Esanum is an online network for approved doctors

Esanum is the medical platform on the Internet. Here, doctors have the opportunity to get in touch with a multitude of colleagues and to share interdisciplinary experiences. Discussions include both cases and observations from practice, as well as news and developments from everyday medical practice.

esanum ist ein Online-Netzwerk für approbierte Ärzte

esanum ist die Ärzteplattform im Internet. Hier haben Ärzte die Möglichkeit, mit einer Vielzahl von Kollegen in Kontakt zu treten und interdisziplinär Erfahrungen auszutauschen. Diskussionen umfassen sowohl Fälle und Beobachtungen aus der Praxis, als auch Neuigkeiten und Entwicklungen aus dem medizinischen Alltag.

Esanum est un réseau en ligne pour les médecins agréés

Esanum est la plate-forme médicale sur Internet. Ici, les médecins ont la possibilité de prendre contact avec Une multitude de collègues et de partager des expériences interdisciplinaires. Les discussions portent à la fois sur les Observations de la pratique, ainsi que des nouvelles Et les développements de la pratique médicale quotidienne.

Ausblick: Big Data Analysen und personalisierte Medizin

Die digitale Datenverarbeitung hat das Potenzial, die medizinisch-statistische Forschung auf ein neues Level zu bringen, ist jedoch mit Vorsicht zu genießen. Rasante Verarbeitungsgeschwindigkeiten der, "Deep Learning"-Software-Programme lassen diese über die Fähigkeiten ihres biologischen Vorbildes hinauswachsen.

Elektronische Patientenakte künftig in Echtzeit international abrufbar?

Die digitale Datenverarbeitung hat das Potenzial, die medizinisch-statistische Forschung auf ein neues Level zu bringen, ist jedoch mit Vorsicht zu genießen. Rasante Verarbeitungsgeschwindigkeiten der, "Deep Learning"-Software-Programme lassen diese über die Fähigkeiten ihres biologischen Vorbildes hinauswachsen.

Non-Responding und Komplikationen einer medikamentösen Therapie tragen aktuell zur Morbiditäts- und Mortalitätsrate bestimmter Krankheitsbilder bei. Die gewebebasierten High-Throughput-Techniken ermöglichen eine exakte Voraussage des biologischen Verhaltens bestimmter Krankheitsbilder und die Planung einer individualisierten Therapie. Der Umgang mit größeren Datenmengen ("Big Data") beruht auf computergestützten Datenauswertungsprogrammen. Moderne, digitale Methoden ermöglichen die Generierung von nützlichem Wissen, das in einem individualisierten Therapiekonzept Anwendung findet.

Optimierung der Patientenversorgung durch künstliche neuronale Netzwerke

Durch Verarbeitung einer enormen Datenmenge in dem Bruchteil einer Sekunde können Deep Learning-Programme komplexe medizinische Aufgabenstellungen effizient lösen. Die Programme besitzen eine komplexe innere Struktur: Zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht befinden sich zahlreiche Zwischenlagen, sogenannte "hidden layers". Die Optimierungsmethoden der Deep-Learning-Programme basieren auf ihrem Aufbau, der dem menschlichen Gehirn ähneln soll. Die künstlichen neuronalen Netzwerke lernen mittels Lernalgorithmen wie ihr natürliches Vorbild aus Erfahrungswerten. Künstliche neuronale Netzwerke verwenden auf jeder Ebene, auf der sie angeordnet sind, ein komplexeres Merkmal, um ihre Aufgabe zu bewältigen. Auf diese Weise ist eine Kategorisierung der biologischen Datensätze möglich.

Die Zukunft der interdisziplinären Patientenversorgung liegt in der Zusammenstellung internationaler digitaler Netzwerke. Diese werden durch die Krankenakte des Patienten und durch Gesundheitsdaten aus Gesundheits-Apps gespeist. Durch Verknüpfung der elektronischen Patientenakte mit dem genetischen Profil des Patienten und Informationen aus der bildgebenden Diagnostik soll individualisierte Medizin das Konzept der Zukunft werden. Der Vorteil wäre eine Datenübertragung in Echtzeit und die ubiquitäre Abrufbarkeit der Patientenakte.

Referenz:
Dudley, Joel, PhD, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York City, Symposium "Moving from Precision Medicine to Next Generation Healthcare", Future Medicine 2017 Congress, Berlin 7.11.2017.