RAYLYTIC & AIQNET-Partner präsentieren interoperable Lösungen auf der DMEA 2022

Auf der DMEA 2022 präsentierten die Partner von RAYLYTIC und AIQNET interoperable Lösungen für die Herausforderungen der digitalen Gesundheitsbranche.

Vom 26. bis 28. April präsentierten RAYLYTIC und AIQNET auf der DMEA-Connecting Digital Health interoperable Lösungen für die Herausforderungen der Digitalisierung im deutschen Gesundheitswesen. Als Europas führende Konferenz für digitales Gesundheitswesen zeigte die DMEA erneut, dass in der Digitalisierung Lösungen für die vielfältigen Probleme und Herausforderungen des deutschen Gesundheitswesens zu finden sind.  

Eine dieser Lösungen ist RAYLYTICs Kernprodukt UNITY, eine webbasierte Plattform für die elektronische Datenerfassung und das Management klinischer Studien. UNITY automatisiert viele der manuelle Datenerfassungsabläufe für Hersteller von Medizinprodukte, Klinken und Forschungszentren. UNITY OUTCOME ermöglicht es den Anwendern, Patient-Reported Outcomes (PROs) elektronisch zu erstellen und zu erfassen.   

RAYLYTIC & AIQNET: Förderung der Interoperabilität zwischen Technologie, Industrie und Versorgung

Viele Diskussionen und Präsentationen auf der DMEA konzentrierten sich auf die Interoperabilität und unterstrichen die Idee, dass die meisten der entwickelten Gesundheitslösungen interoperable Infrastrukturen erfordern.  

RAYLYTIC und, zum ersten Mal, AIQNET – ein von RAYLYTIC initiiertes und vom Bund finanziertes Ökosystem für medizinische Daten – zeigten, wie Interoperabilität zwischen technischen Systemen und Organisationen außerhalb der Primärversorgung in der Praxis aussehen kann. Als mehrschichtige Softwareplattform bietet AIQNET Zugang zu klinischen Daten in einer dezentralen, offenen Architektur. Anwendungen nutzen das gemeinsame Datenmodell und KI-Algorithmen, um die automatisierte Strukturierung unstrukturierter Daten, wie sie beispielsweise in PDF-Berichten und medizinischen Bildern vorkommen, zu erleichtern. Dies ermöglicht den nahtlosen und automatisierten Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Akteuren im Gesundheitswesen.   

Konsolidierung von Interoperabilitätslösungen

Vor dem Hintergrund der Diskussionen um Interoperabilität auf der DMEA begrüßen und unterstützen sowohl RAYLYTIC als auch AIQNET Initiativen zur Einführung von FHIR als zukünftigen Interoperabilitätsstandard für die Routineversorgung in Deutschland. 

RAYLYTIC-Geschäftsführer Frank Trautwein betonte die Notwendigkeit der Konsolidierung von interoperablen Lösungen. Trautwein warnte davor, sich zu sehr auf maßgeschneiderte Lösungen zu verlassen und erklärte: „Wir laufen die Gefahr, Datensilos zu vergrößern und die Abhängigkeit von bestimmten Lösungsanbietern zu erhöhen, wenn sich die Branche als Ganzes nicht auf einheitliche Datenmodelle und Protokolle einigt.“  

In der globalen Landschaft hat die Einführung offener Standards für die Übertragung und Verarbeitung von Daten die Digitalisierung der Gesundheitssysteme beschleunigt. Die Einführung von DICOM als internationaler Standard für die Speicherung und den Austausch medizinischer Bilddaten vor 30 Jahren zeigt beispielsweise, wie offene Standards die Datenverarbeitungswege rationalisieren und die Bildung von Informationssilos reduzieren.  

RAYLYTIC und AIQNET bedanken sich bei all unseren Gesprächspartnern für den bereichernden Austausch auf der DMEA 2022.   

Was ist die DMEA?

Die Europäische Verordnung für Medizinprodukte (EU) 2017/745 (englisch: Medical Device Regulation, im Folgenden „MDR“) bringt erhebliche Änderungen für Hersteller, Händler, Bevollmächtigte und Importeure von Medizinprodukten in der Europäischen Union mit sich. Durch die Forderung nach strengeren klinischen Nachweisen für bestimmte Klassen von Medizinprodukten sieht die Gesetzgebung einen drastischen Anstieg sowohl der Qualität als auch der Quantität der klinischen Daten vor, die für die Erlangung und Aufrechterhaltung der behördlichen Genehmigung erforderlich sind.

AIQNET, ein plattformübergreifendes digitales Ökosystem, dient als Lösung für den zunehmenden Druck auf Medizin- und Pharmahersteller, große Mengen an strukturierten klinischen Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu übermitteln.

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AIQNET: Der vereinfachte Weg zur MDR-Zulassung

Die sich rasch verändernde Regulierungslandschaft in der EU erfordert innovative technologische Lösungen. Das von RAYLYTIC initiierte AIQNET zielt darauf ab, ein digitales Ökosystem zu schaffen, das die behördlichen Genehmigungsverfahren vereinfacht, indem es Herstellern von Medizinprodukten Zugang zu ethisch und datenschutzgerecht erhobenen, hochstrukturierten klinischen Daten bietet.

Künstliche Intelligenz: Whitecloud Award-Nominierung für IMAST Abstract

Der für das International Meeting on Advanced Spine Techniques (IMAST) eingereichte Abstract „Ein neuer KI-basierter Algorithmus zur vollautomatisierten zervikalen Sagittalprofilvermessung. Eine Validierungsstudie an prä- und postoperativen Röntgenbildern von 129 Patienten“ wurde akzeptiert und für den diesjährigen Whitecloud Award nominiert. Die Arbeit stellt einen KI-basierten Algorithmus für die vollautomatisierte Bestimmung des sagittalen HWS-Profils mit exzellenter Reliabilität und Genauigkeit vor.

MDR: Datenschutzrechtliche Unsicherheit für Kliniken

Im Mai dieses Jahres ist die Übergangsfrist für die 2017 in Kraft getretene Medical Device Regulation (MDR) ausgelaufen. Für Medizinprodukte-Hersteller heißt das, spätestens ab diesem Zeitpunkt die darin formulierten Anforderungen erfüllen zu müssen. Die neue Verordnung birgt allerdings auch Mehraufwand für die, die die medizinischen Daten erheben und an die Hersteller übermitteln: Ärzte und Kliniken.

Algorithmus zur Abriebbestimmung in Knieendoprothesen – Abstract nominiert für Wilhelm-Roux-Preis

„Akkurate Abriebbestimmung bei Standardröntgenaufnahmen nach einer Knieendoprothese mittels 2D-3D–Registrierung und künstlicher Intelligenz: Eine In-Vivo-Validierung“ – so lautet der Titel unseres Abstracts, den wir auf dem diesjährigen Deutschen Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU) eingereicht haben. Dieser wurde akzeptiert und für den Wilhelm-Roux-Preis nominiert. Die Arbeit stellt eine vollautomatische Methode zur präzisen Verschleißmessung in Kniegelenksendoprothesen anhand von klinischen AP-Röntgenbildern vor.

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