Kontakt aufnehmen
Referenzen7 ausgewählt

Belegbare Erfolge.
Referenzkunden im Fokus.

Projekte für die Spitzenforschung und das Gesundheitswesen. Wir glauben an offene Standards und veröffentlichen unsere Frameworks und Benchmarks, sobald sie praxisreif sind.

White pills on a pale-blue surface
Real-World Evidence & Klinische Datenanalyse

Analyse von Brustkrebsdaten eines deutschen Krebsregisters.

Kunde
Internationales Pharmaunternehmen (2025)
Datenbasis
Registerdaten eines deutschen Krebsregisters
Ziel
Identifikation früher Indikatoren für Metastasierung bei Brustkrebs
Methodik
Statistische Modellierung und Machine Learning zur Analyse komplexer Therapie-Outcome-Zusammenhänge
Fokus
Interaktionen verschiedener Therapien bei Tumoren unterschiedlicher molekularer Subtypen
Placeholder image
Machine Learning & Intelligente Automatisierung

Automatisierung der Retaxierung von Krankenhausabrechnungen.

Kunde
Deutsche Krankenkasse
Datenbasis
Krankenhausabrechnungen & Hilfsmittelabrechnungen
Ziel
Automatisierte Erkennung von Abrechnungsfehlern
Methodik
Training und Auslieferung komplexer Machine Learning Modelle
Fokus
Optimierung komplexer Abrechnungs- und Retaxationsprozesse
Brain scan imagery
Real-World Evidence & Klinische Datenanalyse

Synthese deutscher Krankenkassendaten.

Kunde
AstraZeneca & Amgen (2023–2024)
Datenbasis
Daten einer deutschen Krankenkasse
Ziel
Erzeugung eines synthetischen Datensatzes mit identischen statistischen Eigenschaften – ohne datenschutzrechtliche Risiken
Methodik
Training tiefer neuronaler Netze zum Erlernen komplexer Datenverteilungen
Fokus
Evaluation von Güte (Fidelity) und Privatsphäre über verschiedene methodische Ansätze
Medical supplies flatlay
Machine Learning & Intelligente Automatisierung

Automatisierte Prüfung von eRezepten mittels Machine Learning.

Kunde
Deutsche Krankenkassen (2022–2025)
Datenbasis
eRezepte deutscher Krankenkassen
Ziel
Frühzeitige Erkennung von Fehlern in eRezepten zur Optimierung der Retaxationsprozesse
Methodik
Training von Machine-Learning-Modellen und produktiver Betrieb in einer Kubernetes-Umgebung
Fokus
Optimierung komplexer Abrechnungs- und Retaxationsprozesse
Anatomical heart model
Real-World Evidence & Klinische Datenanalyse

Identifikation von Patient:innen-Subkohorten mit optimiertem Sicherheitsprofil.

Kunde
Bayer AG (2019–2022)
Datenbasis
US-amerikanische Patientendaten (Optum)
Ziel
Identifikation von Kohorten, die von kardiovaskulärer Medikation profitieren und dabei ein optimiertes Sicherheitsprofil zeigen
Methodik
Training von Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von Endpunkten für Sicherheits- und Wirksamkeitsanalysen
Fokus
Evidenzgenerierung
Pharmaceutical research imagery
Health Data Platforms & Analytische Software

Real-World-Evidence-Plattform zur Post-Market-Bewertung von Arzneimitteln.

Kunde
Bayer AG
Datenbasis
Real-World-Daten aus Praxen, Kliniken und gesetzlichen Krankenkassen
Ziel
Beschleunigung der Post-Market-Bewertung von Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln
Methodik
Machine-Learning- und Deep-Learning-Pipelines, integriert in die IT-Landschaft von Bayer
Fokus
Bedienbarkeit für Fachexpert:innen ohne Machine-Learning-Hintergrund
Roche Diagnostics campus
Health Data Platforms & Analytische Software

R&D-Analyse-App für Diagnostik-Telemetrie.

Kunde
Roche Diagnostics GmbH
Datenbasis
Interne Leistungsdaten diagnostischer Sensorik
Ziel
Self-Service-Zugang und erste Analysen für F&E-Ingenieur:innen
Methodik
R-basierte Web-Applikation, gemeinsam mit Roche R&D entwickelt
Fokus
Optimierung digitaler Arbeitsabläufe im Forschungsteam