MAIA

Das Projekt schließt die Lücke, die aktuell zwischen den umfangreich vorhandenen digitalen Patientendaten auf der einen Seite und den noch nicht bestehenden inhaltlichen Analyse- und Prädiktionsmöglichkeiten besteht. Das Ziel ist die Nutzbarmachung der klinischen Informationen bzw. Patientendaten, um damit medizinische Entscheidungen zu unterstützen. MAIAs Grundlage sind digitale Dokumente, Labor- und Vitalparameter. Diese werden über eine standardisierte FHIR-Schnittstelle aus den im UKSH verwendeten Systemen abgerufen und strukturiert dargestellt.

MAIA steht für Medical Artificial Intelligence Assistant. Als hybride klinische Entscheidungsunterstützung bietet MAIA sowohl Hinweise basierend auf den Ergebnissen von Machine Learning-Modellen (Tiplu-Risikoprädiktionen) als auch auf den Ergebnissen unseres auf Leitlinien und Fachliteratur basierenden Regelwerkes (Tiplu-Verdachtsdiagnosen) an. Im Rahmen einer Entwicklungspartnerschaft mit der Firma TIPLU ist ein Dashboard mit Warnfunktionen zu etablieren, dass Risiken im Behandlungsverlauf aufzeigt.

Durch die Erkennung von Mustern sollen kritische Konstellationen und Risiken von Patienten erkannt bzw. vorhergesagt und Hinweise ausgegeben werden. Der Fokus liegt dabei auf Konstellationen, die im klinischen Alltag übersehenen oder zu spät erkannt werden können und die somit zu einer fehlenden, nicht richtigen oder zu einer nicht rechtzeitigen Behandlungsentscheidung führen können.

MAIA begründet alle Hinweise und bietet die Möglichkeit, sich die Datengrundlage anzusehen.