Healthcare

Wir entwickeln eine software-gestützte Lösung für die Automatisierung und Optimierung der Ablaufsteuerung klinischer Prozesse im OP-Management einer großen deutschen Akutklinik. Dies umfasst die Implementierung prädiktiver Modelle für die Vorhersage operationsspezifischer Prozessdauern, die Entwicklung mathematischer Optimierungsalgorithmen für die automatisierte Erstellung belastbarer OP-Pläne sowie die Umsetzung und Integration unserer Planungsplattform in die Prozess- und Systeminfrastruktur der Klinik. Wir begleiten die Klinik bei Testdurchläufen, evaluieren unsere Planungsplattform hinsichtlich Personalentlastung und Anzahl zusätzlich durchgeführter Operationen und entwickeln gemeinsam Use-Cases zur Erweiterung der Plattform hinsichtlich Ressourcen- und Personalmanagement.

Wir entwickeln eine intelligente Entscheidungshilfe für die Entlassplanung im Case Management und begleiten eine große deutsche Akutklinik bei der Integration datenbasierter Handlungsempfehlungen in den Entlassprozess von Patientinnen und Patienten. In diesem Rahmen implementieren wir statistische Planungsalgorithmen und selbstlernende Modelle, die auf Basis relevanter Behandlungsparameter eine präzise Schätzung von Verweildauern und Entlassdaten erlauben und in die zugrunde liegenden Prozesse der Bettendisposition, Kapazitätsplanung und in die Planung von Stationsauslastungen eingebettet werden. Neben modelltechnischer Entwicklungsarbeit und der gemeinsamen Erstellung sowie Plausibilisierung von Fachkonzepten umfasst dies gleichermaßen die Integration unserer Modelle in die Systemlandschaft und IT-Infrastruktur der Klinik.

Ein Hersteller von medizinischen Inspektionsmaschinen beauftragt d-fine mit der Konzeption einer KI-Lösung für die optische Prüfung von Medikamentenbehältern. Mittels einer hocheffizienten Trainingspipeline werden systematisch Performance-Benchmarks für verschiedene Deep-Learning-Methoden untersucht und mit klassischen Verfahren aus dem Machine-Learning verglichen.
Auf Basis der Ergebnisse für Erkennungsgüte und Datendurchsatz entsteht eine echtzeitfähige Lösung für das Deployment auf den Maschinen des Unternehmens. Weitere Bestandteile des Systems sind ein Modul zur Visualisierung und Erklärung der KI-Ergebnisse für den Operator und ein auf Open-Source basierendes Software-Framework zum Training eigener neuronaler Netze.

Ein internationales Healthcare-Unternehmen, das große medizinische Portfolios für Infektionskrankheiten liefert, beauftragt d-fine mit der Optimierung der Supply-Chain-Netzwerke im Hinblick auf Lager- und Lieferkosten, Servicequalität, Robustheit und zukünftige Anforderungen. Mittels datengetriebener Erkenntnisse und qualitativer Faktoren analysiert d-fine die Auslastung der Lager auf allen Ebenen des Netzwerks. Dies schließt die Konzeption der besten Optionen für die Langstreckenlieferung und die kostspielige Last-Mile-Distribution ein und unterstützt die Beschaffung bei Drittanbietern durch maßgeschneiderte Preismodelle und Business Intelligence. Wir passen unsere Methodik an den Reifegrad der Lieferkette an, von variablen Lagerbeständen für schnell- und langsamdrehende Produkte bis hin zu Analysen der ein- und ausgehenden Volatilität, um das bestmögliche Gleichgewicht zwischen Kosten und Servicelevel zu erreichen. Insgesamt ermöglicht d-fine die maximale Effektivität des Gesundheitssystems des Kunden durch analytische Methoden, um die medizinischen, sozialen und geschäftlichen Anforderungen zur Bekämpfung von Infektionskrankheiten zu erfüllen.

