Prädiktive Krankheitsprävention mithilfe klinischer Entscheidungsunterstützung

Umgesetzte Maßnahmen

· Entwicklung eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems auf Basis der Krankengeschichte und demografischer Patientendaten.

· Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens zur Prognose potenzieller Krankheitsrisiken.

· Erstellung von Empfehlungen für medizinische Tests auf Grundlage individueller Risikoprofile.

Erreichte Ergebnisse

· Ermöglichung der Früherkennung potenzieller Risiken.

· Unterstützung präventiver Gesundheitsmaßnahmen und proaktiver Behandlungsplanung.

· Verbesserung der Behandlungsergebnisse und der Versorgungsqualität.

· Senkung der allgemeinen Gesundheitsbelastung durch Krankheitsprävention.

Frage für das Kontaktformular: Werden Gesundheitsrisiken bei Ihnen erst erkannt, wenn Symptome auftreten?

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