MySympto

MySympto revolutioniert die Entscheidungsfindung in der Notaufnahme durch eine digitale Unterstützungssoftware für Ärzte bei internistischen Notfällen. Diese innovative KI-Software nutzt eine Kombination aus retrospektiven Patientendaten und etabliertem medizinischen Wissen (bestehend aus Leitlinien und SOPs), um präzise Diagnosen und effiziente Behandlungsstrategien zu ermitteln. Der Kern des Systems ist seine Fähigkeit, Live-Inputs wie Symptome, Labordaten, Vorerkrankungen und Vitalparameter der Patienten zu analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Durch die Bereitstellung maßgeschneiderter, evidenzbasierter Entscheidungshilfen erhöht MySympto die diagnostische Sicherheit und optimiert den Behandlungsprozess. Dies führt nicht nur zu einer verbesserten Patientenversorgung, sondern auch zu einer gesteigerten ökonomischen Effizienz, indem unnötige Untersuchungen vermieden und die Durchführung relevanter Tests sichergestellt wird. Besonders profitieren können von MySympto weniger erfahrene Ärzte, denen es als virtueller Assistent zur Seite steht, das Risiko von Diagnosefehlern reduziert und dadurch die mentale Belastung verringert.

Die Integration in das KIS erfolgt nahtlos über eine FHIR HL7-Schnittstelle, wodurch eine automatisierte Datenübertragung ermöglicht wird. Krankenhäuser haben zudem die Möglichkeit, eigene SOPs hochzuladen und diese mit bestehenden Leitlinien zu kombinieren oder zu ersetzen, wobei eine Priorisierung der SOPs nach Relevanz unterstützt wird. Darüber hinaus kann MySympto als Qualitätsmanagementsystem eingesetzt werden, um retrospektiv die Übereinstimmung der Behandlungen mit Leitlinien zu überprüfen und Unstimmigkeiten aufzudecken. Dieses Tool kann sowohl von Krankenhäuser als auch für Krankenkassen verwendet werden.

MySympto erstreckt seine Anwendungsbereiche von der Notaufnahme über Krankenwagen bis hin zum ambulanten Sektor, insbesondere MVZs. Ein zusätzliches Modul zur Umwandlung unstrukturierter klinischer Daten in strukturierte Formate (SNOMED CT, LOINC) erweitert die Einsatzmöglichkeiten, insbesondere für Anwendungen künstlicher Intelligenz, und ermöglicht eine tiefergehende Analyse und Auswertung von Patientendaten für weitere Bereiche im Gesundheitswesen.