Studien
Peer-Review Publikationen
Forschung mit anschließender Peer-Review ist für die Verbesserung der Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Technologien im Gesundheitswesen unerlässlich. Hier präsentieren wir Forschungsarbeiten, die den Nutzen und die Bedeutung von Infermedicas KI-gestützten Lösungen für Mediziner und Entscheidungsträger aufzeigen.
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PEER-REVIEW-STUDIEN
Eine Analyse der Nutzung virtueller Triage durch schwangere Frauen vor und während der COVID-19-Pandemie
Jaszczak et al. (2024) / Frontiers in Global Women’s Health
Die Studie untersuchte Daten, die über einen Online-Symptom-Check bei 36.910 Patientinnen gesammelt wurden, die eine Schwangerschaft angaben. Die Erhebung wurde zwischen dem 1. Januar 2019 und dem 30. Juni 2022 durchgeführt. Mithilfe von deskriptiven Statistiken und Trendanalysen wurden signifikante Verschiebungen bei der Symptomangabe und den demografischen Merkmalen der Nutzerinnen ermittelt.
Highlights
Die COVID-19-Pandemie hat die Verwendung von VT durch schwangere Frauen erheblich beeinflusst
In den ersten sechs Monaten des Jahres 2020 gab es einen Anstieg der schwangeren Nutzerinnen um 213 %.
Der Anteil der schwangeren Anwenderinnen stieg von 0,32 % im ersten Halbjahr 2019 auf 0,85 % Ende 2021
Die Ergebnisse unterstreichen die wichtige Rolle digitaler Gesundheitsanwendungen bei der Aufrechterhaltung des Zugangs zu Gesundheitsinformationen in Krisenzeiten.
Virtuelle Triage zur Früherkennung ungeeigneter Versorgungsabsichten bei Patienten mit lebensbedrohlichen kardiologischen Symptomen
Gellert et al. (2024) / Frontiers in Public Health
In dieser Studie wurde das Verhalten von 746.282 Symptomate-Nutzern mit lebensbedrohlichen Herzbeschwerden wie Brustschmerzen und Kurzatmigkeit bei der Suche nach medizinischer Versorgung untersucht. Dabei zeigte sich, dass 76,4 % der Nutzer den Schweregrad ihrer Symptome falsch einschätzten und häufig eine ungeeignete Behandlung in Anspruch nehmen wollten. Die virtuelle Triage kann Patienten zur Notfallversorgung leiten und so möglicherweise schwerwiegende gesundheitliche Folgen verhindern und Gesundheitskosten reduzieren.
Highlights
76,4 % der Nutzer waren sich nicht der notwendigen Behandlung bewusst
Es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen den Altersgruppen
Nach Geschlecht aufgeschlüsselt, war der Anteil der weiblichen Nutzer etwas höher
Eine frühzeitige Erkennung durch eine virtuelle Triage könnte das Risiko schwerwiegender gesundheitlicher Folgen erheblich senken und damit zu potenziellen Kosteneinsparungen im Zusammenhang mit einer verzögerten oder falschen Versorgung beitragen.
Einsatz von KI-basierter virtueller Triage zur Verbesserung der Patientensteuerung in der ambulanten Versorgung
Gellert et al. (2024) / Frontiers in Public Health
Die Studie untersuchte die Auswirkungen einer KI-gestützten virtuellen Triage (VT) auf das Verhalten von Patienten bei der Inanspruchnahme von medizinischer Versorgung in einer ambulanten Einrichtung. Die Forscher analysierten Daten aus 8.088 VT-Interviews, um zu verstehen, wie diese das Patientenverhalten in Bezug auf die in Anspruch genommene Art der Versorgung beeinflussen.
Highlights
35 % der Patienten änderten ihr Verhalten bei der Inanspruchnahme von Leistungen
12,5 % Rückgang bei den persönlichen und Video- Konsultationen
19,1 % mehr Inanspruchnahme virtueller Versorgung
Die Ergebnisse zeigen, wie VT dazu beigetragen hat, unnötige persönliche Besuche zu reduzieren, die Versorgung zu optimieren und sicherzustellen, dass die Patienten eine angemessene Versorgung erhalten, was die Gesamteffizienz der Gesundheitsversorgung im ambulanten Bereich verbessern könnte.
