• About Predicting Health

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    Notebook mit futuristischem Bild über den menschlichen Körper | KI-gestützte Gesundheitsprognosen durch Predicting Health

Predicting Health | 2015 bis heute

Aus dem Krankenhaus in die Zukunft

Die Steiermärkische Krankenanstaltengesellschaft (KAGes) hat sich immer dem Motto „Menschen helfen Menschen“ verschrieben und den „Patienten im Fokus“ ihres Handelns. Angesichts begrenzter Ressourcen und dem Bestreben, Patientensicherheit und Prävention zu verbessern, stellte sich die Frage, wie die Menschen im Gesundheitswesen bestmöglich unterstützt werden können.

Prognosen durch effektive Nutzung von bereits erhobener Daten

Hier kam das Konzept des Predictive Analytics ins Spiel. Die KAGes erkannte, dass die Daten, die sie verpflichtend erhebt, nicht nur zur Dokumentation dienen, sondern auch als Schatz an Informationen genutzt werden können. 

KI-basierte Vorhersagen

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist es möglich, auf Basis von Millionen anderer Krankheitsverläufe mögliche Risiken und Verläufe von Erkrankungen vorherzusagen. Diese Vorhersagen ermöglichen eine frühzeitige Intervention, um negative Verläufe zu vermeiden und die Patientensicherheit zu erhöhen.

Innovative Datennutzung

Um diese Idee weiter voranzutreiben, wurde auf Initiative von Werner Leodolter im Jahr 2015 das Data Science Team der KAGes etabliert.

In enger Zusammenarbeit mit Ärzt*innen und Pflegekräften entwickelten sie Algorithmen, die das Personal bei der Behandlung unterstützten, indem sie relevante Informationen zu den Patient*innen lieferten.

Diese Lösungen gewannen schnell das Vertrauen der Nutzer*innen und konnten erfolgreich auch in anderen Krankenhäusern eingesetzt werden.

Predicting Health | Team

Predicting Health Team

Predicting Health | Team

  • Diether Kramer, CEO, Founder

    Dr. Diether Kramer

    CEO, Founder

    15 Jahre Forschung zu Gesundheitsdaten, Lead Data Scientist bei der KAGes, 25+ Publikationen

    kontakt@predicting-health.at
  • Stefanie Jauk, PhD

    Data Scientist, QM

    6 Jahre lang Evaluierung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, verantwortlich für das QM

    kontakt@predicting-health.at
  • Michael Schrempf, Data Scientist

    Michael Schrempf

    Data Scientist

    Forschung im Bereich KI in der Medizin (PhD), leitender Entwickler

    kontakt@predicting-health.at
  • Jakob Pieber, Business Development

    Jakob Pieber

    Business Development

    20 Jahre internationaler IT-Vertrieb für globale Konzerne und Start-ups

    kontakt@predicting-health.at
  • Prof. David Lumenta, Medizinischer Berater

    Prof. David Lumenta

    Medical Advisory Board

    Plastischer Chirurg, Leiter der Forschungseinheit Digital Surgery (Medizinische Universität Graz)

    kontakt@predicting-health.at
  • Sai Veeranki, Machine Learning Engineer

    Sai Veeranki

    Machine Learning Enigneer

    8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning Modellen für den klinischen Betrieb

    kontakt@predicting-health.at
  • Dr. Sabine Sejak

    Medical Advisory Board

    Allgemeinmedizinerin, Jahrelange Erfahrung von Patient*innen im Krankenhaus sowie im niedergelassenen Bereich.

    kontakt@predicting-health.at

Predicting Health hat das Ziel Patientensicherheit zu erhöhen, Krankenhauspersonal zu entlasten und Kosten durch KI gestützte Risikoprognosen zu sparen

Meilensteine von Predicting-Health

2015

Kages Logo

Start als Data-Science-Projekt mit KAGes

2018

PRT-Delir-Modul geht live

2019

Logo Predicting Health


Gründung PH Predicting Heath GmbH

2020

PRT Dysphagie-Modul geht live

2021

PRT ist registriertes & zertifiziertes Medizinprodukt

2022

Logo Vinzenz Gruppe

Go-Live bei der Vinzenz Gruppe Service GmbH

2022

ffg logo

Start FFG Brigde gemeinsam mit Joanneum Reasearch, KAGes, KABEG u.a.

2023

Logo Predicting Health


Unabhängigkeit von KAGes

2023

AWS Logo

AWS Deeptech Seed

2023

ser logo

Partnerschaft mit SER Group

2024

Zusammenarbeit mit dem ersten Vertriebspartner in Deutschland

Wir sind Hersteller eines Medizinprodukts und nach ISO 13485:2016 zertifiziert