Hauptfunktionen
Entwickelt zur Absicherung von Triage bis zur Diagnose, damit kein Patient übersehen wird.
Mimir bietet mehrstufige Absicherung durch eine KI, die laufend aktuelle Verdachtsdiagnosen ermittelt.
Assistierte Triage und Rückfragen
Oft kann in der Ersteinschätzung (Triage) eine zusätzliche präzise Frage Klarheit über die Dringlichkeit der Patienten geben. Mimir unterstützt das medizinische Personal durch KI-gestützte Triage und, indem es unter Berücksichtigung aller Patientendaten klärende Rückfragen ermittelt.
Priorisierungs- & Ressourcenassistent
Mimir unterstützt bereits ab der Triage bei der Einschätzung der verantwortlichen Fachrichtung und der Prognose benötigter Ressourcen (beispielsweise bei der Wahrscheinlichkeit für eine stationäre Aufnahme oder empfohlene Diagnostik).
Intelligentes Arzt-Briefing
Notfallpatient/innen müssen oftmals mehrfach dem medizinischen Personal ihre Informationen schildern. Mimir sammelt alle relevanten Patienteninformationen und erstellt ein Briefing für den behandelnden Arzt - inklusive kritischer Verdachtsdiagnosen, damit nichts übersehen wird.
Assistent für Differenzialdiagnose
Mimir stellt dem/der behandelnden Arzt/Ärztin eine strukturierte Übersicht möglicher Differenzialdiagnosen und Patienteninformationen zur Verfügung. Besonders bei unspezifischer Symptomatik wird so eine signifikante Verbesserung der Diagnosesicherheit erreicht.
Interkonnektivität
Mimir setzt bewusst auf offene Standards und Schnittstellen zu medizinischen Datenquellen (z.B. Clinical Data Repositories). Mimir-Insights sind so in Ihrem digitalen Ökosystem voll verfügbar.
Auditierbarkeit
Durch fehlende Automatisierung ist eine Auditierung der Triage- und Diagnoseprozesse sehr aufwändig. Mimir erlaubt laufende Erkenntnisse zu Ihrer diagnostischen Genauigkeit, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und die Qualität der Patientenversorgung zu steigern.
Technologischer Ansatz
Mimir nutzt modernste Technologien der künstlichen Intelligenz, um eine echte Verbesserung der Behandlungsqualität zu erreichen.
- Agentic Context-Engineering
- Retrieval-Augmented-Generative-AI (RAG)
- Fine-tuned Large-Language-Modelle (LLMs)
- Medizinische Wissensgraphen
