Healthcare

Stiamo sviluppando un supporto decisionale intelligente per la pianificazione delle dimissioni nella gestione dei casi e stiamo supportando i nostri clienti nell'integrazione di raccomandazioni basate su dati all'interno del loro processo di dimissione dei pazienti. In questo contesto, stiamo implementando algoritmi di pianificazione statistica e modelli di autoapprendimento che consentono di stimare con precisione la durata della degenza e i dati di dimissione in base ai parametri di trattamento rilevanti. Questi sono poi incorporati nei processi sottostanti di programmazione dei letti, pianificazione della capacità e dell'utilizzo dei reparti. Oltre al lavoro di sviluppo tecnico dei modelli e alla creazione di concetti tecnici e alla verifica della loro plausibilità insieme al cliente, questo include anche l'integrazione dei nostri modelli nel sistema complessivo della clinica e nell'infrastruttura IT.

Un produttore di apparecchiature per l'ispezione medica commissiona a d-fine la progettazione di una soluzione IA per l'ispezione ottica dei contenitori di medicinali. Utilizzando una pipeline di training altamente efficiente, vengono esaminati sistematicamente i benchmark delle prestazioni di vari metodi di deep learning e confrontati con i metodi classici di machine learning.

Sulla base dei risultati relativi alla qualità del riconoscimento e al throughput dei dati, è stata creata una soluzione in grado di funzionare in tempo reale da implementare sulle apparecchiature dell'azienda. Ulteriori componenti del sistema sono un modulo per la visualizzazione e la spiegazione dei risultati dell'IA all'operatore, e un framework software basato sull'open source per l'addestramento delle reti neurali.

Un'organizzazione sanitaria internazionale, che fornisce grandi pacchetti medici per le malattie infettive, incarica d-fine di ottimizzare le reti della supply chain per quanto riguarda i costi di stoccaggio e consegna, la qualità del servizio, la robustezza e le richieste future. Attraverso intuizioni basate su dati e fattori qualitativi, d-fine analizza l'utilizzo della capacità dei magazzini a tutti i livelli della rete. Questo include la progettazione delle migliori opzioni per le consegne a lungo raggio e la costosa distribuzione per i destinatari più distanti, supportando l'approvvigionamento di fornitori di logistica terzi attraverso modelli di prezzo e business intelligence personalizzati. Adattiamo la nostra metodologia alla maturità della supply chain, dalle scorte variabili per prodotti a rapida e lenta movimentazione all'analisi della volatilità in entrata e in uscita, al fine di raggiungere il miglior equilibrio possibile tra costi e livello di servizio. d-fine consente di massimizzare l'efficacia del sistema di distribuzione sanitaria del cliente attraverso metodi analitici, per soddisfare le esigenze mediche, sociali e commerciali nella lotta contro le malattie infettive.

Il campo di gioco normativo nell'uso di nuove tecnologie come l'IA e il machine learning si sta evolvendo - comprese attività generali come l'European AI act, ma anche indicazioni specifiche per il settore in termini di seconda revisione delle GAMP 5. A capo del "GAMP D-A-CH Special Interest Group on GxP Compliant Use of AI", mettiamo in comune conoscenze ed esperienze per stabilire le migliori pratiche nel settore farmaceutico, con un'attenzione particolare all'affidabilità e alla qualità in relazione al rischio. Le nostre tre pubblicazioni principali nella rivista ISPE Pharmaceutical Engineering riassumono i nostri risultati, dando forma all'approccio ai progetti e alla governance dell'IA nel settore farmaceutico a livello globale:

• Modello di maturità dell'IA
• Struttura di governance e QA dell'IA
• La strada verso un'IA spiegabile

Per un istituto di ricerca europeo, d-fine sta costruendo una pipeline di analisi del genoma per le tecnologie di IA su un'infrastruttura cloud scalabile. In questa partnership pubblico-privata stiamo sviluppando, allenando e valutando algoritmi di apprendimento automatico che modellino le risposte specifiche di un organismo al principio attivo di un vaccino e all'infezione da uno dei principali agenti patogeni virali in zoologia. Il nostro obiettivo è quello di comprendere più a fondo i meccanismi e le vie cellulari e di fornire strumenti bioinformatici innovativi che consentano di identificare modelli genici cruciali e nuovi obiettivi. Per i nostri clienti, questo è un passo importante verso terapie mirate e la progettazione di farmaci basati su dati.

A tal fine, stiamo costruendo una piattaforma MLOps all'avanguardia per l'elaborazione di dati provenienti dal sequenziamento di scRNA, che includa metodi di IA spiegabili in concordanza con le migliori pratiche operative. I membri del team di d-fine impegnati in questo progetto combinano una profonda conoscenza scientifica nel campo delle scienze della vita con una vasta esperienza tecnologica.

Un istituto di ricerca ha avviato il progetto touch.connect.care per portare l'assistenza agli anziani basata sulla biografia individuale al livello successivo: quello digitale. Lo fa avvalendosi dell'esperienza tecnologica di d-fine e collaborando con un operatore di residenze per anziani.

Applicando la co-creazione come processo di design del prodotto, insieme ad un modello di gestione agile del progetto per l'ingegneria del software e del cloud, abbiamo realizzato la visione del prodotto con un adeguato stack tecnologico cloud-nativo. Questo prodotto favorirà preziose interazioni sociali e sosterrà la qualità della vita nelle residenze per anziani.

