Wie DEM.AI funktioniert.
Eine dreischichtige Architektur transformiert unstrukturierte klinische Freitexte in standardisierte, interoperable FHIR-Ressourcen – automatisiert, nachvollziehbar und datenschutzkonform.
Die 3-Schichten-Architektur
Jede Schicht hat eine klar definierte Aufgabe. Zusammen bilden sie eine durchgängige Pipeline von Rohtext zu strukturierten Daten.
Data Engineering Layer
Klinische Dokumente werden über Konnektoren eingelesen – Arztbriefe, Pflegeverläufe, radiologische Befunde, Laborbefunde und administrative Texte. Die Rohdaten durchlaufen eine Vorverarbeitungspipeline mit Segmentierung, Tokenisierung und Normalisierung. Bereits hier greift Privacy-by-Design: Personenbezogene Daten werden pseudonymisiert.
Machine Intelligence Layer
Das Herzstück der Plattform. Eine hybride NLP-Pipeline kombiniert Named Entity Recognition (NER) für Diagnosen, Symptome, Medikamente und Laborwerte mit Kontextmodellierung für Negationserkennung und regelbasierten Verfahren für Abkürzungen und domänenspezifische Schreibweisen im deutschsprachigen klinischen Umfeld.
Output Layer
Alle extrahierten Entitäten werden in standardisierte FHIR-Ressourcen überführt und mit internationalen Terminologien codiert: ICD-10 für Diagnosen, SNOMED CT für klinische Konzepte, LOINC für Laborwerte, ATC für Medikamente und CHOP für Prozeduren. Eine Validierungspipeline stellt die Konformität sicher.
Was die NLP-Pipeline anstrebt
Von der Erkennung einzelner Entitäten bis zur vollständigen semantischen Transformation klinischer Dokumente.
Präzise Erkennung
Diagnosen, Symptome, Medikamente, Laborwerte und Prozeduren werden mit hoher Genauigkeit aus deutschsprachigen Freitexten extrahiert – inklusive Abkürzungen und Fachterminologie.
Kontextverständnis
Negationen ('kein Fieber'), Zeitbezüge ('seit 3 Wochen') und Zusammenhänge zwischen Entitäten werden korrekt interpretiert. Die Pipeline versteht nicht nur Wörter, sondern klinische Bedeutung.
Standardisierte Ausgabe
Jede erkannte Entität wird automatisch auf internationale Terminologien gemappt und als FHIR-Ressource bereitgestellt – bereit für die Integration in jedes konforme System.
Kontinuierliche Verbesserung
DEM.AI ist als lernendes System konzipiert. Durch den Einsatz von Feedback-Schleifen, erweiterten Referenzdatenbanken und der kontinuierlichen Optimierung der NLP-Modelle verbessert sich die Erkennungsqualität stetig.
Wachsende Referenzdatenbanken
Über 50 Medikamente, 60+ Diagnosen, 110+ LOINC-Codes und 90+ CHOP-Prozeduren – kontinuierlich erweiterbar.
Hybride NLP-Strategie
Kombination aus regelbasierten Verfahren und LLM-gestützter Analyse für maximale Abdeckung.
Validierungspipeline
Automatische Prüfung der erzeugten FHIR-Ressourcen auf Konformität und Vollständigkeit.
Feedback-Integration
Klinische Experten können Ergebnisse validieren und die Modelle dadurch gezielt verbessern.
Wo Mehrwert entsteht
DEM.AI schafft Wert auf mehreren Ebenen – für Kliniken, für das Gesundheitssystem und für die Forschung.
Prozessentlastung
Automatische Strukturierung reduziert den manuellen Dokumentationsaufwand um bis zu 60%.
Interoperabilität
FHIR-basierte Ausgabe ermöglicht nahtlosen Datenaustausch zwischen allen konformen Systemen.
Datenqualität
Standardisierte Codierung eliminiert Inkonsistenzen und schafft eine verlässliche Datenbasis.
Forschungsdaten
Strukturierte Daten ermöglichen erstmals systematische Auswertungen über Institutionsgrenzen hinweg.