ENTDECKUNG NEU GESTALTEN. PFLEGE NEU DEFINIEREN.

Ärzte verbringen Stunden damit, Daten aus unstrukturierten klinischen Notizen (elektronischen Patientenakten) zu extrahieren, um umfangreiche Versicherungsformulare auszufüllen. Das ist ein erheblicher Engpass, der zum Burnout von Ärzten beiträgt und den Zugang der Patienten zu Spezialmedikamenten verzögert. Wir haben einen „Clinical Co-Pilot“ entwickelt, eine sichere Webanwendung, die ein Multi-Agenten-System nutzt, in dem spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten, um Patientenberichte zu interpretieren, das Versicherungsformular zu analysieren und es intelligent auszufüllen, damit es vom Arzt abschließend überprüft werden kann.

Im Rahmen unserer Beteiligung am europäischen deCYPher-Projekt haben wir eine KI-gestützte Plattform entwickelt, die die Planung von Laborexperimenten steuert, mit denen synthetisch-biologische Konstrukte wie beispielsweise eine Proteinchimäre, ein modifiziertes Genom oder ein industrieller Bioprozess optimiert werden sollen. Die Kern-Engine trainiert ein Ersatzmodell des experimentellen Prozesses und leitet daraus die nächstbesten Experimente ab, die durchgeführt werden sollten, um ein vorgegebenes Optimierungsziel bei minimalen Gesamtkosten und maximaler Geschwindigkeit zu erreichen. Diese Kern-Engine lässt sich auf jedes Optimierungsproblem anwenden, und wir statten sie mit spezialisierten Werkzeugen aus, um einen bestimmten Anwendungsfall optimal zu bewältigen. So wurde sie beispielsweise umfassend mit Werkzeugen zur Generierung von Proteinsequenzen und zur Merkmalsextraktion angepasst, um Domänen für die funktionelle Expression membrangebundener Enzyme zu entwickeln.

Wir führen eine halbautomatische Klassifizierung von Läsionen mithilfe von KI durch (z. B. gutartig vs. bösartig). Dadurch lässt sich die Anzahl der Fälle pro Histopathologe um das Fünffache steigern, was zu höheren Einnahmen und einer besseren Skalierbarkeit führt.

Unsere fortschrittlichen Deep-Learning-Modelle erstellen Heatmaps zur Tumorwahrscheinlichkeit und erkennen Tumore in Ganzobjektiv-Bildern mit einer Genauigkeit von 90 %.

Ersetzen Sie manuelle, fehleranfällige Prüfungen durch Vision-KI. Wir setzen automatisierte Lösungen zur Fehlererkennung ein, beispielsweise zur Identifizierung mikroskopisch kleiner Fasern und struktureller Mängel, damit Sie fehlerhafte Artikel in Echtzeit aussortieren und Ausschuss reduzieren können.

Reduzieren Sie die Komplexität mit selbstheilenden Datenpipelines, die eine 100-prozentige Genauigkeit gewährleisten, und schaffen Sie so eine einheitliche Intelligence-Ebene für Ihre Betriebsabläufe.

Gewinnen Sie zuverlässige Erkenntnisse aus Daten aus der Praxis, darunter elektronische Patientenakten, Register, Bildgebungsdaten und Abrechnungsdaten. Wir entwickeln KI-Pipelines zur Aufbereitung und Analyse komplexer Gesundheitsdaten. Damit unterstützen wir Ihre Marktüberwachung, die Qualitätssicherung und die Gewinnung von Evidenz. Sämtliche Prozesse laufen vollständig regulierungskonform, transparent und lückenlos nachvollziehbar ab.