"Semantische Modellierung zur Nutzbarmachung von SNOMED CT und CDSS-Implementierung"; im Rahmen des Projekts DARIO "Digitale Diagnoseunterstützung von Herzschwäche mit Künstlicher Intelligenz und SNOMED CT"

Abstract

Im Projekt DARIO wurde ein KI-gestütztes Clinical Decision Support System (CDSS) zur frühzeitigen Diagnose von HFpEF entwickelt. Es umfasst ein Clustering-Modell zur Subtypisierung, eine Diagnose-Ampel zur Risikobewertung und ein sicheres Benutzerportal mit HL7-Anbindung. Der Prototyp integriert ein Vorhersagetool und visualisiert klinische Daten benutzerfreundlich. Zum Einsatz kamen die BioXM™ Knowledge Management Environment und die AILANI™ Textmining-Komponente zur flexiblen Verarbeitung biomedizinischer Informationen. In the DARIO project, an AI-based Clinical Decision Support System (CDSS) was developed to enable early diagnosis of HFpEF. The system includes a clustering model for patient subtyping, a diagnostic traffic light for risk assessment, and a secure user portal with HL7 integration. The prototype incorporates a prediction tool and provides user-friendly visualization of clinical data. The BioXM™ Knowledge Management Environment and the AILANI™ text mining component were used to support flexible processing of biomedical information.