan Feuerriegel erörtert, wie Kausales Maschinelles Lernen nicht nur Behandlungsergebnisse präziser vorhersagt, sondern auch die Sicherheit und Effektivität von Therapien signifikant steigern könnte.

Ein internationales Forscherteam um Prof. Stefan Feuerriegel von der LMU München untersucht die Anwendung von Kausalem Maschinellem Lernen (ML) in der Medizin. Diese Methode verspricht, die medizinische Diagnostik und Therapieplanung grundlegend zu verändern, indem sie nicht nur Daten analysiert, sondern auch kausale Zusammenhänge zwischen Ursachen und Wirkungen in medizinischen Behandlungen erkennt. Dies könnte insbesondere bei der Personalisierung von Therapien helfen, wo herkömmliches ML an seine Grenzen stößt. Durch das Verstehen von kausalen Strukturen können präzisere Prognosen über Behandlungsergebnisse gemacht und somit Patienten individuell besser behandelt werden. Dieser Ansatz verspricht, die Wirksamkeit und Sicherheit von Behandlungen zu verbessern und eröffnet neue Möglichkeiten in Bereichen, die bisher aufgrund ethischer und praktischer Beschränkungen limitiert waren...

Viele Krankenhäuser stehen aktuell vor der Frage, nehme ich den Fall stationär auf oder behandle ich diesen ambulant. Der AOP Kontext-Grouper beantwortet Ihnen diese Frage binnen Sekunden!

Eine einfach bedienbare Eingabemaske fragt nach dem geplanten Haupteingriff und weiteren relevanten Faktoren wie z.B. Begleitprozeduren, beidseitig geplante Eingriffe, Patientenalter etc. und antwortet mit drei möglichen Szenarien:

Der Fall hat

• keine Kontextfaktoren – Sie erhalten alle abrechenbaren EBM-Ziffern!
• harte Kontextfaktoren – Wir zeigen Ihnen, welche dies sind!
• weiche Kontextfaktoren – Sie erhalten die MBEGs für Ihre Abrechnung! 

Insofern die Eingaben keinen Bezug zum AOP Katalog aufweisen, erscheint der Hinweis, dass der Fall stationär aufgenommen werden kann!

So erhält das Team, vom Arzt bis zur Kodierfachkraft, eine höchstmögliche Sicherheit bei der Zuordnung des Falles in den stationären oder ambulanten Bereich.

Hinweis: Die Ausgabe der EBM-Ziffern und die MBEGs sind für eine begrenzte Zeit kostenfrei. Die reine Abfrage, ob der Patient stationär aufgenommen werden kann oder keine Indikation für eine Aufnahme trägt, bleibt dauerhaft kostenfrei.

Viel Freude beim Ausprobieren und Weitererzählen!

Nach dem (kostenfreien) Login geht’s hier entlang:

Zum AOP Kontext-Grouper

Ein Forscherteam hat "Agent Hospital" entwickelt, eine Krankenhaus-Simulation, die es KI-Agenten ermöglicht, mit simulierten Patienten zu interagieren und sich autonom weiterzuentwickeln. In einem neuen Artikel präsentieren Forscher der Tsinghua Universität diese KI-gestützte Krankenhaus-Simulation. "Agent Hospital" bildet verschiedene medizinische Abläufe eines realen Krankenhauses ab, darunter die Triage, Diagnose und Behandlung, und dient als Trainingsumgebung für KI-Agenten auf Basis von Sprachmodellen...

Ein maschinelles Lernmodell, das auf kapillaren Blutzuckerspiegeln basiert, bietet neue Einblicke und Prognosemöglichkeiten für das Hypoglykämie-Risiko bei stationären Patienten.

Ein neues Kapitel in der Prävention von Hypoglykämien in Krankenhäusern wird aufgeschlagen: Ein innovatives KI-Tool, das den kapillaren Blutzuckerspiegel (CBG) analysiert, zeigt beeindruckende Ergebnisse bei der Vorhersage von Hypoglykämierisiken. Entwickelt von einem Expertenteam unter der Leitung von Dr. Chris Sainsbury, hat das Modell seine Präzision in einer umfangreichen Studie unter Beweis gestellt und könnte bald ein Standardinstrument in der Diabetesversorgung werden...

Welche Rolle spielt die KI im Vergleich zu Ärzten in der Rheumatologie? Wie zuverlässig sind die Antworten der KI, wenn es um wichtige Gesundheitsfragen geht? Aktuelle Untersuchungen beleuchten die Qualität der KI in der Patientenberatung sowie ihre Fähigkeit, empathisch auf medizinische Fragen zu reagieren...

