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Wie wir im letzten Blogbeitrag erfahren haben braucht es für eine erfolgreiche Corona Infektion circa 1001 komplette Viren. Es stellt sich damit die Frage, wie wir auf diese 1001 Viren kommen können!

Nach wie vor müssen wir alles unternehmen nicht angesteckt zu werden. Also so wenig Kontakte wie möglich, keine Restaurantbesuche und schon gar keine Barbesuche. Die Schlüsselfrage bleibt dabei: Wie infektiös ist/sind SARS-CoV-2 Viren wirklich? Alexandra Popa und 38 Co-Autoren vom Research Center for Molecular Medicine of the Austrian Academy of Sciences in Wien haben genau darauf eine Antwort. Es braucht etwa 1000 Viren damit es zu einer Erkrankung kommt. Natürlich sind es nicht genau 1000 Viren - sondern irgendwo zwischen 200 und 4000 Viren. Die genaue Zahl ist nicht so wichtig, wichtig ist, dass wir damit einen Anhaltspunkt haben, wie wir Virus Ausscheidungsraten und Lüftungsmassnahmen gewissermassen quantitativ zu beurteilen haben. Unter Kenntnis der Virus Ausscheidungsraten bei verschiedenen Tätigkeiten (Ruhe, Sprechen oder Singen), lassen sich damit Aussagen zu ‘sicheren’ Expositionszeiten machen. Aber davon mehr in einem nächsten Blog.

eonum hat ein Werkzeug für die Entwicklung von Fallgruppensystemen entwickelt. Das Editieren von komplexen medizinischen Entscheidungsbäumen und Entscheidungslogiken und die datenbasierte Evaluation wird so möglich.

Das im Jahr 2018 entwickelte Vorhersagemodell für die Aufenthaltsdauer im Spital, brachte uns auf die Idee noch weitere Prognosemodelle zu berechnen. Die konkrete Umsetzung begann Ende 2019. Zentrale Fragestellung war, ob sich gewisse ungewollte, während des Spitalaufenthaltes auftretende Komplikationen vorhersagen lassen. Wir versuchten herauszufinden welche Komplikationen im Zuge einer Behandlung im Krankenhaus auftreten können und welche (präventiven) Massnahmen es gibt um solche zu verhindern oder zu behandeln. Ereignisse wie Lungenembolie, akutes Nierenversagen, Reoperation, Delir und Sturz waren relativ schnell gefunden. Es begannen ausführliche Recherchen; mögliche Risikofaktoren, Symptome und Behandlungen wurden ergänzt und detailliert geschildert. Zu jedem Szenario wurde ein genauer Beschrieb erstellt, wobei die Identifizierung via ICD Codes eine zentrale Rolle spielte. Da die Prognosen schlussendlich zur Anwendung kommen sollten, war es wichtig Szenarien zu wählen, bei welchen es von Nutzen ist, die Gefahr möglichst früh zu erkennen. Das heisst, Szenarien bei denen man eher wenig bis gar nichts vorbeugen oder behandeln kann, wurden als weniger interessant eingestuft. 

Möchten Sie wissen wie sich der Casemix Ihres Spitals vom ersten Quartal zum zweiten verändert hat und welche Gründe dazu geführt haben? Oder welche Unterschiede sich ergeben wenn ein Eingriff einmal mit und einmal ohne Robotik durchgeführt wird? Möchten Sie Ihre Daten per Benchmark mit anderen Schweizer Spitäler vergleichen? Antworten zu diesen Fragen und vielen mehr bietet die “Vergleichsansicht”, eine neue Funktion in Casematch.

Um die Verweildauer bei Spitaleintritt zu prognostizieren, haben wir letztes Jahr ein datenbasiertes Modell entwickelt und dieses in unsere Software Casematch eingebaut. Das Modell arbeitet mit Techniken aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning. Solche Systeme sind als Black Box konzipiert und entsprechend schwer interpretierbar. Die Prognose des Modells ist nicht nachvollziehbar. Dadurch gehen Informationen verloren und das Vertrauen in das Ergebnis ist nicht gegeben.

Im folgenden Blog-Artikel beschreibt Joël Bessire seinen Einstieg bei eonum, welchen er im Rahmen eines Data Science Praktikums im Jahr 2016 erlebte. Heute ist Joël Bessire als Data Scientist und Software Engineer ein festes Teammitglied der eonum AG.

Vor einem Jahr haben wir mit Informatikstudenten der Universität Bern zusammen eine erste Version des GeopitalSuisse entwickelt. Dieses Jahr wurde das Online-Tool weiterentwickelt, erneut im Rahmen des PSE 2019 (Praktikum Software Engineering) mit Informatikstudenten der Universität Bern in Zusammenarbeit mit der eonum AG. Die Applikation ist zu finden unter: https://geopitalsuisse.eonum.ch/

Möchten Sie ein neues Medikament oder Verfahren in der Schweiz lancieren, wissen aber nicht wie gross das Marktpotenzial ist? Oder in welchen Spitälern die Indikation ihres Produktes in welcher Fallzahl vorhanden ist? Sind Sie in der Gesundheitspolitik tätig und möchten Auswertungen bezüglich unterschiedlichen gesundheitsrelevanten Indikatoren? Haben Sie Fragen zu regionalen oder kantonalen Eigenheiten des Gesundheitswesens? Dann sind Sie bei uns richtig. Mit unserer Kombination aus Know How, Daten und Tools, sind wir in der Lage die unterschiedlichsten Fragen zur Gesundheitslandschaft Schweiz zu beantworten.

Die Schweiz besitzt eine umfangreiche Spitallandschaft mit verschiedenen Spitaltypen, kleinen und grossen Standorten und unterschiedlichen Angeboten. Den Überblick zu behalten, ist nicht ganz einfach. Aus diesem Grund hat sich die eonum AG zum Ziel gesetzt ein benutzerfreundliches Werkzeug zu gestalten, um die Spitäler der Schweiz übersichtlich darzustellen. Fachpersonen aus dem Gesundheitswesen können so mit wenigen Klicks interessante Schlüsse ziehen zu den unterschiedlichsten Aspekten und Zusammenhängen in der Schweizer Versorgungslandschaft. Dies erleichtert das Treffen von gesundheitspolitischen Entscheidungen und unterstützt Spitäler und Versicherungen bei strategischen Überlegungen.