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 die neue Machine Learning Sol inScan KI, 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: Die Machine Learning Sol inScan KI von Doc Cirrus
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde eine auf Machine Learning basierende Sol entwickelt. Das Ziel dieser Sol 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 inScan KI entwickelt und erfolgreich beim Pilotkunden Algea Care implementiert. Vor inScan KI dauerte die Bearbeitungszeit eines Scans zwischen 2 und 20 Minuten. Der Einsatz der neuen Sol 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.
Die inScan KI Sol 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 unserer Sol.
Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning im Gesundheitswesen
Diese ML-Sol 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 Sols entwickelt, jedoch ist die Involvierung der künstlichen Intelligenz bzw. des Machine Learnings, ein Meilenstein für uns. Die brandneue Machine Learning-Sol hat beim Pilotkunden Algea Care zu erheblichen Verbesserungen im Rezeptscan-Prozess geführt. Durch Automatisierung und die bemerkenswerte Präzision unserer Machine Learning Sol 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 der neuen Machine Learning Sol inScan KI 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 der Machine Learning Sol 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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