Das Potential digitaler, KI-gestützter Symptom Checker zur verbesserten Früherkennung, Versorgungsgradeinstufung und Weiterleitung zur Notfallversorgung bei lebensbedrohlichen Erkrankungen
Gellert et al. (2024) / Frontiers in Public Health
Die Studie untersuchte, inwieweit Nutzer beabsichtigten, eine Notfallversorgung in Anspruch zu nehmen, wenn sie Symptome von fünf schweren/akuten Erkrankungen in eine virtuelle Triage Engine (VT) eingaben. Die fünf untersuchten Erkrankungen zeigen ein hohes Sterblichkeitspotenzial: Herzinfarkt, Schlaganfall, Asthma, Lungenentzündung und Lungenembolie. Die Studie verdeutlicht die Diskrepanz zwischen der wahrgenommenen Schwere und dem tatsächlichen Risiko lebensbedrohlicher Symptome und zeigt, wie die VT eingesetzt werden kann, um dieses Problem zu lösen.
Highlights
76 % der Nutzer mit Symptomen eines Herzinfarkts hatten nicht vor, die Notfallversorgung in Anspruch zu nehmen
33,5 % der Nutzer mit Symptomen der untersuchten akuten Erkrankungen hatten vor Abschluss des Symptomchecks keine ärztliche Konsultation geplant
2 von 1000 durchgeführten Symptomchecks können zu lebensrettenden Entscheidungen führen
Die frühzeitige Erkennung von Notfällen kann das Risiko schwerer gesundheitlicher Folgen und Todesfällen erheblich verringern. Diese Studie zeigt den starken Einfluss von VT auf die Änderung des Verhaltens bei der Inanspruchnahme von Versorgungsleistungen, was zu einer Senkung von Gesundheitskosten durch rechtzeitiges Eingreifen führen kann.
Eine Vergleichsstudie über die Leistung der klinischen Triagierung unter Verwendung regelbasierter Triagierungsprotokolle im Vergleich zu einer auf künstlicher Intelligenz basierenden automatisierten virtuellen Triagierung
Infermedica, San Antonio, TX, USA / Breslau, Polen / London, Großbritannien
Ein Vergleich der Einteilungsgenauigkeit von KI-basierter virtueller Triage mit regelbasierten Triageprotokollen (RBTP). Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die KI-Tools von Infermedica vergleichbare Leistungen erbringen wie die Schmitt-Thompson-Protokolle - der Goldstandard der Medizin für die Patiententriage.
Highlights
Infermedica und Schmitt-Thompson ermittelten keine kritischen Fehleinstufungen, d. h. Fälle, in denen ein "Notfall" als "Selbstbehandlung" erkannt wurde.
Infermedica liefert eine ebenso sichere Triageempfehlung wie Schmitt-Thompson
Infermedica erfasst 4x mehr anfängliche Krankheitssymptome von Patienten als Schmitt-Thompson und bietet so eine bessere datenbasierte Unterstützung
Infermedica liefert zuverlässige und genaue Ergebnisse und verbessert die Triage bei Vorliegen von Risikofaktoren (insbesondere bei Kindern)
Wie virtuelle Triage die Patientenerfahrung und -zufriedenheit verbessern kann: Ein narrativer Rückblick und Ausblick
Infermedica, San Antonio, TX, USA / Breslau, Polen / London, Großbritannien
Analyse und Zusammenfassung der Literatur über Patientenerfahrung und -zufriedenheit auf der Grundlage neuer Erkenntnisse, die auf das Potenzial der virtuellen Triage (VT) hinweisen, die Ziele und Ergebnisse der klinischen Versorgung positiv zu beeinflussen.
Highlights
Frühere und schnellere, besser auf das jeweilige Krankheitsniveau abgestimmte Versorgung
Digitale Triage als Eingangstür, um die Notwendigkeit des Aufsuchens einer medizinischen Einrichtung bei Erkrankungen mit geringer Dringlichkeit zu verringern
Der Einsatz von VT zur Verbesserung der klinischen Wirksamkeit durch Früherkennung und Überweisung
VT als Chance für Anbieter, die Gesundheitsversorgung von Patienten persönlicher zu gestalten
Die Rolle der virtuellen Versorgungssteuerung bei der Verbesserung der Zufriedenheit von Ärzten: Ein narrativer Überblick
Infermedica, San Antonio, TX, USA / Breslau, Polen / London, Großbritannien
Eine Analyse und Zusammenfassung der Erkenntnisse zur Zufriedenheit von Medizinern, die darauf hinweisen, dass sich die virtuelle Versorgungssteuerung positiv auf die Erfahrung der Ärzte, die erlebte Effektivität, die Effizienz und die Verringerung des Verwaltungsaufwandes auswirken kann.
