Forschung & Entwicklung
Wir nutzen Real-World Evidence als Grundlage für eine neue Form der Schmerzforschung. Durch systematisches Social Media Listening und Kooperationen identifizieren wir Versorgungslücken der **Betroffenen**, die oft unsichtbar bleiben.
Sentiment Analytics
Wir entschlüsseln die emotionale Ebene der Schmerzerfahrung:
- Analyse der emotionalen Tonalität in Krankheitsverläufen.
- Erkennung von Frustration, Hoffnung und psychischer Belastung.
- Messung der Resonanz auf verschiedene Therapieansätze.
Natural Language Processing (NLP)
KI-Modelle zur Strukturierung unformatierter Daten:
- Automatisierte Clusterung von Schmerzsymptomen.
- Erkennung von Mustern in der Alltagssprache der **Betroffenen**.
- Semantische Analyse komplexer Patientenbiografien.
Spezialisierte Analysen
Datengestützte Validierung der Lebensrealität:
- Detaillierte Statistiken zu Versorgungslücken.
- Prädiktive Analysen zur Vorhersage von Schmerz-Schüben.
- Korrelation zwischen Alltagsaktivität und Schmerzintensität.
Academic Research Cooperations
Wir arbeiten eng mit Universitäten zusammen und entwickeln KI-Algorithmen:
- Identifizierung von Fibromyalgie- und Schmerztypen durch maschinelles Lernen.
- Untersuchung von Patienten-Journeys.
- Kombination von klinischen Daten mit Real-world Data inklusive Social Media.
Digitale Therapeutika
Wir entwickeln digitale Tools für individualisierte Behandlungsprogramme:
- Entwicklung von medizinischen Apps und Chatbots.
- Personalisierte Unterstützung im Alltag der **Betroffenen**.
- KI-basierte Begleitung zur Krankheitsbewältigung.
Der Sentiomet Analytics Prozess
(Stimme d. Betroffenen)
Mustererkennung
Bewertung
& Vorhersagen
Evidence
Akademische Validierung
In Kooperation mit der Universität Lausanne überführen wir diese Erkenntnisse in evidenzbasierte Modelle. Unser Ziel ist die Entwicklung von KI-Biomarkern, die den Transfer von Forschungsdaten direkt in den Alltag der **Betroffenen** ermöglichen.