Medizinische Notfälle gehören für das Krankenhaus-Personal zum Alltag, doch Dank der professionellen Ausbildung wissen die Fachkräfte stets die richtigen Entscheidungen zu treffen. Aber gilt das auch für nicht-medizinische Krisensituationen? Die Asklepios Klinik Nord will genau darauf ihre Alarmierungsstrategie aufbauen...

Wer im Markt bestehen will, benötigt ein schlagkräftiges BI-Tool. ID EFIX® ist eine umfangreiche Softwarelösung, die alle Arbeitsbereiche des Medizincontrollings abbildet. Das Tool kann auch eine effektive Ergänzung zu bereits bestehenden Softwareumgebungen sein. Anhand von ganz aktuellen Problemstellungen werden wir exemplarisch mögliche Workflows zur Lösung aufzeigen. Wir freuen uns, für alle Interessierten das kostenlose Webinar: „ID EFIX® Kompakt“ anzubieten.

Termin: 23.05.2024, 10:00 – 11:00 Uhr

Kosten: kostenfrei

Agenda:

• Jährliche Lieferung der Mindestmengen aus ID EFIX®
• Veränderung von Massendaten im Modul Simulation
• Verwaltung des kompletten MD-Verfahrens mit möglicher Anbindung an LE-Portal und §301-Kommunikation
• Umfangreiche Datenanalyse auf der Basis der §21-Daten im Modul Cockpit
• Integrierte Verknüpfung zum MEDIQON-Reformkompass zur strategischen Eigendaten- und Umfeldanalyse anhand der Leistungsgruppen im Modul Kompass

ZIELGRUPPE

Mitarbeiter/-innen des operativen Medizincontrollings, der Krankenhausleitung, des Qualitätsmanagements; Klinische Kodierfachkräfte; Abrechnungsmitarbeiter/-innen

Zur Anmeldung

DeepUnity AI Cube ist eine Plattform, die künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Radiologie integriert. Sie ermöglicht die Verbindung von PACS einer medizinischen Einrichtung mit einem Netzwerk von KI-Partnern. DeepUnity AI Cube bietet eine benutzerfreundliche Bereitstellung von KI-Lösungen, spart Zeit und Kosten für die Integration von KI in radiologische Arbeitsabläufe und stellt sicher, dass nur validierte und klinisch getestete KI-Anwendungen verwendet werden...

"Die Radiologie könnte wahrscheinlich zu 80 Prozent automatisiert werden", sagte KI-Pionier Richard Socher bei einem Vortrag an der TU Dresden. Allerdings habe bisher "keine Organisation auf der Welt genügend Trainingsdaten, um das wirklich zu machen"...

Viele Krankenhäuser stehen aktuell vor der Frage, nehme ich den Fall stationär auf oder behandle ich diesen ambulant. Der AOP Kontext-Grouper beantwortet Ihnen diese Frage binnen Sekunden!

Eine einfach bedienbare Eingabemaske fragt nach dem geplanten Haupteingriff und weiteren relevanten Faktoren wie z.B. Begleitprozeduren, beidseitig geplante Eingriffe, Patientenalter etc. und antwortet mit drei möglichen Szenarien:

Der Fall hat

• keine Kontextfaktoren – Sie erhalten alle abrechenbaren EBM-Ziffern!
• harte Kontextfaktoren – Wir zeigen Ihnen, welche dies sind!
• weiche Kontextfaktoren – Sie erhalten die MBEGs für Ihre Abrechnung! 

Insofern die Eingaben keinen Bezug zum AOP Katalog aufweisen, erscheint der Hinweis, dass der Fall stationär aufgenommen werden kann!

So erhält das Team, vom Arzt bis zur Kodierfachkraft, eine höchstmögliche Sicherheit bei der Zuordnung des Falles in den stationären oder ambulanten Bereich.

Hinweis: Die Ausgabe der EBM-Ziffern und die MBEGs sind für eine begrenzte Zeit kostenfrei. Die reine Abfrage, ob der Patient stationär aufgenommen werden kann oder keine Indikation für eine Aufnahme trägt, bleibt dauerhaft kostenfrei.

Viel Freude beim Ausprobieren und Weitererzählen!

Nach dem (kostenfreien) Login geht’s hier entlang:

Zum AOP Kontext-Grouper

In Kooperation mit verschiedenen Partnern im medizinischen Sektor hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) innovative KI-Prototypen entwickelt. Sie sollen die Behandlung Schwerverletzter im Notfallraum optimieren...