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Algorithmen
12 Millionen
Patient:innen weltweit
Saventic Health unterstützt Sie dabei, klinische Studien, Diagnostik und Behandlungswege für seltene Erkrankungen effizienter zu gestalten. Unsere KI-basierte Technologie identifiziert Hochrisiko-Patient:innen schneller und präziser, sodass Sie die Rekrutierung beschleunigen, Diagnoseverzögerungen reduzieren und Behandlungsergebnisse verbessern können.
Ob bei der Durchführung klinischer Studien oder beim Ausbau des Zugangs zu Therapien – wir begleiten Sie bei Ihren Zielen, indem wir den gesamten Patient:innenweg effizienter machen: von der ersten Verdachtsdiagnose bis zur gesicherten Diagnose und darüber hinaus.
Saventic Med
Integration mit Krankenhaus-EMRs, Analyse sämtlicher klinischer Daten und Identifikation von Hochrisiko-Patient:innen.
Saventic Care
Globale Online-Anwendung für Patient:innen, Angehörige und Hausärzt:innen zur Identifikation von Hochrisiko-Patient:innen und zur Organisation des gesamten Versorgungswegs.
500+
Diagnose seltener Erkrankungen
Wir haben Projekte und Kooperationen in:
a) Nordamerika: Alberta Health Services, Mayo Clinic
b) Südamerika: Brasilien, Kolumbien, Argentinien, Chile
c) Europa: Deutschland, Frankreich, Österreich, Schweden, Polen
d) Asien: Taiwan
Weltweit leben rund 300 Millionen Menschen mit einer seltenen Erkrankung - und dennoch bleiben sie häufig unsichtbar. Viele Ärztinnen und Ärzte kennen diese Krankheitsbilder nicht, was oft zu Fehldiagnosen führt, da die Symptome anderen Erkrankungen ähneln.
Hinzu kommt: Es fehlen skalierbare Lösungen, die frühe Anzeichen erkennen und Betroffene schnell an die richtige Stelle weiterleiten. Dadurch entsteht ein Engpass im gesamten Diagnoseprozess.
Die Folge: Patientinnen und Patienten mit seltenen Erkrankungen warten im Durchschnitt mehr als fünf Jahre auf eine gesicherte Diagnose. In dieser Zeit können sich Symptome verschlimmern – manchmal mit dauerhaften Folgen. Gleichzeitig entstehen enorme Kosten für das Gesundheitssystem, private Einrichtungen und Familien. Allein in den USA gibt die Regierung jährlich rund 266.000 US-Dollar pro Patient für medizinische Versorgung aus.
Je schneller eine Diagnose gestellt wird, desto eher können wir die Belastung für alle Beteiligten reduzieren - und den Betroffenen zu einer besseren Lebensqualität verhelfen.
Unsere Algorithmen konzentrieren sich auf seltene Erkrankungen mit systemischen Auswirkungen - darunter hämatologische, immunologische, metabolische und kardiovaskuläre Erkrankungen. Bei diesen ist eine frühzeitige Erkennung entscheidend, da die Symptome oft unspezifisch auftreten.
Saventic Med ist die Plattform für Krankenhäuser und Kliniken, die die Patient:innenversorgung optimieren möchten. Sie ermöglicht schnellere und präzisere Diagnosen seltener Erkrankungen. Die Implementierung dauert nur 4–6 Wochen und erfolgt lokal – für maximale Datensicherheit und Schutz der Patient:innen.
Set Up
Wir setzen einen lokalen Server mit unseren Algorithmen ein, um anonymisierte Patient:innendaten zu analysieren und dabei Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
Screening
Nach der Analyse der Patient:innendaten markieren unsere Algorithmen diejenigen mit einem hohen Risiko für seltene Erkrankungen.
Report
Unsere Plattform erstellt einen Bericht, auf dessen Grundlage Ihr medizinisches Team einen Diagnose- und Behandlungsplan starten kann.
Viele Patient:innen suchen oft eigenständig nach Antworten. Deshalb haben wir Saventic Care entwickelt - eine Online-Plattform, auf der sie ihr Risiko für seltene Erkrankungen einschätzen und individuelle Empfehlungen erhalten, um die passende Unterstützung zu finden.
Online-Formular
Patient:innen geben ihre Symptome, ihre medizinische Vorgeschichte und bisherige Testergebnisse an.
Analyse
Nach der Analyse der Patient:innendaten markieren unsere Algorithmen diejenigen mit einem hohen Risiko für seltene Erkrankungen.
Feedback
Unser medizinisches Team prüft das Risiko und teilt den Patient:innen ihre Empfehlungen mit.
Ein NLP-basiertes Bewertungssystem wurde entwickelt, um die Fabry-Erkrankung anhand elektronischer Gesundheitsakten zu identifizieren. Es zeigte eine hohe Genauigkeit (AUC 0,998) und konnte erfolgreich einen bestätigten Fall markieren, was eine frühere und präzisere Diagnose unterstützt.
Die idiopathische multizentrische Castleman-Krankheit (iMCD) ist eine ultra-rare Erkrankung, die häufig erst spät diagnostiziert wird, da das Bewusstsein gering ist. Ein KI-basierter Algorithmus, der elektronische Gesundheitsakten nutzt, kann helfen, zuvor übersehene Verdachtsfälle zu erkennen.