Das regulatorische Umfeld für den Einsatz neuer Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen entwickelt sich weiter - einschließlich übergreifender Aktivitäten wie dem europäischen AI-Act, aber auch sektorspezifischer Leitlinien wie in der 2. Revision von GAMP 5. Als Leiter der GAMP D-A-CH Special Interest Group on GxP Compliant Use of AI bündeln wir Wissen und Expertise, um Best Practices in der Pharmaindustrie zu etablieren: zugeschnitten auf diese Branche, mit Fokus auf Vertrauenswürdigkeit und Qualität in einer risikobasierten Weise. Unsere drei Hauptpublikationen in der ISPE Pharmaceutical Engineering fassen unsere Ergebnisse zusammen und prägen den Ansatz für KI-Projekte und Governance in der Pharmaindustrie weltweit:

• AI maturity model
• AI Governance & QA Framework
• The road to explainable AI

Für ein europäisches Forschungsinstitut baut d-fine eine Genomanalyse-Pipeline für Technologien der künstlichen Intelligenz auf einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur auf. Im Rahmen dieser öffentlich-privaten Partnerschaft entwickeln, trainieren und evaluieren wir Algorithmen für maschinelles Lernen, die die spezifischen Reaktionen eines Organismus auf den Wirkstoff eines Impfstoffs und auf die Infektion modellieren, und zwar für einen der führenden viralen Krankheitserreger in der Zoologie. Unser Ziel ist es, ein tieferes Verständnis der Mechanismen und zellulären Wege zu erlangen und innovative Bioinformatik-Tools bereitzustellen, die die Identifizierung entscheidender Genmuster und neuer Targets ermöglichen. Für unsere Kunden ist dies ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu zielgerichteten Therapien und zum datengesteuerten Wirkstoffdesign.

Zu diesem Zweck bauen wir eine hochmoderne MLOps-Plattform für die Verarbeitung von Daten aus der scRNA-Sequenzierung auf, einschließlich erklärbarer KI-Methoden, die operativen Best-Practices folgen. Die Mitglieder des d-fine-Teams in diesem Projekt vereinen fundierte wissenschaftliche Kenntnisse in den Biowissenschaften mit fundiertem technologischem Fachwissen.

Ein Forschungsinstitut initiierte das Projekt touch.connect.care, um die individuelle biografiegestützte Pflege älterer Menschen auf die nächste, digitale Ebene zu heben. Dazu wird die Technologieexpertise von d-fine in Zusammenarbeit mit einem Betreiber einer Seniorenresidenz genutzt.

Durch die Anwendung von Co-Creation als Produktdesignprozess zusammen mit einem agilen Projektmanagementmodell für Software- und Cloud-Engineering haben wir die Produktvision mit dem passenden, cloud-nativen Technologie-Stack realisiert. Dieses Produkt wird wertvolle soziale Interaktionen fördern und die Lebensqualität in Seniorenresidenzen unterstützen.

Aufbauend auf unserer verantwortungsvollen Cloud-Strategie ist unsere Lösung sowohl datenschutzkonform in Bezug auf sensible persönliche Biographiedaten als auch für eine Vielzahl von kleinen und großen Akteuren im Gesundheitswesen verfügbar.

MedTech-Unternehmen und Auftragsforschungsinstitute (CROs) beauftragen d-fine mit der Entwicklung von Information-Intelligence-Plattformen, die manuelle Arbeitsabläufe automatisieren und geschäftsrelevante Erkenntnisse aus verschiedenen heterogenen und großen Datenquellen gewinnen. Diese Plattformen integrieren, analysieren und visualisieren Post-Market-Daten und Daten aus klinischen Studien als One-Stop-Shop. Für externe Quellen integrieren solche Tools z.B. Datenbanksysteme von medizinischen Aufsichtsbehörden (BfArM, FDA, Health Canada, etc.), die primären WHO-Register für klinische Studien, PubMed medizinische Zeitschriftenartikel, MAUDE oder FDA.

Die Plattformen bieten intelligente Benutzeroberflächen, die auf die Bedürfnisse der Unternehmen zugeschnitten sind: Interaktive Suche, Relevanzbewertung von Suchergebnissen und Lernen des Suchalgorithmus durch Nutzerfeedback. Die eingebauten explainable AI-Methoden (xAI) machen die Suchergebnisse verständlich. Darüber hinaus haben die Kunden die volle Kontrolle über ihre Plattformsysteme, einschließlich des Zugriffs auf Metadaten und des Eigentums am Quellcode.

Die Information-Intelligence-Plattformen ermöglichen es den Kunden von d-fine, ihr Produkt- und Dienstleistungsportfolio auf dem Markt zu stärken, indem sie Informationen intelligent in Entscheidungen umwandeln.