Highlights
Bedeutung der Erfahrung und Zufriedenheit von Klinikpersonal für die Unternehmensleistung
Faktoren, die zu einer geringen Zufriedenheit der Klinikmitarbeiter beitragen
Die derzeitige und potenzielle Rolle der virtuellen Versorgungssteuerung bei der Schaffung positiver Erfahrungen von Medizinern und der Rationalisierung der Kommunikation mit Patienten
Vorteile des Einsatzes virtueller Triagetechnologie für Organisationen im Gesundheitswesen im Allgemeinen und im Hinblick auf die Verbesserung der Erfahrung und Zufriedenheit von Klinikärzten im Besonderen
Empfehlungen zur Vorbeugung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen durch ein Online-Chat-basiertes KI-Modell
Infermedica, San Antonio, TX, USA / Breslau, Polen
Eine Antwort auf einen kürzlich erschienenen Bericht, in dem diskutiert wird, wie ein dialogbasiertes KI-Modell klinische Arbeitsabläufe unterstützen kann. Der Kommentar und die anschließende Antwort der Autoren befassen sich mit dem sicheren Einsatz von KI und Large Language Models (LLMs) im Gesundheitswesen.
Highlights
Generative KI vs. Symbolische KI im Gesundheitswesen
Potenzial und Grenzen von LLMs
Investitionen und Forschung im Bereich KI im Gesundheitswesen
Eine multinationale Studie zur Nutzung der virtuellen Symptomauswertung mit Handlungsempfehlung durch Patienten und deren Mehrwert
Infermedica, San Antonio, TX, USA / Breslau, Polen / London, Großbritannien
Eine Studie, die auf einer Online-Befragung von 2.113 Patienten-Nutzern von Symptomate basiert, um das Nutzungsverhalten, die Auswirkungen und den abgeleiteten Nutzen eines virtuellen Triage/Symptomcheckers für die Patient:innen zu beschreiben.
Highlights
80.1% der Patienten gaben an, mit der Erfahrung und dem gebotenen Mehrwert insgesamt sehr zufrieden zu sein.
80% der Nutzer gaben an, dass sie den Symptomchecker in Zukunft immer wieder nutzen werden.
25.4% weniger Patienten, die nach dem Ergebnis noch unsicher über ihren Behandlungsweg waren.
Die Qualität von Diagnose- und Triage-Empfehlungen durch kostenlose Online-Symptom-Checker und Apps in Australien
Australisches Bildungs- und Arbeitsministerium
In dieser systematischen Fallstudie zur Leistungsmessung wurden die Diagnosen und Triage-Empfehlungen von 36 Symptom-Checkern untersucht. Dabei wurde jedes System mit 48 medizinischen Fallvignetten zu Beschwerden getestet (1.170 Diagnosetests und 688 Triage-Tests).
Highlights
Symptomate liefert die genauesten Ergebnisse:
77 % der möglichen Krankheitsbedingungen waren unter den ersten 3 von der KI gestellten Diagnoseergebnissen aufgelistet
61 % der möglichen Krankheitsbedingungen waren unter den ersten 1 von der KI gestellten Diagnoseergebnissen aufgelistet
81 % der möglichen Krankheitsbedingungen waren unter den ersten 10 von der KI gestellten Diagnoseergebnissen aufgelistet
Diagnose-Genauigkeit bei webbasierten Symptom-Checker-Lösungen für COVID-19: Vergleichsstudie
Abteilung für Data Science, Symptoma, Wien, Österreich
Fachbereich Medizin, Symptoma, Attersee, Österreich
Fachbereich Humanmedizin, Paracelsus Medizinische Privatuniversität, Salzburg, Österreich
Im Rahmen dieser Studie wurden 10 webbasierte Symptom-Checker für COVID-19 verglichen. Dabei wurden 50 COVID-19-Fälle sowie 410 Kontrollfälle ohne COVID-19-Befund einander gegenübergestellt. Ziel dieser Studie ist es, die diagnostische Genauigkeit von webbasierten Symptom-Checkern für COVID-19 zu bewerten.
Highlights
Ein ausgeglichenes Verhältnis von Sensitivität und Genauigkeit wurde nur von zwei Symptom-Checkern erreicht: COVID-RA von Infermedica und Symptoma.
Infermedica und Symptoma erhielten die höchsten Bewertungen in Bezug auf Genauigkeit bei COVID-19-Beurteilungen.
