Integration unseres Personalised Risk Tool in Meierhofer m-KIS: Mehr Sicherheit und Effizienz im Klinikalltag
Predicting Health und Meierhofer AG starten eine strategische Partnerschaft:…
Mehr erfahrenEntwickelt aus der klinischen Praxis
Das Personalised Risk Tool von Predicting Health identifiziert automatisiert Patient:innen mit erhöhtem Risiko für Delir, Dysphagie, Sturz und Mangelernährung – auf Basis bereits vorhandener Routinedaten.
So können präventive Maßnahmen gezielter eingesetzt werden, ohne zusätzliche manuelle Dateneingabe im klinischen Alltag.
In Krankenhäusern entstehen täglich Risiken, die oft erst erkannt werden, wenn bereits gehandelt werden müsste. Delir, Dysphagie, Mangelernährung oder Sturzgefährdung führen zu längeren Aufenthalten, zusätzlichem Pflegeaufwand, mehr Komplikationen und vermeidbaren Kosten. Gleichzeitig fehlt im Alltag die Zeit, alle Patient:innen gleich intensiv zu screenen und präventiv zu betreuen.
Manuelle Screenings sind etabliert, aber in der Praxis oft unvollständig, personalintensiv und schwer flächendeckend umzusetzen. Genau hier setzt Predicting Health an: Wir helfen Krankenhäusern, Risikopatient:innen früher und systematisch zu identifizieren, damit Prävention dort ankommt, wo sie den größten Unterschied macht.
Sie führen zu sinkender Patientensicherheit, zusätzlichem Arbeitsaufwand und wirken sich auch finanziell spürbar aus.
Die jährlichen Kosten, die auf vermeidbare Komplikationen zurückzuführen sind, betragen innerhalb der EU jährlich 47,5 Milliarden EUR oder 2,5% der Gesamtgesundheitsausgaben
Automatisierte Risikobewertung auf Basis bestehender Klinikdaten
Predicting Health integriert das Personalised Risk Tool in die bestehende Systemlandschaft des Krankenhauses. Die Lösung nutzt vorhandene Routinedaten aus dem Krankenhausinformationssystem, bewertet das individuelle Risiko automatisiert und stellt die Ergebnisse dort bereit, wo klinische Entscheidungen getroffen werden.


Weniger manueller Screening-Aufwand, gezielterer Einsatz präventiver Maßnahmen
Unsere Machine Learning Algorithmen erstellen deutlich genauere Prognosen als bestehende Scoring Modelle
Durch die Automatisierung können wir sicherstellen, dass alle Patient*innen von der Risikoprognose erfasst werden. Flächendeckende Risikobewertung statt Einzelfalllogik
Unsere Algorithmen wurden gemeinsam mit medizinischem Fachpersonal entwickelt und sind auf die Anforderungen des klinischen Alltags ausgerichtet. Sie nutzen moderne Machine-Learning-Verfahren, um aus bestehenden Patientendaten präzise Risikovorhersagen zu erstellen.
Im Einsatz in führenden Gesundheitseinrichtungen wurden die Modelle praxisnah validiert und erreichen eine hohe Vorhersagegüte mit einem AUROC-Wert von rund 0,9.
Damit bieten sie eine deutlich höhere Aussagekraft als herkömmliche Scoring-Modelle.
Unsere Lösungen sind so konzipiert, dass sie nahtlos in die täglichen Abläufe von medizinischem Fachpersonal integriert werden können, wodurch wertvolle Zeit für Patientenversorgung freigesetzt wird.
Jedes Modell reagiert dynamisch auf die Eingaben des Krankenhauspersonals, wodurch eine höhere Genauigkeit und Relevanz erzielt wird.
Unsere Werkzeuge stärken die klinische Entscheidungsfindung durch eine kontextbezogene Sicht auf die Krankengeschichte.
Durch die Implementierung unserer Lösungen werden Ressourcen effektiver genutzt, was zu einer Reduzierung von Kosten und einer Verbesserung der Patientenbetreuung führt.
Predicting Health wurde aus der klinischen Praxis heraus entwickelt und auf reale Anforderungen im Krankenhausalltag ausgerichtet.
Die Lösung ist als Medizinprodukt zertifiziert, wird seit 2018 in Krankenhäusern eingesetzt und ist durch mehr als 30 Publikationen wissenschaftlich untermauert.
Je nach Modul liegen klinische Validierungen mit belastbaren Leistungskennzahlen vor. Damit geht es nicht um KI als Selbstzweck, sondern um eine nachvollziehbare und praxistaugliche Form der klinischen Entscheidungsunterstützung.

Die Einführung erfolgt strukturiert und gemeinsam mit dem Krankenhaus. Typische Schritte sind Datenklärung, Datenvorbereitung, technische Einrichtung, Pilotphase, Feedbackschleifen, Einschulung und Go-live. Dadurch entsteht ein realistischer Weg von der ersten Evaluierung bis zum produktiven Einsatz.
Typischer Ablauf

Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere maßgeschneiderten Lösungen zu erfahren.
Predicting Health und Meierhofer AG starten eine strategische Partnerschaft:…
Mehr erfahren
Unser Personalised Risk Tool zeigt eindrucksvoll, was möglich ist,…
Mehr erfahren