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REPLY: „Value Based Medicine“ ist die von Laife Reply für das IEO entwickelte Plattform für eine personalisierte Patientenversorgung

TURIN, Italien--(BUSINESS WIRE)--Laife Reply, ein Unternehmen der Reply Gruppe, das sich zum Ziel gesetzt hat, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und Machine Learning Innovationen in den Prozessen der Gesundheitsvorsorge und -behandlung voranzutreiben, hat in Zusammenarbeit mit dem IEO (Europäisches Institut für Onkologie) die Value Based Medicine (VBM) entwickelt. Die webbasierte Plattform unterstützt den gesamten Behandlungszyklus von Patienten.

Die Plattform nutzt klinische Informationen, um mithilfe statistischer Modelle und KI die Ergebnisse therapeutischer und interventioneller Behandlungswege vorherzusagen. Dabei steht stets die Lebensqualität des Patienten in Bezug auf Gesundheit und Wohlbefinden im Mittelpunkt.

Das Projekt von Laife Reply und IEO basiert auf den Prinzipien der wertorientierten Medizin. Hier werden Messmethoden zur Ergebnisoptimierung der Patientenversorgung in eine Softwareplattform implementiert. Diese Methoden sind Ergebnis einer Analyse klinischer Daten während und nach der Behandlung und auch der Analyse der Lebensqualität des Patienten nach Behandlungsende. Die Value Based Medicine zielt auf einen klaren Mehrwert für die Patienten ab: durch eine höhere Lebensqualität ebenso wie durch eine wirksame Therapie.

Die Plattform kann mit Hilfe von KI-Modellen die Wahrscheinlichkeit postoperativer Komplikationen bestimmen, den Gesundheitszustand des Patienten durch regelmäßige Umfragen kontrollieren und diesen über die nächsten Behandlungsschritte informieren. Die eingesetzten KI-Tools ermöglichen die dynamische Definition von Prognosemodellen für jeden Patienten und damit eine individuelle Therapie.

Im Jahr 2019 wurden auf der Plattform erstmals urologische Operationsdaten integriert und anschließend auf die Thoraxchirurgie übertragen. In der Folge will das IEO diese Daten auf alle Operationen ausdehnen und die Value Based Medicine mithin zu einer universellen Plattform machen.

Das IEO hat im September 2023 mit der Zertifizierung der Plattform als Medizinprodukt begonnen. Im November 2023 haben Agenas (Nationale Agentur für regionale Gesundheitsdienste) und Sics (Italienische Gesellschaft für Wissenschafts- und Gesundheitskommunikation) die Value Based Medicine mit dem Innovationspreis für digitale Gesundheit ausgezeichnet. Durch die Weiterentwicklung, die von OIE- und Laife Reply-Experten unterstützt wird, trägt das Projekt immer stärker zur Verbesserung des Zugangs zu Gesundheitsdiensten und zur Versorgungsqualität bei, indem es den Patienten eine personalisierte und effiziente Unterstützung bietet. Die Merkmale der Plattform - Präzision, Nachhaltigkeit und Reproduzierbarkeit - haben ihr bereits eine breite Anerkennung gesichert.

Besondere Bedeutung für die digitale Transformation des IEOs hat die Integration der Value Based Medicine mit der Clinical Data Platform (CDP), dem Datenspeicher des Instituts für klinische und reale Daten. Auch dieser wurde von Laife Reply entwickelt und bildet interoperable digitale Ökosystem des IEO für die Behandlung, Prävention und Erforschung onkologischer Pathologien.

Reply

Reply [EXM, STAR: REY] ist spezialisiert auf die Konzeption und Implementierung von Lösungen, die auf neuen Kommunikationskanälen und digitalen Medien basieren. Mit einem Netzwerk hoch spezialisierter Unternehmen definiert und entwickelt Reply Geschäftsmodelle, die durch KI, Big Data, Cloud Computing, digitale Medien und dem Internet der Dinge ermöglicht werden. Reply bietet Beratung, Systemintegration und Digital Services für Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation und Medien, Industrie und Dienstleistungen, Banken und Versicherungen sowie öffentliche Verwaltung. www.reply.com

Laife Reply

Laife Reply, ein Unternehmen der Reply Gruppe, ist in den Bereichen Gesundheit, Wohlfahrt und Pharmazie tätig und entwickelt KI-Lösungen, die von medizinischer Bildgebung, Arzneimittelentdeckung und digitalen Therapeutika bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Analyse unstrukturierter Daten reichen.

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Fabio Zappelli
f.zappelli@reply.com
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s.dennhardt@reply.com
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