Künstliche Intelligenz-Technologie zur automatischen Überwachung nosokomialer Infektionen

HAIDi
WAS IST HAIDi?

HAIDi ist eine künstliche Intelligenz-Technologie, die die Bekämpfung nosokomialer Infektionen (NI) in Krankenhäusern revolutioniert. Sie basiert auf neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen und Expertenbewertungen aus den Bereichen Infektionskrankheiten, Infektionsprävention und Infektionskontrolle, öffentliche Gesundheit und Epidemiologie. HAIDi wurde mit dem Ziel geschaffen, Leben zu retten und Kosten, die durch NI entstehen, zu reduzieren.

WARUM SOLLTEN WIR UNS MIT NI BESCHÄFTIGEN?

5.5 Millionen Patienten in der EU und in den USA sind jedes Jahr von NI betroffen.

270.000 in der EU und in den USA sterben jedes Jahr an NI.

30 Milliarden US-Dollar gehen afgrund der zusätzlichen Kosten für NI in den USA jährlich verloren.

NI haben nicht nur für Leistungserbringer und Versicherungsgesellschaften der Gesundheitsversorgung erhebliche negative Folgen, sondern auch für Patienten.

Mit HAIDi können Krankenhäuser bis zu fünfmal mehr NI-Fälle identifizieren.

HAIDi
HAIDI BIETET IHNEN EINE LÖSUNG

Für jeden Baustein des KI-Überwachungssystems (Planung, Datenerfassung, Interpretation, Analyse, Kommunikation) bietet HAIDi präzise Anleitungen. Dadurch werden intelligente und effektive Infektionsverhütungs- und Kontrollpraktiken geschaffen.

HAIDi verbessert Prozesse so, dass es zu einem erheblichen Rückgang von NI-Raten, Morbidität, Mortalität und finanziellen Belastungen kommt.

Vorteile der Verwendung von HAIDi

LEISTUNGEN

BENEFIT

Gewinn von Erkenntnissen für gezielte Präventionsprogramme

HAIDi ermittelt spezifische Risikofaktoren für NI durch die Analyse von elektronischen Gesundheitsakten.

BENEFIT

Messen des Problems zur besseren Handhabung

Der erste Schritt in Richtung einer geringeren Inzidenz von NI: HAIDi ermittelt die tatsächliche Anzahl an NI-Fällen weitaus präziser.

BENEFIT

Leben retten und Kosten sparen

Das klinische Überwachungssystem von HAIDi geht über die Sammlung von Informationen hinaus. HAIDi steuert Ressourcen, damit Morbidität, Mortalität und Kosten für die Gesundheitsversorgung im Zusammenhang mit NI um bis zu 70% sinken.

BENEFIT

Ärzten Zeit für ihre Patienten geben

HAIDi reduziert bestimmte arbeitsintensive und administrative Tätigkeiten qualifizierter Experten erheblich.

WIE FUNKTIONIERT HAIDI?

HAIDi wurde gemeinsam mit Krankenhäusern für Krankenhäuser entwickelt. HAIDi basiert auf klinischen Erfahrungen, Daten aus der klinischen Praxis und fortschrittlichen Algorithmen. Es kombiniert Expertensysteme mit künstlicher Intelligenz.

HAIDi liest automatisch alle Aufnahmebefunde, Dekurse, Konsiliarberichte, OP-Berichte, radiologische Befunde, Laborbefunde u.a. Alle Informationen, die möglicherweise mit NI in Zusammenhang stehen, werden in eine Zeitleiste eingefügt. Diese werden dann in einem Modell verwendet, das NI ermittelt.

Planung der Überwachung

Überwachungsmethoden werden eingerichtet oder auf Grundlage von gewonnenen Daten angepasst.

Datensammlung

Alle verfügbaren Daten (Krankenakte, Laborberichte, u. a.) werden vom Krankenhausinformationssystem auf HAIDi übertragen.

Datenanalyse

Potenzielle NI werden mittels NLP, Machine Learning und Expertensystemen automatisch erkannt.

Interpretation

Automatisch generierte NI und Risikofaktoren werden von Experten interpretiert.

Kommunikation

Anhand der Ergebnisse werden gezielte Präventionsprogramme erstellt.

Selbstauswertung

Jedes Programm wird ausgewertet. Die Auswirkungen werden sorgfältig gemessen.

… und der Prozess wiederholt sich.

reference

Krankenhaus Jihlava

Die erste Implementierung von HAIDi, die auf Krankenhausdaten basiert und bei der Surveillance nosokomialer Infektionen hilft. Wir arbeiten eng mit dem Krankenhaus Jihlava in der Tschechischen Republik zusammen.
reference

Krankenhaus Kyjov

HAIDi-Pilotprojekt zur Identifizierung nosokomialer Infektionen mit einer Validierungsphase.
reference

Krankenhaus Havlíčkův Brod

HHAIDi-Pilotprojekt zur Identifizierung nosokomialer Infektionen mit einer Validierungsphase.
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