In der Rubrik Case Studies finden Sie einen neuen Artikel über den Einsatz von sublimd im Bereich Patient Reported Outcome Measures (PROMs) in den Adullam Spitälern. Lesen Sie hier die Case Study:

10.10.2024

Nach intensiven Entwicklungs- und Testphasen haben wir sublimd 5.0 fertiggestellt. Version 5 ist die Jubiläumsversion, welche wir zum fünfjährigen Bestehen von sublimd veröffentlichen.

29.11.2021

Immer mehr Krankenhäuser erkennen die Wichtigkeit strukturierter Daten im klinischen Alltag: Statt Informationen zu Anamnese, körperlicher Untersuchung oder Diagnostik als Fliesstext zu dokumentieren, bringt es viele Vorteile, diese strukturiert zu erfassen. Dies wird spätestens dann offensichtlich, wenn die erhobenen Daten für statistische Auswertungen oder die klinische Forschung benötigt werden. Viele zukunftsträchtige Technologien, wie z.B. der Einsatz von Machine Learning Algorithmen, erfordern sehr grosse Mengen an strukturierten Daten. Von einem solchen Projekt möchten wir in diesem Blog-Artikel berichten.

17.11.2021

Anfang 2019 erhielten wir von einem Kunden die erste Anfrage für unser neues Modul sublimd Analytics. Damals hatten wir in unserem Produkt eine Open Source Business Intelligence Lösung aufgesetzt. Wir hatten Mühe, unsere Analyse-Dashboards vorzukonfigurieren und sie einsatzbereit an unsere (nicht-technischen) Kunden auszuliefern. Aufgrund dieser Einschränkungen suchten wir nach einer einfacheren Lösung, die unsere Anforderungen abdeckt: die volle Kontrolle über die Kundenkonfiguration getracked in einem Versionsverwaltungssystem.

28.10.2019

Täglich werden im Spital sowie in Praxen unzählige Patientendaten generiert. Von der kleinsten Schürfwunde bis hin zur schweren Systemerkrankung wird alles feinsäuberlich untersucht und dokumentiert. Das Potenzial dieser Daten ist längst bekannt (Big Data), doch gestaltet sich die Auswertung von Fliesstext als sehr zeit- und personalintensiv. Aus diesem Grund wird nur ein kleiner Bruchteil der Informationen überhaupt ausgewertet und dem Spital sowie Praxen entgehen somit wichtige Erkenntnisse, welche für die medizinische Entwicklung sowie für die Prozessoptimierung verwendet werden könnten.

06.09.2016