Nachhaltigkeit macht auch – oder insbesondere – vor dem Bereich Pharma & Healthcare nicht halt. Die Berichterstattung gemäß CSRD sowie anschließende Nachhaltigkeitsstrategien sind nicht nur für die pharmazeutische Industrie ein zentrales Thema, sondern auch für die Medizintechnik, den Großhandel und sogar für viele Leistungserbringer.
Wir erarbeiten zusammen mit unseren Kunden aus der Pharma-Branche und aus dem Bereich der berichtspflichten Gesundheitseinrichtungen Konzepte zur Implementierung einer Nachhaltigkeitsstrategie unter Berücksichtigung von Anforderungen gemäß der CSRD. In zahlreichen Projekten zu diesem Thema hat es sich bei d-fine bewährt, im engen Austausch mit den kundenseitigen Experten  Handlungsfelder (Themencluster) zu identifizieren, die angesichts der EU-Taxonomie und der CSRD sowie unter Berücksichtigung weiterer Reporting Standards (z.B. Global Reporting Initiative) relevant sind. Dies ermöglicht eine Identifikation von „Gaps“ und einer anschließenden Priorisierung und Gruppierung auf Basis verschiedener relevanter Kriterien (z.B. regulatorische und kunde-strategische Relevanz). In einer systematischen Roadmap konsolidieren wir Maßnahmen und definieren erste Schritte zur Erreichung der Berichtsfähigkeit und erarbeiten einen fundierten Projektplan, der die Schließung der „Gaps“ seitens des Kunden auf Basis der vorangegangenen Priorisierung sicherstellt.

Wir begleiten einen Abrechnungsdienstleister im deutschen Gesundheitswesen bei der Modernisierung seiner heterogenen Applikationslandschaft, um effizient Abrechnungs- und Factoringdienstleistungen abwickeln zu können.

Wir unterstützen hierfür bei der Schaffung einer zukunftssicheren, in der privaten Cloud betriebenen Plattform, die in modularen Services interne und externe Applikationen bereitstellt: Vom Kundenportal und Vertragsmanagement über Buchhaltung und Forderungsmanagement bis hin zur Kreditrisikosteuerung und Meldewesen-Reporting. Durch flexible Schnittstellen und hochgradig automatisierte Prozesse werden Synergien zwischen Abteilungen gehoben und gleichzeitig die spezifischen Belange von Abrechnung und Factoring in verschiedenen Sparten des Gesundheitsbereichs abgedeckt; dies bietet zudem die Möglichkeit, neue Produkte in Rekordzeit an den Markt zu bringen.

Der integrierte d-fine Ansatz von Konzeption, Umsetzung und Projektmanagement aus einer Hand ermöglicht es uns, die komplexen Geschäftsanforderungen unter Einhaltung der hohen Qualitäts- und Zuverlässigkeitsanforderungen an Applikationen im Finanzumfeld sowie die Ansprüche an den Datenschutz bzgl. etwa Patienten- und Behandlungsdaten umzusetzen und dabei sowohl Budget- als auch Zeitplan einzuhalten.

Die Prozesse und Methoden in den Organen des öffentlichen Gesundheitssystems in Deutschland erleben aktuell einen digitalen Schub durch nationale Förderinitiativen. Unser erprobtes Konzept für einen zeitgemäßen Digitalisierungsschritt beispielsweise eines Gesundheitsamtes baut auf unserer branchenübergreifenden Erfahrung im digitalen Change-Management auf. Zentrale Elemente in unserem strukturierten Prozess sind die Analyse des Status-Quo, die Erarbeitung eines Zielbilds gemeinsam mit dem Kunden und anschließend die sorgfältige Realisierung des Changes. Essentiell dabei ist das sorgfältige Mitnehmen aller Betroffenen, inklusive eines Schulungs- und Sensibilisierungskonzepts. Nur so können von Beginn an alle Beteiligten konstruktiv gemeinsam an einem Strang ziehen, und der Change in eine, sichere, effektivere und digitalere Arbeitswelt gelingen – zum Nutzen der direkt Betroffenen und aller Teilnehmer des Gesundheitssystems: aller Bürger und Bürgerinnen.