Kapazitätssteigerung durch virtuelle Lösung in einem Militärhospital im Rahmen der Primärversorgung: eine Pilotstudie für selbstgeregelte Symptomerfassung und Telemedizin
Sanitätstruppe der Streitkräfte Singapurs
Die Studie befasst sich mit virtueller Pflege in einem Militärhospital. 28 Patient:innen erhielten vor Ort virtuelle Pflege mit digitaler Anamnese und Telemedizin sowie zusätzlich die übliche persönliche Beratung durch eine ärztliche Fachkraft. Während sie auf die Telemedizin-Beratung warteten, verwendeten die Patient:innen die Symptom-Checker-App. Diese maßgeschneiderte Web-Anwendung nutzt die Infermedica API.
Highlights
85,8 % der Patient:innen waren mit der virtuellen Pflege zufrieden.
85,7 % der Patient:innen bewerteten den Symptom Checker als benutzerfreundlich.
Sowohl Patient:innen als auch Ärzt:innen waren der Ansicht, dass der Symptom-Checker die ärztliche Konsultation erleichterte und beschleunigte
Heuristische Beurteilung von COVID-19-Chatbots
Universität Luxemburg
Dieser Bericht enthält die Ergebnisse einer heuristischen Untersuchung von 24 COVID-19-Chatbots auf verschiedenen Plattformen (Webchat und Messenger), zu unterschiedlichen Themen (Symptom-Checker und FAQ) und mit unterschiedlichen Interaktionsstilen (visuell, Text, Gespräch).
Highlights
Infermedica zählte zu den drei bestbewerteten Chatbots.
Infermedica wurde als einer der Web-Chatbots mit der ansprechendsten grafischen Benutzeroberfläche ausgezeichnet.
Die Anwendung eines internetbasierten Triage-Tools zur Selbstanalyse während der COVID-19-Pandemie: eine deskriptive Studie
Provinz-Fachkrankenhaus J. Gromkowski, Breslau
Infermedica, Breslau
Abteilung für Infektionskrankheiten und Hepatologie, Medizinische Universität Breslau, Breslau
Dieser Artikel beschreibt die Erfahrungen mit dem COVID-19-Risikobewertungs-Tool (CRA). Die Studie analysiert die Gruppe der Nutzer der internetbasierten COVID-19 Triage-App und setzt sie in Beziehung zu den Patienten in der Aufnahmestation für Infektionskrankheiten, um festzustellen, wer von der Implementierung des COVID-19 Online-Symptom-Checkers als Fern-Triage-Lösung profitieren könnte.
Highlights
Das CRA-Tool hat eine breite Zielgruppe untersucht - 248.862 Personen mit potenziell verdächtigen Symptomen, die auf Covid-19 hinweisen
Die Ergebnisse und die Empfehlungen für die nächsten Schritte waren beruhigend und lieferten evidenzbasierte Informationen
Das CRA-Tool diente als präklinische Triage für Personen mit alarmierenden Symptomen
Wie wir unsere Technologien entwickeln, instant halten und testen
Eine sorgfältig kuratierte medizinische Informationsdatenbank ist das Herzstück der Infermedica-Plattform. Verschaffen Sie sich einen besseren Überblick über die Prozesse, mit denen wir unsere Technologien entwickeln, instand halten und testen.
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Entwicklung von Inhalten
Erstellung, Überprüfung und Pflege der medizinischen Wissensdatenbank folgen strikten, fest etablierten Verfahren.
Akzeptanz-Testfälle
Erfahren Sie, wie wir die Qualität unserer Inferenzmaschine testen, indem wir Tausende von gut dokumentierten klinischen Fällen bewerten.
Zertifizierungen
Als Medizinprodukt der Klasse I gekennzeichnet
In Übereinstimmung mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)
Übereinstimmung mit dem Health Insurance Portability and Accountability Act
Qualitätsmanagementsystem konform mit PN-EN ISO 13485:2016
Prozesse und Entwicklungsverfahren zertifiziert mit
Belege für Vertrauen
Zahlreiche Implementierungen führender Gesundheitsdienstleister zeugen von der erstklassigen Qualität unserer Technologie.
50 % der Patient:innen, die eine Notaufnahme aufsuchen wollten, änderten ihre Meinung.
Microsoft Health Bot Services setzen dank Infermedica API auf unsere Technologie.
Entdecken Sie die Möglichkeiten klinisch validierter KI
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