Success Story: Patient Information Extraction (PIE)

Success Story: Patient Information Extraction (PIE)

von Nadiya El-Sourani

Wir freuen uns eine neue Produktlösung, die in Zusammenarbeit mit dem Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital Münster entstanden ist, vorzustellen. PIE- die Patient Information Extraction-Lösung dient als zentrale und effiziente Informationsquelle aller Patienten- und Behandlungsinformationen, um zukünftig Klinikpersonal bei der Kompilation von geeigneten Probandenprofilen für Kohortenstudien zu unterstützen und so arbeitszeitlich zu entlasten.

Was ist der Vorteil?

Durch eine automatisierte, aber gezielte Filterung von Patientenkarteieinträgen wird das entsprechende klinische Fachpersonal arbeitszeitlich enorm entlastet. Gleichzeitig kommt es zu einer deutlichen Qualitäts- und Effizienzsteigerung, nicht allein dadurch, dass die Nutzung des PIE-Tools zu einer schnelleren Entscheidungsgrundlage für medizinische Forschungsfragen führt, da Studien effizienter durchgeführt und ausgewertet werden können. 

„Durch das KI-basierte, automatisierte Erstellen von Patientenkollektiven für unsere wissenschaftliche Routinetätigkeit, z.B. bei Kohortenstudien, sparen mein Team und ich bis zu 30% an wertvoller Zeit, die wir nunmehr für die Verbesserung der Patientenversorgung nutzen können.“ - Dr. med. Matthias Gutfleisch


Wie funktioniert PIE?

Basierend auf der Modellierung variabler Expertenregeln werden Freitexte aus Patientenakten durchsucht und die Ergebnisse nach individueller Vorgabe gefiltert. Hierbei verknüpft das PIE-Tool verschiedene Krankenhaus-Informationssysteme. Im Nachgang können die Ergebnisse noch einmal manuell validiert werden. Eine automatisierte Aktualisierung der Patientenkohorten ist integriert. Die erstellten Kohorten können im Anschluss ganz einfach in verschiedene Formate exportiert werden, um so die nahtlose Auswertung von den entsprechenden Studien zu gewährleisten. 

„Neben den medizinischen Vorteilen ermöglichte uns die Nutzung von PIE zudem die administrativen und wissenschaftlichen Personalaufwände, um bis zu 15% zu reduzieren. Parallel konnten wir die qualitative Patientenversorgung signifikant steigern.“ - Peter Mussinghoff, Geschäftsleitung


Sie wollen mehr Informationen zu PIE? Wir freuen uns auf Ihre Nachricht: info@westphalia-datalab.com

Author/innen Details
Nadiya El-SouraniNadiya ist promovierte Neurowissenschaftlerin & Psychologin und arbeitet seit Anfang 2020 im Westphalia DataLab. Ihr Tätigkeitsfeld im Westphalia DataLab ist sehr vielseitig, worunter unter anderem auch das Schreiben von Artikeln und die Öffentlichkeitsarbeit generell fällt.
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