Sulla base della nostra strategia di cloud responsabile, la nostra soluzione è conforme alla protezione dei dati personali sensibili della biografia ed è disponibile per un'ampia gamma di soggetti del settore sanitario, sia di piccole che di grandi dimensioni.

Le aziende di MedTech e le organizzazioni di ricerca a contratto (CRO) si affidano a d-fine per lo sviluppo di piattaforme di information intelligence che automatizzano i flussi di lavoro manuali e forniscono informazioni rilevanti per l'azienda a partire da grandi fonti di dati. Queste piattaforme integrano, analizzano e visualizzano i dati post-market e i dati delle sperimentazioni cliniche provenienti da varie fonti, come i sistemi di database degli enti regolatori medici (BfArM, FDA, Health Canada, ecc.), i registri primari dell'OMS per le sperimentazioni cliniche, gli articoli delle riviste mediche PubMed, MAUDE o FDA.

Le piattaforme offrono interfacce utente intelligenti personalizzate in base alle esigenze aziendali: ricerche interattive, valutazione della rilevanza dei risultati di ricerca e apprendimento dell'algoritmo di ricerca attraverso il feedback degli utenti. Questo migliora continuamente l'esperienza dell'utente e aumenta i vantaggi commerciali. I metodi di IA spiegabile (xAI) incorporati rendono comprensibili i risultati delle ricerche. Inoltre, i clienti hanno il pieno controllo sui sistemi della piattaforma, compreso l'accesso ai metadati e la proprietà del codice sorgente.

Le piattaforme di information intelligence consentono ai clienti di d-fine di rafforzare il proprio portafoglio di prodotti e servizi sul mercato attraverso la trasformazione intelligente delle informazioni in valutazioni cliniche e processi decisionali.

La sostenibilità non si ferma al settore farmaceutico e sanitario. La rendicontazione secondo la CSRD e le conseguenti strategie di sostenibilità non sono un tema centrale solo per l'industria farmaceutica, ma anche per la tecnologia medica, il commercio all'ingrosso e molti fornitori di servizi.

Insieme ai nostri clienti dell'industria farmaceutica e del settore delle strutture sanitarie soggette a rendicontazione, sviluppiamo concetti per l'implementazione di una strategia di sostenibilità che tenga conto dei requisiti della CSRD. In numerosi progetti su questo tema, d-fine si è dimostrata in grado di identificare i campi d'azione (cluster di argomenti) che sono rilevanti alla luce della tassonomia dell'UE e della CSRD, nonché in considerazione di altri standard di rendicontazione (ad es. Global Reporting Initiative) in stretto scambio con gli esperti del cliente. Ciò consente di identificare le "lacune" e di stabilire le priorità e i raggruppamenti in base a vari criteri (ad esempio, la rilevanza normativa e strategica per i clienti). In una roadmap sistematica consolidiamo le misure, definiamo i primi passi per raggiungere la capacità di reporting e sviluppiamo un solido piano di progetto che garantisca al cliente la chiusura delle "lacune" sulla base della precedente prioritizzazione.

Supportiamo i fornitori di servizi di fatturazione del settore sanitario tedesco nell'ammodernamento del loro panorama applicativo eterogeneo per poter elaborare in modo efficiente i servizi di fatturazione.

A tal fine, contribuiamo a creare una piattaforma a prova di futuro gestita nel cloud privato, che fornisce applicazioni interne ed esterne in servizi modulari: dal portale clienti alla gestione dei contratti, dalla contabilità alla gestione dei crediti, fino alla gestione del rischio di credito e al reporting normativo. Le interfacce flessibili e i processi altamente automatizzati favoriscono le sinergie tra i reparti e rispondono alle esigenze specifiche della fatturazione e del factoring nei diversi settori della sanità. Questo permette anche di introdurre nuovi prodotti sul mercato in tempi record.

L'approccio integrato di d-fine, che prevede la progettazione, l'implementazione e la gestione del progetto da un'unica fonte, ci consente di soddisfare complesse esigenze aziendali mantenendo i requisiti di alta qualità e affidabilità delle applicazioni in ambito finanziario e le richieste di protezione dei dati, per quanto riguarda i dati dei pazienti e dei trattamenti, rispettando al contempo gli obiettivi in termini di budget e tempistiche.

I processi e i metodi all'interno delle istituzioni del sistema sanitario pubblico in Germania stanno attualmente vivendo una spinta digitale attraverso iniziative di finanziamento nazionali. Il nostro concetto collaudato per una fase di digitalizzazione contemporanea, ad esempio di un dipartimento sanitario, si basa sulla nostra esperienza intersettoriale nella gestione del cambiamento digitale. Gli elementi centrali del nostro processo strutturato sono l'analisi dello status quo, lo sviluppo di un'immagine target insieme al cliente e la realizzazione accurata del cambiamento. È essenziale coinvolgere tutte le parti interessate, anche attraverso un concetto di formazione e sensibilizzazione. Solo in questo modo tutti i soggetti coinvolti potranno collaborare in modo costruttivo fin dall'inizio e il cambiamento verso un mondo del lavoro più sicuro, più efficace e più digitale potrà avere successo, a beneficio dei diretti interessati e di tutti i partecipanti al sistema sanitario: i cittadini.