Das neue Machine Learning Feature revolutioniert den Rezeptscan-Prozess
Die Digitalisierung hat in vielen Branchen zu erheblichen Verbesserungen hinsichtlich der Effizienz geführt. Auch im Gesundheitswesen gibt es immer mehr Anwendungen, die auf Machine Learning-Technologien basieren. Ein herausragendes Beispiel dafür ist das neue Machine Learning-Feature (ML-Feature), das bereits bei Algea Care, Deutschlands führender Plattform für die Therapie mit medizinischem Cannabis, erfolgreich eingesetzt wird.
Hintergrund und Herausforderungen
Algea Care stellt als Telemedizin-Plattform Dienstleistungen für Ärzte zur Verfügung, die in Kooperation mit ihr agieren. Innerhalb dieses Rahmens übernimmt Algea Care die reibungslose Weiterleitung von Rezepten an die vom Patienten gewünschte Apotheke. Mehr als 18.000 Patienten vertrauen bereits den Diensten von Algea Care, wodurch eine Vielzahl an Rezepten pro Tag entstehen. Jedes Rezept muss manuell zu den jeweiligen Patientenakten zugeordnet werden, was einen erheblichen Zeitaufwand erfordert und anfälliger für Fehler ist.
Die Lösung: Das Machine Learning Feature von Doc Cirrus
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde ein auf Machine Learning basierendes Feature entwickelt. Das Ziel dieses Features besteht darin, die Effizienz und Genauigkeit bei der Zuordnung von Rezeptscans zu verbessern. Hierfür wurde eine Automatisierung implementiert, die mithilfe von Machine Learning-Technologien realisiert wurde. Das Machine Learning-Modell wurde mit Tausenden von Rezeptscans und Metadaten validiert, um eine hohe Genauigkeit bei der Zuordnung von Rezepten zu gewährleisten.
Erfolgreicher Einsatz und Auswirkungen
Innerhalb von nur 6 Monaten wurde das ML-Feature entwickelt und erfolgreich beim Pilotkunden Algea Care implementiert. Vor dem Machine Learning Feature dauerte die Bearbeitungszeit eines Scans zwischen 2 und 20 Minuten. Der Einsatz des neuen Features ermöglicht, einen Rezeptscan in unter einer Minute zu bearbeiten! Dies führt zu einer drastischen Verringerung des manuellen Aufwands und gibt dem Personal die Möglichkeit, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren.
Das Feature ordnet im Endergebnis 97% der Rezepte automatisch den passenden Patienten zu. Lediglich in 3% der Fälle muss noch eine manuelle Zuordnung erfolgen. In umfangreichen Tests, einschließlich des Abnahmetests von Algea Care, wurde nie ein Rezept fälschlicherweise einem falschen Patienten zugeordnet – ein Beweis für die außerordentliche Genauigkeit unseres Features.
Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning im Gesundheitswesen
Dieses ML-Feature bei Algea Care ist nur ein Beispiel für die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning im Gesundheitswesen. Diese Technologien können auch in anderen Bereichen wie der Diagnose von Krankheiten, der Vorhersage von Behandlungsergebnissen und der personalisierten Medizin eingesetzt werden. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Machine Learning-Algorithmen und die Verfügbarkeit großer Datenmengen eröffnen immer neue Möglichkeiten für Innovationen in der medizinischen Versorgung.
Fazit
Wir haben bereits zahlreiche Features entwickelt, jedoch ist die Involvierung der künstlichen Intelligenz bzw. des Machine Learnings, ein Meilenstein für uns. Das brandneue Machine Learning-Feature hat beim Pilotkunden Algea Care zu erheblichen Verbesserungen im Rezeptscan-Prozess geführt. Durch Automatisierung und die bemerkenswerte Präzision unseres Machine Learning-Features konnte der manuelle Aufwand und die daraus resultierenden Fehlerquellen drastisch reduziert werden. Die dadurch gewonnene Zeitersparnis ermöglicht es den Mitarbeitern von Algea Care, sich auf essenziellere Aufgaben zu fokussieren.
Mit dem neuen Machine Learning Feature konnten diese Erfolge erzielt werden, welches uns besonders freut. Die gesammelten Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings lassen wir aktuell in den Prozess für die Überweisungen einfließen. Der Medikationsplan folgt ganz bald.
Die erfolgreiche Implementierung des ML-Features unterstreicht das enorme Potenzial der Künstlichen Intelligenz bzw. des Machine Learnings im Gesundheitswesen und eröffnet neue Perspektiven für eine effiziente und präzise medizinische Versorgung.
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