Die Wissensschicht für evidenzbasierte Medizin
Organisationen im Gesundheitswesen und in den Life Sciences erzeugen enorme Mengen an klinischer Evidenz, Forschungsdaten und regulatorischer Dokumentation. Diese Informationen liegen meist in voneinander getrennten Systemen. Data Graphs verbindet sie zu einer Governance-konformen Wissensbasis und macht sie für Menschen ebenso wie für KI nutzbar – auf Grundlage Ihrer eigenen Evidenz statt des offenen Webs.
Die fehlende Schicht in Ihrem klinischen Wissensökosystem
Organisationen im Gesundheitswesen verfügen über Jahrzehnte klinischer Evidenz, systematischer Übersichtsarbeiten, terminologischer Datenbanken und regulatorischer Dokumentation. Doch all das verteilt sich über getrennte Systeme. Evidenzdatenbanken an einer Stelle, klinische Ontologien an einer anderen, Forschungsergebnisse an einer dritten, regulatorische Einreichungen wieder ganz woanders. Jedes System kennt seine eigene Fachdomäne. Keines versteht die Verbindungen zwischen ihnen.
Data Graphs schafft die Kontextebene, die alles zusammenführt. Jedes klinische Konzept, jede Studie, jede Intervention, jedes Ergebnis und jede Evidenzbeziehung liegt in einem einzigen, Governance-konformen Knowledge Graph. Eine systematische Übersichtsarbeit ist dann nicht nur ein Dokument in einem Ablagesystem. Sie ist verknüpft mit der klinischen Fragestellung, die sie beantwortet, den Interventionen, die sie bewertet, den Populationen, die sie abdeckt, den Bewertungen der Evidenzqualität, die sie enthält, und den nachgelagerten Leitlinien, die sich auf sie beziehen. Erst dieser vernetzte Kontext macht aus klinischen Rohdaten Wissen, mit dem Klinikerinnen, Forschende und KI-Systeme tatsächlich arbeiten können.
Stellen Sie jede klinische Frage. Erhalten Sie eine belegte, prüfbare Antwort.
Klinische Teams wenden viel Zeit auf, um Evidenz für ihre Entscheidungen zu finden: mehrere Datenquellen abfragen, Publikationen abgleichen, die Evidenzqualität von Hand beurteilen. Mit Data Graphs liegt all diese Evidenz in einem einzigen, zusammenhängenden Graphen. Klinikerinnen und Forschende stellen ihre Fragen in natürlicher Sprache, etwa „Welche Interventionen zeigen die stärkste Evidenz, um die Wiederaufnahme von Herzinsuffizienz-Patienten ins Krankenhaus zu senken?“, und erhalten Antworten, die auf konkrete systematische Übersichtsarbeiten in ihrer eigenen, Governance-konformen Evidenzbasis verweisen. Die KI halluziniert nicht aus dem offenen Web. Sie schlussfolgert auf Ihren Daten.
Evidenz, Leitlinie und klinische Fragestellung miteinander verbinden
Für sich allein hat eine systematische Übersichtsarbeit nur begrenzten Wert. Ihr eigentlicher Wert liegt in den Beziehungen: welche klinische Fragestellung sie ausgelöst hat, welche Interventionen sie bewertet, wie belastbar die Evidenz ist, welche Leitlinien sie zitieren und welche späteren Studien sie fortgeschrieben haben. Data Graphs macht diese Beziehungen explizit und durchlaufbar. Forschende gelangen in einer einzigen Abfrage von einer klinischen Fragestellung durch die gesamte Evidenzkette, was unmöglich bleibt, solange die Daten in getrennten Ablagen liegen. Genau diese vernetzte Sicht macht KI-gestützte Anwendungen für die Leitlinienentwicklung und die Evidenzsynthese möglich, die wirklich in der Literatur verankert sind.
Ein Referenzgraph für die gesamte Organisation
Große Gesundheitsorganisationen betreiben oft mehrere klinische Systeme, Forschungsplattformen und regulatorische Systeme, die jeweils ihre eigene Version derselben klinischen Konzepte führen. Dieselbe Intervention wird in verschiedenen Systemen mit verschiedenen Codes erfasst. Dasselbe Arzneimittel taucht unter verschiedenen Bezeichnungen auf. Data Graphs übernimmt die Rolle der Governance-konformen Stammreferenz: ein einziges semantisches Modell für klinische Entitäten, Terminologien und Beziehungen, aus dem alle nachgelagerten Systeme schöpfen. Ändert sich ein Begriff oder kommt eine neue Intervention hinzu, verbreitet sich das vom Referenzgraphen zu jedem angebundenen System. Konsistenz ohne manuelle Abstimmung.
“Cochrane nutzt Data Graphs als Knowledge Graph für Referenzdaten in der evidenzbasierten klinischen Analyse und unterstützt damit die WHO sowie medizinisches Fachpersonal weltweit.”
Wie Cochrane Data Graphs für die evidenzbasierte klinische Analyse einsetzt.
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