Babylon
Wie Ada analysiert auch die Ki-basierte Babylon-App Symptome von Patienten und gibt Handlungsempfehlungen. Das System errechnet dabei Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Erkrankungen. Möchte sich der Patient anschließend mit einem Arzt verbinden lassen, kann er zwischen verschiedenen Preismodellen wählen.
Derzeit ist Babylon nur auf Englisch erhältlich, wann die App auf Deutsch erscheint ist derzeit noch unklar.
Weiterführende Informationen auf: https://www.babylonhealth.com/
K Health
Ähnlich wie Ada und Babylon will das amerikanische Unternehmen K Health Menschen per App bei der Symptomprüfung unterstützen. Nachdem der Chatbot ausreichend Infos aufgenommen hat, erhält der Patient eine Aufstellung dazu, wie Menschen mit denselben Symptomen von Ärzten diagnostiziert und behandelt wurden. Anschließend können die Patienten mit einem Arzt per SMS Kontakt aufnehmen.
Derzeit ist Babylon nur auf Englisch erhältlich, ob die App auch auf Deutsch erscheint ist derzeit noch unklar.
Weiterführende Informationen auf: https://www.khealth.ai/
Mediaire
Madiaire richtet sich an Radiologen und bietet eine KI-gestützte, detaillierte Volumetrie der Gehirnregionen und automatisierte Patientenreporterstellung innerhalb weniger Minuten mittels MR-Analyse an. Dank der schnellen Auswertung soll der Radiologe die Befunde gleich beim Termin besprechen können.
Weiterführende Informationen auf: https://mediaire.de/
Sleepiz
Das Schweizer Start-up analysiert Vitalparameter mittels KI zur Diagnose von Schlafkrankheiten. Die Vitalparameter (Atmung, Herzfrequenz, Aktivität, usw.) werden dabei kontaktlos zu Hause gemessen und können dann von den Ärzten ausgelesen werden.
Weiterführende Informationen auf: https://sleepiz.com/creator/
Kata®
Kata® ist eine Inhalations-Therapie als App Sie soll chronisch lungenkranke Patienten, die von ihrem Inhalator abhängig sind, unterstützen. Mit Hilfe von automatisierten Inhalationstrainings auf Basis von Künstlicher Intelligenz und digitaler Therapiebegleitung sollen Patienten unterstützt werden, ihre tägliche Dosis zuverlässig einzunehmen.
Weiterführende Informationen auf: https://visionhealth.gmbh/kata/
Healx
Das Start-up aus England integriert künstliche Intelligenz in die Fachpharmakologie, um neue Therapien für seltene Krankheiten zu entdecken und diese in klinische Studien zu überführen. Hierzu hat das Unternehmen HealNet,eine umfassendste AI-basierte Wirkstoffforschungsplattform für seltene Krankheiten, entwickelt. Mittels HealNet soll der konventionellen Prozess der Wirkstoffentdeckung durchbrechen und Kosten, Zeit und Risiko reduzieren, neue Therapien auf den Markt zu bringen.
Weiterführende Informationen auf: https://healx.io/
MindPeak
Das Hamburger Start-Up MindPeak nutzt Künstliche Intelligenz in der Krebsdiagnostik. Der Deep Learning-Algorithmus soll schnell und sehr zuverlässig Brustkrebszellen zählen und so Pathologen bei der Krebsdiagnose unterstützten.
Weiterführende Informationen auf: https://www.mindpeak.ai/
Cytolytics
Die Gründerinnen aus Tübingen nutzen KI bei Analysen in der Blutzellanalyse (Durchflusszytometrie). Das neuartige Verfahren sollen schnellere Analyse-Ergebnisse, Kostenreduktionen und im Vergleich zum manuellen Verfahren, eine geringere Fehleranfälligkeit ermöglichen. Langfristig wollen sie ein eigenes Testverfahren entwickeln, um die Krebsfrüherkennung zu verbessern und die Sterberate drastisch zu senken.
Weiterführende Informationen unter: https://cytolytics.de/
Cardiomatics
Das polnische Start-up analysiert mit einem ki-basierten Algorithmen Daten aus Holter-EKGs und liefert Ärzten Analysen für ihren Befund. Der Algorithmus klassifizieren dabei die einzelnen Segmente im EKG als unauffälligen Sinusrhythmus bzw. als pathologisches Phänomen und generiert im Anschluss automatisch einen Report, der sich ausdrucken oder elektronisch austauschen lässt.
Weiterführende Informationen auf: http://cardiomatics.com/de/
DeepSpin
Das Berliner Start-up entwickelt ein mobiles und kostengünstige MRT-System. Die genutzte K.I in Form von ausgeklügelter Algorithmen in Verbindung mit vereinfachter Hardware soll die MRT-Kosten erheblich senken. Ziel ist zudem die Reduktion der Scanzeiten, der Verbesserung des Patientenkomforts sowie der Scan-Qualität.
Weiterführende Informationen auf: https://deepspin.io/
KI-SIGS
In Kollaboration von norddeutschen KI-Instituten in Bremen, Hamburg und Schleswig-Holstein zusammen mit medizintechnischen Unternehmen und Partnern der Universitätskliniken widmet sich KI-SIGS dem Aufbau eines „KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme“. KI-SIGS arbeitet dabei an zahlreichen Anwendungsprodukten, wie etwa der AP 310 Homecare Augendiagnostik (Entwicklung und Bereitstellung von bildgebenden Verfahren und diagnostischen Hilfsmitteln bei Erkrankungen des Auges), dem AP 320 Digitaler Röntgenassistent (Entwicklung eines Röntgenassistenten, der das Personal führt um die Qualität der Röntgenbilder signifikant zu steigern, Zeit zu sparen und die Dosierung zu reduzieren), AP 340 Künstliche Intelligenz für radiologische Bildgebung in der Notfall- und Intensivmedizin (Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützten Analyseverfahren zur Optimierung von Workflow und Befundungsqualität für Bildgebung in der Notfall- und Intensivmedizin), AP 350 Intelligenter Ultraschall-Aspirator (Detektion von verschiedenen Gewebetypen durch die Nutzung des Aspirators als intraoperative Sonde mit einer Mustererkennung als Assistenzsystem), AP 360 VIsuelle KOntextinformation zur Optimierung der Beatmungstherapie (Verbesserte Nutzung multimodaler Sensordaten in der Beatmungstherapie, Umfassende Patientenbeurteilung), AP 370 Interventionsunterstützung zur Repositionierung von Knochenfragmenten bei Beckenfrakturen (Optimierung und Vereinfachung von Beckenfraktur-OPs durch KI-gestützte Repositionierung mittels Röntgen-Stereotaxie als Alternative zu aufwändigen Voll-Navigationssystemen), und viele mehr.
Alle Anwendungsprojekte und weitere Informationen unter: https://ki-sigs.de/Anwendungsprojekte.html
Alle Angaben ohne Gewähr. Stand 09/2019, Update: 12/2020