Kaia Rückenschmerzen
KI-gestützter Bewegungscoach für die digitale Rückenschmerztherapie
Kaia health software GmbH (München)

Rückenschmerzen gehören zu den häufigsten Gesundheitsproblemen und sind eine erhebliche Belastung für Patient:innen und das Gesundheitssystem. Die Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) Kaia Rückenschmerzen basiert auf einem evidenzbasierten, multimodalen Therapieansatz. Sie kombiniert Bewegung, Entspannung und Wissensvermittlung, um Rückenschmerzen nachhaltig zu lindern.

Der KI-gestützte Bewegungscoach bildet das Herzstück der App. Mithilfe von Computer-Vision-Technologie analysiert er die Bewegungen der Nutzer:innen in Echtzeit und gibt präzises Feedback zur Korrektur. Dies ermöglicht eine personalisierte Therapie, die ohne zusätzliche Sensoren oder Geräte funktioniert und eine hohe Therapieadhärenz fördert.

Die klinische Wirksamkeit wurde in der Rise-uP-Studie belegt: Nach drei Monaten reduzierten sich die Schmerzen in der Kaia-Gruppe um 33 Prozent (vs. 14 Prozent in der Kontrollgruppe), nach 12 Monaten um 46 Prozent (vs. 24 Prozent). Zudem zeigten sich Kosteneinsparungenvon 81 Prozent im Vergleich zur Regelversorgung.

Mit dieser Kombination aus innovativer KI-Technologie und nachgewiesener klinischer Wirksamkeit setzt Kaia Rückenschmerzen neue Maßstäbe in der digitalen Schmerztherapie und ermöglicht Patient:innen eine individuelle, qualitativ hochwertige Versorgung – jederzeit und überall.

Digitaler Gesundheitslotse
Universitätsmedizin Halle (Halle/Saale)

Das Projekt „Digitaler Gesundheitslotse“ des Universitätsklinikums Halle (UKH) ist eine innovative, KI-gestützte Lösung (Expertensystem) zur Ersteinschätzung gesundheitlicher Beschwerden. Durch das zertifizierten Medizinprodukts SMASS (Swiss Medical Assessment System) wird eine anonyme und strukturierte Symptomabfrage ermöglicht, um die Dringlichkeit einer medizinischen Behandlung zu bestimmen. Dabei gibt es zwei wesentliche Anwendungsbereiche: Einerseits können Patient:innen von Zuhause aus eigenständig eine Ersteinschätzung vornehmen, um zu erfahren, ob ein Notaufnahmen-Besuch erforderlich ist. Andererseits unterstützt die Anwendung die Triage in der Notaufnahme, indem Patient:innen der Triage-Stufen 3-5 strukturiert befragt und relevante Informationen direkt in das Krankenhaus-Informationssystem (KIS) übertragen werden.

Die strukturierte Abfrage in Form eines Chatbots verbessert die Kommunikation zwischen medizinischem Fachpersonal und Patient:innen und ist in mehreren Sprachen verfügbar. Auf Grundlage der eingegebenen Symptome erhalten Patient:innen konkrete Handlungsempfehlungen zu Selbsthilfemaßnahmen sowie zur weiteren medizinischen Abklärung. Zudem liefert die Anwendung Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Erkrankungen, um die Ursachensuche zu erleichtern.

Das Projekt „Digitaler Gesundheitslotse“ hilft, Unsicherheiten abzubauen und Patient:innen gezielt in das passende Versorgungsniveau zu lenken. Dies trägt dazu bei, Notaufnahmen zu entlasten und die Ressourcen des Gesundheitssystems effizienter zu nutzen.

Personalised Risk Tool (PRT)
PH Predicting Health GmbH (Graz, Österreich)

Das Personalised Risk Tool (PRT) der PH Predicting Health GmbH ist eine KI-basierte Lösung zur Früherkennung medizinischer Risiken in Krankenhäusern. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen analysiert das System automatisch bestehende Patient:innendaten und ermöglicht eine präzise Risikostratifizierung – ohne zusätzlichen Aufwand für das Klinikpersonal.

Aktuell umfasst das PRT vier zentrale Module zur Vorhersage von Delirium, Sturzrisiko, Dysphagie (Schluckstörungen) und Mangelernährung. Diese Komplikationen treten häufig auf, verlängern Krankenhausaufenthalte und können gravierende gesundheitliche Folgen haben. Eine frühzeitige Erkennung ermöglicht gezielte Präventionsmaßnahmen und verbessert die Patientensicherheit erheblich.

