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Die Wissensebene für evidenzbasierte Medizin und Clinical Intelligence

Organisationen im Gesundheitswesen und in den Life Sciences erzeugen enorme Mengen an klinischer Evidenz, Forschungsdaten und regulatorischer Dokumentation. Diese liegen in getrennten Systemen. Data Graphs verbindet sie, verwaltet sie und macht sie sowohl für Menschen als auch für KI abfragbar, gestützt auf Ihre eigene Evidenz, nicht auf das offene Web.

Vertrauen führender Organisationen im Gesundheitswesen
Cochrane
Die Kontextebene

Die fehlende Ebene in Ihrem klinischen Wissensökosystem

Organisationen im Gesundheitswesen verfügen über Jahrzehnte klinischer Evidenz, systematischer Übersichtsarbeiten, Terminologiedatenbanken und regulatorischer Dokumentation, doch all das ist über getrennte Systeme verstreut. Evidenzdatenbanken an einem Ort. Klinische Ontologien an einem anderen. Forschungsergebnisse an einem dritten. Regulatorische Einreichungen ganz woanders. Jedes System kennt seine eigene Fachdomäne. Keines versteht die Verbindungen zwischen ihnen.

Data Graphs liefert die Kontextebene, die alles zusammenbindet. Jedes klinische Konzept, jede Studie, jede Intervention, jedes Ergebnis und jede Evidenzbeziehung lebt in einem einzigen verwalteten Wissensgraphen. Eine systematische Übersichtsarbeit ist nicht nur ein Dokument in einem Repository. Sie ist mit der klinischen Frage verknüpft, die sie beantwortet, mit den Interventionen, die sie bewertet, mit den Populationen, die sie abdeckt, mit den Bewertungen der Evidenzqualität, die sie enthält, und mit den nachgelagerten Leitlinien, die auf sie verweisen. Dieser verbundene Kontext ist es, der rohe klinische Daten in Intelligenz verwandelt, die Kliniker, Forscher und KI-Systeme tatsächlich nutzen können.

So hilft Data Graphs dabei
Graph klinischer Evidenz
Verbinden Sie systematische Übersichtsarbeiten, klinische Fragen, Interventionen und Ergebnisse in einem einzigen durchquerbaren Wissensgraphen. Jede Beziehung ist explizit und abfragbar.
Klinische Queries in natürlicher Sprache
Stellen Sie klinische Fragen in einfacher Sprache. Antworten stammen aus Ihrem verwalteten Evidenzgraphen, nicht aus dem offenen Web, und jede Antwort ist auf eine zitierte Quelle gestützt.
Verwaltete Stammdaten
Verwalten Sie kontrollierte klinische Vokabulare, Terminologie-Zuordnungen und Referenzdaten als verwalteten, versionierten Graphen. Eine autoritative Quelle für alle nachgelagerten Systeme.
Stewardship und Audit
Vollständige Audit-Trails, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Data-Stewardship-Arbeitsabläufe, entwickelt für regulatorische Compliance und langfristige Informationssteuerung.
Forschungs- und Publikationsarbeitsabläufe
APIs und Webhooks integrieren sich in bestehende Forschungsdatenbanken, Autorenwerkzeuge und Publikationsarbeitsabläufe. Daten bewegen sich durch die Pipeline ohne manuelle Neueingabe.
KI-fähige Datengrundlage
Verwaltete, reich vernetzte Daten, über die KI-Systeme präzise schlussfolgern können. KI-Agenten fragen über verwaltete MCP-Dienste ab, wobei Berechtigungen am Zugriffspunkt durchgesetzt werden.
In Aktion erleben
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Stellen Sie jede klinische Frage. Erhalten Sie eine belegte, prüfbare Antwort.

Klinische Teams verbringen viel Zeit mit der Suche nach Evidenz zur Unterstützung von Entscheidungen, dem Abfragen mehrerer Datenbanken, dem Querverweisen von Publikationen und der manuellen Bewertung der Evidenzqualität. Mit Data Graphs lebt all diese Evidenz in einem einzigen verbundenen Graphen. Kliniker und Forscher können Fragen in natürlicher Sprache stellen, wie zum Beispiel "Welche Interventionen zeigen die stärkste Evidenz für die Reduzierung von Krankenhauswiederaufnahmen bei Herzinsuffizienzpatienten?", und erhalten Antworten, die auf bestimmte systematische Übersichtsarbeiten innerhalb ihrer eigenen verwalteten Evidenzbasis verweisen. Die KI halluziniert nicht aus dem offenen Web. Sie schlussfolgert über Ihre Daten.

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Verbinden Sie die Evidenz mit der Leitlinie und der klinischen Frage

Eine systematische Übersichtsarbeit hat isoliert betrachtet nur begrenzten Wert. Ihr wahrer Wert liegt in den Beziehungen: welche klinische Frage die Übersichtsarbeit ausgelöst hat, welche Interventionen sie bewertet, die Qualität der Evidenz, welche Leitlinien sie zitieren und welche nachfolgenden Studien sie aktualisiert haben. Data Graphs macht diese Beziehungen explizit und durchquerbar. Ein Forscher kann von einer klinischen Frage aus die gesamte Evidenzkette in einer einzigen Query durchlaufen, etwas, das unmöglich ist, wenn Evidenzdaten in getrennten Repositorys liegen. Diese verbundene Sicht ist auch das, was KI-gestützte Werkzeuge zur Leitlinienentwicklung und Evidenzsynthese ermöglicht, die wirklich in der Literatur verankert sind.

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Ein Referenzgraph für die gesamte Organisation

Grosse Organisationen im Gesundheitswesen betreiben oft mehrere klinische Systeme, Forschungsplattformen und regulatorische Werkzeuge, die jeweils ihre eigene Version derselben klinischen Konzepte pflegen. Dieselbe Intervention wird in verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Codes erfasst. Dasselbe Medikament erscheint unter unterschiedlichen Namen. Data Graphs fungiert als verwaltete Referenz für Stammdaten: ein einziges semantisches Modell für klinische Entitäten, Terminologien und Beziehungen, aus dem alle nachgelagerten Systeme schöpfen. Wenn sich ein Begriff ändert oder eine neue Intervention hinzugefügt wird, wird dies vom Referenzgraphen an jedes verbundene System weitergegeben. Konsistenz ohne manuelle Koordination.

“Cochrane nutzt Data Graphs als Referenzdaten-Wissensgraphen für die evidenzbasierte klinische Analyse und unterstützt damit die WHO und medizinische Fachkräfte weltweit.”

Ressourcen

Wie Cochrane Data Graphs für die evidenzbasierte klinische Analyse nutzt.

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