Pressemitteilungen zu unseren Produkten und Erfolgen entdecken.
Wir arbeiten weltweit mit Pharmaunternehmen, Biotech-Firmen, Laboren, Krankenhäusern und Ärzt:innen zusammen, um Diagnosen zu beschleunigen und Patient:innen schneller mit der passenden Therapie zu verbinden.
For over 20 years, has been developing teams and turning ideas into tangible successes at the intersection of hematooncology, neurology, cardiology, rare diseases in big pharma like AstraZeneca, Boehringer Ingelheim and AbbVie.
Data Scientist with Master’s in Advanced Analytics and Big data from Warsaw School of Economics with experience across multiple industries and currently focusing on natural language processing, LLMs and machine learning to help create innovative solutions in healthcare.
Karol Lis a physician-scientist and hematologist with expertise in rare diseases, clinical research, and AI-driven diagnostics. As Chief Medical Officer at Saventic Health, he combines medical knowledge with technology to improve early detection and care for patients with complex disorders.
Joanna Jarmoc ist Global Business Development Manager bei Saventic Health, wo sie das internationale Wachstum von KI-gestützten Lösungen zur Diagnose seltener Erkrankungen vorantreibt. Joanna hat das Unternehmen kontinuierlich auf renommierten Veranstaltungen vertreten – darunter HLTH 2022 in Las Vegas, Reuters Events Pharma in Barcelona, der HIMSS25 Pitch Fest in Paris und der CEE Deep Tech Summit – und dabei mehrfach Auszeichnungen für Saventics Vision und Innovation erhalten. Ihre Expertise in den Bereichen Pitching, Partnerschaften und strategische Vernetzung positioniert Saventic Health an der Spitze der globalen Healthtech-Branche.
Marta Koryga ist Global Lead bei Saventic Health, wo sie die strategische Entwicklung und internationale Expansion von Saventic Care leitet, einer digitalen Plattform zur Unterstützung des diagnostischen Weges von Patient:innen. Mit einem wirtschaftswissenschaftlichen Hintergrund von der Warschauer Wirtschaftsuniversität (SGH) verbindet Marta Produktführung mit einem tiefen Engagement zur Verbesserung der Patient:innenerfahrungen weltweit. Darüber hinaus arbeitet sie eng mit der Saventic Foundation zusammen, um Innovation und Patient:innenunterstützung zu verknüpfen.
Email: marta.koryga@saventic.com
Aneta Matysiak‑Świątek ist Projektmanagerin für den deutschen Markt bei Saventic Health. Mit Erfahrung in der Leitung grenzüberschreitender Projekte verantwortet sie die strategische Einführung und Lokalisierung der Saventic-Lösungen in Deutschland – einschließlich Partnerschaften, regulatorischer Abstimmung und Kunden-Onboarding. Bekannt für ihre ausgeprägten organisatorischen Fähigkeiten und ihr tiefes Verständnis sowohl der Technologie- als auch der Gesundheitsökosysteme in der DACH-Region, spielt Aneta eine zentrale Rolle dabei, den Einfluss von Saventic in Mitteleuropa auszubauen.
Email: aneta.matysiak@saventic.com
Pedro Amaral ist Junior Data Scientist bei Saventic Health, wo er an der Entwicklung KI-gestützter Lösungen zur Diagnose seltener Erkrankungen mitwirkt. Derzeit verfolgt Pedro einen Masterstudiengang in Machine Learning und Künstlicher Intelligenz an der Universidade Federal do Ceará und verfügt über einen Bachelorabschluss in Informatik derselben Universität. Seine Expertise in Data Science und Machine Learning ist entscheidend für die Weiterentwicklung von Gesundheitstechnologien, die schnellere und genauere Diagnosen unterstützen.
Wojciech Amtmański ist Data Scientist bei Saventic Health und konzentriert sich auf die Entwicklung KI-gestützter Diagnosealgorithmen für seltene Erkrankungen. Seine Arbeit umfasst die Analyse elektronischer Gesundheitsakten, um Muster zu identifizieren, die auf Erkrankungen wie das Castleman-Syndrom hinweisen, mit dem Ziel, die Früherkennung und Behandlung zu verbessern. Wojciechs Expertise trägt zur Mission von Saventic Health bei, die Diagnostik seltener Erkrankungen schneller, intelligenter und zugänglicher zu machen.
Erfahren Sie mehr über unsere Lösungen. Füllen Sie das Formular aus und wir werden Sie so schnell wie möglich kontaktieren.
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Zertifizierungen
Szymon Piątkowski absolvierte Informatik an der Nicolaus Copernicus University (BS) sowie Finance and Banking an der Warsaw School of Economics (MA). Die Themen seiner Diplomarbeit konzentrierten sich auf Convolutional Neural Networks, deren Vergleich mit traditionellen statistischen Methoden sowie die Implementierung neuronaler Netzwerklösungen in der Praxis.
Er verfügt über mehr als 12 Jahre globale Erfahrung in der strategischen und operativen Beratung bei PwC & EY mit Schwerpunkt im Gesundheitswesen.
