Wir bringen medizinische Entscheidungshilfe erfolgreich in den klinischen Alltag

Analyse: Therapiefehler
Typ-2-Diabetes Patienten in Uniklinik (DACH)

  Klassifizierung gemäß EMA

Optimal
Suboptimal
Nicht empfohlen

Die Bedeutung medizinischer Entscheidungshilfe

“Thema Arzneimitteltherapiesicherheit. Die Zahl der jährlichen Todesfälle geben Experten mit ca. 30.000 an, hinzukommen nach Schätzungen des BfArM rund 300.000 stationäre Krankenhausaufenthalte pro Jahr bedingt durch medikamentöse Wechselwirkungen.”
- Jörg Debatin

“Nach standardisierten Abläufen behandelte Akutpatienten konnten das Krankenhaus im Durchschnitt 1,7 Tage eher verlassen als diejenigen, die nicht nach einem solchen System betreut wurden. [...] Grundlage für die jetzt vorliegenden Zahlen bildet die Analyse von 2.386 Studien aus aller Welt, die sich mit der Effizienz klinischer Behandlungspfade beschäftigten. Damit legen die Forscher die weltweit erste Meta-Studie zu diesem Thema vor.”
- IGES Institut

Probleme beim Fördertatbestand 4 - Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme wurden bisher nur selten erfolgreich implementiert.

• Datenlage im KH ungeeignet
• Anwender wollen keine zusätzliche Software nutzen. 
• Die Entscheidungsunterstützung wird nicht angenommen.
• Die Unterstützung ist nicht breit genug, damit der Anwender aktiv an die Software denkt.
• Personalmangel im KH
• Zu kurz angelegte Projektdauer
• Unklare Weiterfinanzierung der Software
• Interoperabilität / Infrastruktur im KH oft noch gar nicht geeignet
• Daten stehen nicht gesammelt zur Verfügung, damit die Entscheidungshilfe sich auf die entsprechenden Daten stützen kann und bedürfen eines hohen Aufwandes um verfügbar gemacht zu werden.

Was wir anbieten - RAMP.ai

Medizinische Entscheidungshilfe erfolgreich in den klinischen Alltag bringen

RAMP.ai ermöglicht es Krankenhäusern, maßgeschneiderte medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme erfolgreich zu implementieren, die messbare Vorteile bieten.

• Integration marktverfügbarer Algorithmen
• Entwicklung neuer Entscheidungshilfen / Algorithmen basierend auf Krankenhausdaten und -bedürfnissen
• Maximierung des Nutzens für medizinisches Personal
• Ressourcenoptimiertes Vorgehen und Lösungen für den Krankenhausalltag
• Verbesserte medizinische, prozessoptimierte und wirtschaftliche Ergebnisse