Das PRT integriert sich nahtlos in das Krankenhaus-Informationssystem (KIS) und liefert innerhalb von Sekunden eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage für Ärzt:innen und Pflegekräfte. Es wurde praxisnah in Zusammenarbeit mit medizinischem Fachpersonal entwickelt und ist bereits in mehreren europäischen Krankenhäusern im Einsatz.

Durch die automatisierte Risikoprognose trägt das PRT dazu bei, die Patientensicherheit zu erhöhen, das Krankenhauspersonal zu entlasten und unnötige Kosten zu vermeiden – ein entscheidender Schritt in Richtung einer datengetriebenen, präventiven Gesundheitsversorgung.

x-cardiac GmbH (Berlin)

x-cardiac, ein Spin-Off des Deutschen Herzzentrums Berlin (DHZC) und der Charité, legt einen besonderen Fokus auf die Verbesserung der Behandlungsqualität und -sicherheit nach Herz- oder Gefäßoperationen. Die x-cardiac-platform kann auf der Basis longitudinaler Patientendaten postoperative Komplikationen vorhersagen.

Recovery Cat (Berlin)

Recovery Cat ist eine digitale Therapiebegleitung zur gemeinsamen Entwicklung individueller Behandlungswege für Patientinnen und Patienten sowie Behandlerinnen und Behandler: In nur wenigen Minuten wird eine Erhebung des Therapieverlaufs von Patientinnen und Patienten sowie Behandlerinnen und Behandlern passgenau auf Therapieziele, Ressourcen und Medikation abgestimmt – mit Hilfe einer Software.

„GeRas: Geriatrische Rehabilitationserfolge nachhaltig sichern“ (Baden-Württemberg)

GeRas, ein durch den Innovationsfonds des Gemeinsamen Bundesausschusses gefördertes Modellprojekt, erprobt seit Oktober 2023 die transsektorale Nachsorge von Patientinnen und Patienten nach Entlassung aus der stationären geriatrischen Rehabilitation.

(von links nach rechts)

OBERBERG_FAIRsorgt(Oberbergischer Kreis)

Ziel des durch den Innovationsfonds geförderten Projekts ist es, die Versorgung chronisch kranker und/oder pflegebedürftiger Menschen ab 65 Jahren im Kreisgebiet sektorenübergreifend so zu verbessern, dass ein längerer und sicherer Verbleib im eigenen Zuhause zu ermöglicht wird und nicht notwendige Krankentransporte beziehungsweise Krankenhauseinweisungen vermieden werden. Hierfür kommen verschiedene Bausteine einer modularen Versorgung zum Einsatz, in deren Zentrum ein Pool aus Fallmanagern und eine digitale Kommunikationsplattform inklusive Telemonitoring stehen.

Virtuelles Krankenhaus Saarland (Saarland)

Die Basis des Virtuellen Krankenhaus Saarland bildet eine technische Datenintegrationsplattform, über die verschiedene Leistungserbringer medizinische Daten der zu behandelnden Patient:innen austauschen und einsehen können. Die Plattform sieht vor, das Potenzial beziehungsweise die Funktionalität Künstlicher Intelligenz nicht allein hinsichtlich klinischer, sondern in Bezug auf intersektorale Diagnostikpfade zu nutzen. Die hierdurch ermöglichte optimale Steuerung des Patienten im Gesundheitssystem sichert nicht nur die bestmögliche qualitative Versorgung, sondern auch einen effizienten Ressourceneinsatz.

EB-IMST: E-Health basierte, interdisziplinäre multimodale Schmerztherapie (Schleswig-Holstein)

Die Interdisziplinäre Multimodale Schmerztherapie (IMST), die derzeit als die wirksamste Therapieform zur Behandlung von Menschen mit chronischen Schmerzen gilt, erfolgte bislang im stationären oder tagesstationären Setting. Bislang erfordert sie eine mehrwöchige klinische Präsenz von Patient:innen und Therapeut:innen. Mit dem E-Health basierten EB-IMST wurde ein alternatives Behandlungsprogramm entwickelt, das sich an Menschen richtet, die aufgrund ihrer Arbeitstätigkeit, Betreuung und/oder Pflege von Angehörigen oder Einschränkungen in der Mobilität nicht an einer teilstationären Schmerztherapie teilnehmen können. Mit dem Programm soll die schmerztherapeutische Versorgung der Bevölkerung in Schleswig-Holstein in der Fläche und insbesondere im ländlichen Raum optimiert und weiterentwickelt werden.