Unsere Partner für technologische Lösungen

Sham setzt sich täglich dafür ein, die Aktivitäten von Akteuren im Gesundheits-, Sozial- und Medizinbereich zu sichern. Sein globaler Risikomanagement-Ansatz wird durch neue Präventionslösungen verstärkt, die auf der Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz basieren. Diese Lösungen, die mit führenden Technologiepartnern entwickelt wurden, ermöglichen es, Risiken zu antizipieren, zu identifizieren und zu analysieren mit dem Ziel, sie zu reduzieren oder sogar zu vermeiden.

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Das 2017 gegründete Unternehmen CyberMDX ist spezialisiert auf Cybersicherheit. Die Plattform wird zur Abwehr von Cyberangriffen auf vernetzte Medizinprodukte und andere verbundene Geräte und Systeme im Gesundheitswesen eingesetzt. CyberMDX identifiziert und schützt vernetzte Gesundheitstechnologien, um die betriebliche Widerstandsfähigkeit zu gewährleisten. So ermöglicht das Unternehmen:

  • Die Automatisierung des Bestandsmanagements vernetzter Systeme
  • Die intelligente und sichere Verwaltung von IoT-Strukturen in Krankenhäusern
  • Das Erkennen von Schwachstellen und die Überwachung des Netzwerkverkehrs mittels künstlicher Intelligenz
  • Die operative Analyse der verbundenen Technologien

CyberMDX hat seinen Sitz in den Vereinigten Staaten und wird bei führenden Gesundheitsorganisationen erfolgreich eingesetzt.

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aDvens, ein vor 20 Jahren gegründetes französisches Unternehmen, deckt mit seiner fachlichen Expertise das gesamte Spektrum von der Unternehmensführung bis zum operativen Sicherheitsmanagement ab. In Frankreich (Paris, Lille, Lyon, Bordeaux und Nantes) ansässig, hat es national und international mehr als 300 aktive Kunden in den Bereichen Gesundheitswesen, öffentliche und kommunale Verwaltung sowie Dienstleistungen, Industrie, Finanzen und Vertrieb. aDvens bietet insbesondere eine innovative Reihe von schlüsselfertigen Cybersicherheits-Dienstleistungen (Security-as-a-Service) an, die die besten Technologien auf dem Markt nutzen. Da-mit wird Cybersicherheit einfach, effektiv und für alle zugänglich.

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Caresyntax wurde 2013 in Berlin gegründet und ist Entwickler eines vollintegrierten digitalen Chirurgie-Ökosystems. Hierüber stellt das Unternehmen Technologieanbietern, Gesundheitseinrichtungen, Herstellern von Medizinprodukten und Versicherern verwertbare chirurgische Daten und Automatisierungsmöglichkeiten zur Verfügung, um chirurgische Risiken zu minimieren. Durch die Kombination von IoT-Anwendungen („Internet of Things“), Datenanalysen und KI-Technologien verwandelt die Caresyntax-Plattform unstrukturierte klinische und operative Daten in verwertbare Echtzeitinformationen, Workflow-Automatisierung und Entscheidungshilfen. Der Einsatz der Caresyntax-Technologie ermöglicht den Akteuren in allen Stadien der chirurgischen Versorgung:

  • Ein optimiertes Erkennen und tieferes Verständnis von „Brennpunkten“ klinischer und operativer Risiken
  • Die Automatisierung chirurgischer Vorgänge und Arbeitsabläufe
  • Eine Optimierung der Ressourcenverwendung und OP-Auslastung
  • Eine Erleichterung des datengestützten Lernens mit Hilfe von Leistungskennziffern
  • Die Verringerung der Variabilität der fachlichen Leistung und klinischer Ergebnisse

Caresyntax hat seinen Sitz in Deutschland und den Vereinigten Staaten. Die Software-Lösungen des Unternehmens werden derzeit in mehr als 7.000 Operationssälen und 1.800 Krankenhäusern welt-weit eingesetzt, was mehr als 10 Millionen chirurgischen Eingriffen pro Jahr entspricht.

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CLEW wurde 2015 in Israel gegründet und entwickelt Vorhersagemodelle für den klinischen Zustand von Patienten, indem es die gesamte Bandbreite an Patientendaten durch regelmäßige direkte Ab-fragen von elektronischen Gesundheitsdaten oder durch die Verwendung von Echtzeit-Informationen von Krankenhaus-Schnittstellen-Engines erhebt. Ursprünglich für die Intensivmedizin entwickelt, wer-den die Modelle von CLEW nun auf alle Versorgungsbereiche ausgeweitet, um eine Plattform zu schaffen, die als zentralisiertes Steuerungswerkzeug dient. Insbesondere erlauben die von CLEW entwickelten Lösungen:

  • Bessere klinische Entscheidungen durch Informationen
  • Eine Verbesserung von Ergebnissen und Sicherheitsstandards
  • Die Rationalisierung der Patientenversorgung
  • Eine Verringerung der Pflegekosten

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Das 2017 in Barcelona gegründete Unternehmen Amalfi bietet Visualisierungswerkzeuge für die klinische Entscheidungsfindung mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, um Vorfälle auf lokaler und regionaler Ebene zu vermeiden und vorherzusagen. Eine Verwendung durch Gesundheitsbehörden und Krankenhausmanager macht folgendes möglich:

  • Eine Mobilitätsanalyse der regionalen Bevölkerung und eine Bewertung der Angemessenheit der Ressourcenverteilung
  • Untersuchungen der Patientenentwicklung im Zeitverlauf in Form von Verlaufspfaden
  • Eine Verkürzung der Wartezeiten in der Notfallversorgung
  • Die Verringerung des Wiederaufnahmerisikos
  • Die Reduzierung von Fehlzeiten.

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Das Gesundheitsstudien- und Beratungsunternehmen HEVA (Health Evaluation) wurde im September 2005 von Ludovic LAMARSALLE & Alexandre VAINCHTOCK, Apotheker und Gesundheitsökonomen, nach mehr als 10 Jahren Erfahrung im pharmazeutischen Sektor und in der Beratung gegründet.

Die Firma HEVA, die sich auf den Krankenhausbereich konzentriert, entwickelt ihre Tätigkeit um die Analyse von Gesundheitsdaten aus verschiedenen Datenbanken wie PMSI oder SNIIRAM. Sie tut dies, um Studien in vielen Bereichen durchzuführen: sei es die Epidemiologie, die Untersuchung von Patientenverläufen, die Untersuchung der Nutzungsbedingungen von Gesundheitsprodukten im realen Leben, die Untersuchung der mit dem Management einer bestimmten Pathologie verbundenen Kosten oder auch Projekte, die die Entwicklung von Preismodellen in Richtung P4P (Payment for Performance) untersuchen.

Die Firma HEVA entwickelt auch dynamische Mapping-Tools oder Web-Schnittstellen, die eine einfache Datenvisualisierung und die Nutzung der Daten in Echtzeit ermöglichen. Seit 2013 hat HEVA neben der konventionellen statistischen Analyse und innovativen Datenvisualisierungen einen dritten Kompetenzbereich entwickelt: die Implementierung fortschrittlicher Analysetechniken, um den Herausforderungen der immer komplexeren Gesundheitsdaten gerecht zu werden.

Die Schaffung von Algorithmen für Process Mining und maschinelles Lernen, die Patientenreisen modellieren und Patienteninformationen erforschen, ermöglichen nicht nur ein besseres Verständnis der Versorgung, sondern auch die Vorhersage des Auftretens von unerwünschten Ereignissen oder Komplikationen.

 

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