Prädiktive Modellierung und Präzisionsmedizin
Wir kombinieren Genetik, klinischen Phänotyp und Erkenntnisse aus der Praxis, um Modelle zu entwickeln, die Risiken und Reaktionen vorhersagen und die Ergebnisse in Instrumente umsetzen, mit denen die Menschen handeln können.
Für wen es ist
Kliniken und Krankenhäuser
Optimieren Sie Arbeitsabläufe in der Präzisionsmedizin durch Entscheidungsunterstützung, Stratifizierung der Verschreibungssicherheit und nachvollziehbare Ergebnisse.
Medizinische Spas & Wellness
Personalisierung mit Leitplanken, d. h. kundenfertige Berichte und sicherere Programmgestaltung.
Startups im Bereich digitale Gesundheit
Modellentwicklung, Validierung und Bereitstellung über Dashboards oder APIs, produktfertige Ergebnisse.
Forschungsteams
Reproduzierbare Prozessabläufe, Kohortenmodellierung, Benchmarking und publikationsreife Ergebnisse.
Was wir bauen
Unsere Präzisionsmedizin-Modellierung basiert auf drei sich ergänzenden Modelltypen, die alle firmeneigen entwickelt wurden. Wir gehen über statische Genlisten hinaus und liefern dynamische, prädiktive Modelle, die konkrete biologische und klinische Fragestellungen beantworten. Jeder Algorithmus ist individuell kalibriert, validiert und für den praktischen Einsatz konzipiert.
Mechanistische Modelle
Sie sind so konzipiert, dass sie biologische und kausale Strukturen widerspiegeln. Sie verknüpfen Expositionen, Biomarker und Ergebnisse, sodass Vorhersagen interpretierbar und überprüfbar bleiben. Hier ergründen wir das „Warum“, nicht nur das „Was“.
Mechanismusorientiertes Modell, das man verteidigen kann.
Interventions-Reaktions-Modelle
Die Prognosen ermöglichen es, vorherzusagen, wer auf Behandlungen anspricht, wie schnell und unter welchen Bedingungen. Sie sind auf eine effektive Programmdurchführung und Nachsorge zugeschnitten und gewährleisten so, dass die Interventionen für jeden Einzelnen optimal sind.
Reaktion vorhersagen. Nachfassen personalisieren.
Risiko- und Sicherheitsstratifizierung
Modelle, die Situationen mit höherem Risiko frühzeitig erkennen – unerwünschte Ereignisse, Nichtreaktionsrisiko, Eskalationsauslöser, Überwachungsintensität. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht eine zeitnahe Überwachung und Intervention.
Frühere Warnsignale. Sicherere Entscheidungen.
Wie es geliefert wird
Wir unterstützen Sie von der Machbarkeitsstudie über die Pilotphase bis hin zur Implementierung. Je nach Ihrem Workflow kann die Bereitstellung in Form eines Berichtspakets, eines Dashboards oder einer API erfolgen.
Schritt 1 – Ermittlung und Machbarkeit
Definieren Sie den Anwendungsfall, das Ergebnis, die Einschränkungen und die Datenverfügbarkeit. Entscheiden Sie, ob ein mechanistischer, ein reaktiver, ein risikobasierter oder ein hybrider Ansatz am sinnvollsten ist.
Schritt 2 – Bau des Pilotmodells
Evidenzbasierte Merkmalsentwicklung, Training, Validierung und Berichterstellung. Bereitstellung von Prototypen als Scorecards, Kategorien und interpretierbare Ergebnisse.
Schritt 3 – Bereitstellung (SaaS-fähig)
Dashboards/APIs, Berichtsgeneratoren, Überwachung und Abweichungsprüfungen, Dokumentation und Workflow-Integration
Translationale und präzisionsmedizinische Unterstützung
Wir helfen translationalen Teams und Klinikern dabei, Omics-, klinische und digitale Daten in klare, umsetzbare Ergebnisse zur Entscheidungsfindung zu verwandeln.
Wie
- Jede Ausgabe wird für die Verwendung aufbereitet: Annahmen, Einschränkungen und „Was das bedeutet / Was als Nächstes zu tun ist“. Wir fügen Dokumentation, revisionssichere Hinweise und Zusammenfassungen in einfacher Sprache hinzu, damit die Modelle nicht überinterpretiert werden.
Praktische Ergebnisse
- Validierte Biomarker- und Gensignatur-Panels
- Risikostratifizierungsinstrumente (Scores und Grenzwerte) einschließlich polygener Risikoscores
- PGx-fokussierte Berichte und Empfehlungen von Expertengremien
- Mikrobiom-Wirt-Modelle für die Reaktion oder das Risiko eines Krankheitsschubs
- Einfache Dashboards und Übersichtsansichten für Nicht-Bioinformatiker
- Dokumentation, die für regulatorische, ethische oder klinische Teams geeignet ist