Digitale zweite Meinung in der Veterinärmedizin

Unterstützung für Veterinäre in der Verwaltung und Diagnose durch Maschinelles Lernen

Herausforderung

Aus Zeit- oder Kostengründen wird oft auf eine zweite Meinung in der Veterinärmedizin verzichtet. Der Quickcheck-Partner verwaltet eine webbasierte Praxissoftware, die Daten zu behandelten Tieren, deren Behandlungsverläufen, Diagnosen und Infos zur Anamnese erfasst. Ein KI-Modell soll mit diesen Daten trainiert werden, um die Diagnose für die Erkrankung eines Tieres prognostizieren zu können

Methodik

Die historischen Daten zu den Tierarztbesuchen, die in der Praxissoftware vorliegen, sollen für das Erstellen eines Machine Learning Algorithmus genutzt werden. Die Algorithmen erkennen Muster und Zusammenhänge, die in der Vergangenheit zu bestimmten Diagnosen führten. Diese Erkenntnisse können in Zukunft in Form einer digitalen zweiten Meinung die fachliche Expertise des Tierarztes ergänzen.

Ergebnis

Der Demonstrator zeigt, wie sowohl die tierischen Patienten, deren Halter als auch die Tierpraxen von Künstlicher Intelligenz profitieren können. Eine (digitale) zweite Meinung sorgt bei komplexen Fällen für medizinische Sicherheit und kann den maximalen Behandlungserfolg erzielen. Kosten durch unnötige Folgebehandlungen werden vermieden oder weitere sinnvolle Behandlungen werden veranlasst.

Betreiber der Praxissoftware können in dem Sinne profitieren, als dass eine schnelle, digitale zweite Meinung einzigartig auf dem Markt der Tierarzt-Praxissoftware ist und damit ein Alleinstellungsmerkmal verschafft.

Mehr zum Thema Künstliche Intelligenz und datenbasierte Automatisierung

 

Publikation

Daten- und KI-basiertes Recruiting

Die Marktstudie zeigt Einsatzmöglichkeiten und Potenziale von daten- und KI-basierten Tools im Recruiting von sozialen Einrichtungen auf.

 

Publikation

Robotic Process Automation in Versicherungsunternehmen

Die Studie fasst Erfahrungen und Best Practices beim Einsatz von RPA zusammen.