Projektbeschreibung
Diagnostische Smartphone-Anwendung für medizinische Fachkräfte
Ärztliche Behandlungsfehler stellen weltweit ein Problem dar und führen jährlich zu Tausenden dauerhaften Behinderungen und Todesfällen. Das EU-finanzierte Projekt Kahun stellt Kahun Medical (Israel) Finanzmittel bereit, um eine Differenzialdiagnose-Anwendung für Smartphone und Browser zu entwickeln, die sich an medizinische Fachkräfte und Studierende richtet. Mithilfe der Anwendung, deren Datenbank regelmäßig mit medizinischen Definitionen, Konzepten und Referenzen aus der medizinischen Literatur aktualisiert wird, können Nutzende Symptome und die Ergebnisse von Labortests eingeben. Daraufhin erhalten sie eine Differenzialdiagnose sowie einen Weg, der von Variablen über mögliche Diagnosen bis hin zu einer Reihe von Vorschlägen für die Patientenversorgung führt. Darüber hinaus ermitteln die innovativen Bayesschen Algorithmen die Wahrscheinlichkeit von Zusammenhängen zwischen Elementen der Datenbank. Dieses neuartige Instrument soll vor allem in diesen Zeiten zunutze kommen, in denen die Eindämmung der COVID-19-Pandemie oberste Priorität hat.
Ziel
Medical errors are recognized as a world-wide problem - this includes mistakes in performing Differential Diagnosis resulting in sending patients to unnecessary tests, missing vital tests, and additional mistakes along the patient management process. In E.U countries alone, medical errors amount to 750,000 Million errors a year, resulting 3.2 million more hospitalizations, 260,000 permanent disabilities and 95,000 deaths each year.
The product is a smartphone application (and a web-based version), designed for doctors and medical students. Inspired by crowd-based platforms, its database is regularly updated using a dedicated editor for inputting medical definitions, concepts, and references from the professional medical literature, and for annotating the knowledge and defining relations between elements. So far, Kahun has already established an exclusive database for Internal Medicine's ontology, comprising of more than 50 thousand elements and relations.
Kahun's innovative Bayesian algorithms, identify probabilistic relations between the elements in the database - within the tens of thousands of elements scattered across many layers of depth, it creates a massive knowledge graph of probabilistic relationships within the medical ontology. By now, Kahun generates more than 3 Million insights for relations between medical concepts.
Kahun allows users to enter variables such as symptoms and lab test results, and presents them a Differential Diagnosis, along with a clear Path to Evidence – track leading from variables to possible result, presented in a graphical correlations map between all elements and with specific references from the literature, and it provides a series of suggestions for patient management such as which lab tests or imaging are the best next step.
The company plans to expand the knowledge graph into additional medical fields and provide even greater value. The company expects to reach total revenues of €207 Million by the end of 2026.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).