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Algorithmen
12 Millionen
Patienten weltweit
Saventic Health hilft Ihnen, klinische Studien, Diagnostik und Behandlungswege für seltene Krankheiten zu optimieren. Unsere KI-gesteuerte Technologie identifiziert Hochrisikopatienten schneller und genauer, sodass Sie die Rekrutierung beschleunigen, Diagnoseverzögerungen reduzieren und die Ergebnisse verbessern können.
Egal, ob Sie klinische Studien durchführen oder den Zugang zu Therapien erweitern – wir unterstützen Ihre Ziele, indem wir die Patientenreise effizienter gestalten – vom Verdacht bis zur bestätigten Diagnose und darüber hinaus.
Saventic Med
Integration mit Krankenhaus-EMRs, Analyse aller klinischen Daten und Identifikation von Hochrisikopatienten.
Saventic Care
Globale, Online-Anwendung für Patienten, Pflegekräfte und Hausärzte, um Hochrisikopatienten zu identifizieren und die gesamte Reise zu organisieren.
500+
Diagnose seltener Krankheit
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.
Luís Gustavo Modelli de Andrade ist als Medizinischer Berater bei Saventic Health tätig, wo er seine weitreichende klinische und wissenschaftliche Expertise einbringt, um KI-gestützte Gesundheitslösungen weiterzuentwickeln. Er absolvierte sein Medizinstudium, seine Facharztausbildung in der Nephrologie und erwarb sowohl den Master als auch den Doktortitel (PhD) in Pathophysiologie an der São Paulo State University (UNESP).
Als führende Persönlichkeit in den Bereichen Nephrologie und Transplantation leitet er die Nierentransplantation sowie das Programm für die Transplantation solider Organe am HC UNESP und steht dem Innovationsbüro der Botucatu Medical School vor. Seit 2019 ist er aktives Mitglied des Komitees für seltene Krankheiten (COMDORA) der Brasilianischen Gesellschaft für Nephrologie. Als Hauptprüfartz (Principal Investigator) konzentriert sich seine Arbeit im Rahmen seiner Rolle bei LabData HCFMB auf die Anwendung von Data Science und prädiktiver Analytik im Gesundheitswesen, parallel zur Leitung klinischer Studien für seltene Erkrankungen wie die C3-Glomerulopathie und das atypische hämolytisch-urämische Syndrom (aHUS).
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.
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
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.
Aneta Bień ist Data Engineer bei Saventic Health. Sie hat einen Abschluss an der Technischen Universität Warschau und trägt zur Mission des Unternehmens bei, indem sie die Datenverarbeitung und die Entwicklung von Algorithmen verbessert..
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.
Łukasz Brodowski ist ein erfahrener Technologieexperte mit über 19 Jahren Berufserfahrung und derzeit Chief Data Officer (CDO) bei Saventic Health. Er spezialisiert sich auf die Bereitstellung innovativer, KI-gestützter Lösungen zur Diagnostik seltener Erkrankungen und nutzt dabei seinen umfangreichen Hintergrund in Softwareentwicklung und Produktmanagement. Łukasz spielt eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung technologischer Fortschritte und strategischer Initiativen des Unternehmens.
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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.
