Die Entwicklung von DEM.AI folgt einer klaren Roadmap: vom Proof of Concept über die Validierung bis zum skalierbaren Produkt. Jede Phase baut auf der vorherigen auf.
Erster Prototyp: Kernfunktionalität an einer begrenzten Auswahl klinischer Dokumente demonstrieren. NLP-Pipeline für deutschsprachige Freitexte, NER, FHIR®-Mapping und erste Validierung.
Download der NLP-Analyseergebnisse als FHIR®-JSON oder CSV für die nahtlose Integration in bestehende Systeme und Workflows.
Die NLP-Ergebnisse können als FHIR®-JSON oder CSV exportiert werden. Dies ermöglicht die nahtlose Integration in bestehende klinische Workflows und Systeme wie KIS, Forschungsdatenbanken oder Qualitätsmanagement-Tools.
Erweiterung des PoC, Stabilisierung der Architektur und Validierung der Modelle mit klinischen Experten. Partnerschaften mit Kliniken und Forschungsinstitutionen aufbauen.
Strategische Partnerschaften mit Kliniken, Forschungsinstitutionen und Branchenorganisationen zur Validierung und Weiterentwicklung der Plattform.
Strategische Partnerschaften mit Schweizer Kliniken, Universitätsspitälern und Forschungsinstitutionen. Gemeinsame Validierung der NLP-Modelle an realen klinischen Daten und Co-Development neuer Anwendungsfälle.
Erstes marktfähiges Produkt für den Einsatz in einer Pilotumgebung bei klinischen Partnern. Mobile App, Lernstrategien, Therapievorschläge und Präventionsfeatures.
Aus den strukturierten Daten werden Lernstrategien entwickelt, Zusammenhänge geschlossen und evidenzbasierte Vorschläge veranschaulicht – als Unterstützungstool, nicht als Entscheidungsträger. Der Nutzer behält stets die volle Kontrolle.
Aus den strukturierten Daten werden Lernstrategien entwickelt und evidenzbasierte Vorschläge generiert. Das System dient als Unterstützungstool – der Mensch behält stets die volle Kontrolle und Entscheidungshoheit.
Klinische Dokumente scannen, einlesen, reviewen und speichern – mit direkter Interaktion im System, jederzeit und überall.
Eine mobile Anwendung für iOS und Android, die es ermöglicht, klinische Dokumente direkt zu scannen, einzulesen und zu analysieren. Mit Offline-Fähigkeit und direkter Synchronisation zum zentralen System.
KI-gestützte Therapievorschläge basierend auf extrahierten klinischen Daten, Leitlinien und evidenzbasierter Medizin – stets als Unterstützung, nie als eigenständiger Entscheidungsträger.
KI-gestützte Therapievorschläge basierend auf extrahierten klinischen Daten, aktuellen Leitlinien und evidenzbasierter Medizin. Immer als Entscheidungsunterstützung, nie als eigenständiger Entscheidungsträger.
Personalisierte Präventionsempfehlungen und SelfCare-Unterstützung auf Basis strukturierter Gesundheitsdaten.
Personalisierte Präventionsempfehlungen und SelfCare-Unterstützung auf Basis der strukturierten Gesundheitsdaten. Patienten erhalten evidenzbasierte Empfehlungen für ihre individuelle Gesundheitsvorsorge.
Breiter Rollout, OEM-Partnerschaften mit KIS-Herstellern, cloudbasierte Interoperabilität und vollständige Ökosystem-Integration.
Visionäre Weiterentwicklung der interaktiven Interoperabilität mit einer cloudbasierten Lösung für institutionsübergreifenden Datenaustausch – noch in der Ideenphase.
Cloudbasierte Lösung für institutionsübergreifenden Datenaustausch. Sichere, FHIR®-konforme Interoperabilität zwischen Kliniken, Praxen und Forschungseinrichtungen – unter Einhaltung aller Datenschutzanforderungen.
Mehr erfahrenEigenständiges Ökosystem als geschlossener Kreislauf im Triple-Loop-Denken: Support, Change Management, Entwicklung, R&D und Training verbinden sich zu einem strategischen Gesamtsystem.
Ein geschlossenes Ökosystem im Triple-Loop-Denken: Support, Change Management, Entwicklung, R&D und Training verbinden sich zu einem strategischen Gesamtsystem für nachhaltige Innovation im Gesundheitswesen.
Mehr erfahrenEntdecken Sie die detaillierten Unterseiten unserer Roadmap.