Entscheidungen richtig treffen:
Europaweit kommen 3 von 4 Patient:innen, die nach einer OP versterben, nie in Kontakt mit der Intensivstation. Da die Zahl der Betten auf der Intensivstation begrenzt ist, stellte sich für unseren Kooperationspartner, die Charité Universitätsmedizin Berlin die Frage: Wie kann man Ärzt:innen in der Entscheidung unterstützen, ob Patient:innen nach der Operation auf die Intensivstation kommen sollten.
Unser Ansatz: Augmented Intelligence
Kognitive
Algorithmen
Unsere Expertise in den Kognitions- und Verhaltenswissenschaften erlaubt es uns, anhand von Datensätzen und Expert:inneninterviews transparente und intuitiv interpretierbare Entscheidungsalgorithmen zu identifizieren.
Neueste Machine Learning Methoden
Unsere intuitiven Algorithmen, wie z.B. einfache Entscheidungsbäume, testen wir dann auf ihre Vorhersageleistung gegen neueste Modelle aus dem Machine Learning . Unser Modell hatte eine ähnliche Vorhersagegenauigkeit wie komplexere „Blackbox“-Modelle.
Einfache Implementierung
Anders als bei Blackbox-Modellen kann unser Tool einfach, z.B. als Taschen-karte, ohne viel Training, ohne hohe infrastrukturelle Anforderungen und ohne bestehende Prozesse zu stören, implementiert werden.
Möchten Sie auch die Expertise Ihrer Mitarbeiter:innen mit den neuesten Methoden der künstlichen Intelligenz kombinieren?
Wir unterstützen Sie gerne. good.decisions@simplyrational.de
