Causal AI-Lösungen für Healthcare, Real-World Evidence & Life Science

Verstehen Sie nicht nur, was passiert – sondern warum. Erkennen Sie die wahren Einflussfaktoren – etwa auf Therapie- und Krankheitsverlauf oder Therapieerfolg in realen Versorgungsdaten – mit der Causal-AI-Lösung von Xplain Data, speziell entwickelt für den Gesundheits- und Life-Sciences-Sektor.

Real-World Data neu gedacht – mit patentierter Technologie

Die Technologie von Xplain Data wird bereits in großem Maßstab eingesetzt – unter anderem von deutschen GKVs zur Analyse der Krankheitsverläufe von über 60 Millionen Versicherten. Die Grundlage dafür bildet ObjectAnalytics®, unsere patentierte objektzentrierte Datenhaltung – ein Gamechanger für Data Analytics. Fragmentierte Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen werden in einer konsistenten 360°-Patientensicht zusammengeführt. Anders als herkömmliche, relationale Datenbanken, die Informationen über viele Tabellen verteilen, schafft ObjectAnalytics eine einmalige, perfekte Basis für wirkungsvolle Kausalanalysen. So entstehen aus Rohdaten echte Erkenntnisse – für bessere Prognosen, gezielte Versorgung und belastbare Evidenz aus dem Versorgungsalltag: Causal Real World Evidence.

Therapiepfade kausal verstehen

Kausale Treiber in der Therapie Journey

Von der Ersteinstellung über Therapiewechsel bis zum Therapieabbruch – jeder Schritt im Therapieprozess birgt entscheidende Informationen. Mit Xplain Data verstehen Sie nicht nur die Ereignisse, sondern deren kausale Ursachen:

  • Therapiestarts
    Warum beginnen Patienten mit einem bestimmten Produkt und nicht mit einem Wettbewerbsprodukt? Analysieren Sie kausale Treiber für neueinstellende und wiedereinsteigende Patienten.

  • Therapiewechsel
    Verstehen Sie die Marktbewegung: Warum wechseln Patienten von oder zu Ihrem Produkt?

  • Therapieabbrüche
    Wie viele Patienten steigen aus der Behandlung aus – und was sind die zugrunde liegenden Ursachen? Erkennen Sie medizinische, psychologische oder soziale Einflussfaktoren.

Diese Lösung basiert auf Ihren Daten bezüglich Diagnosen, Verordnungen und Patientendemografie. Zusätzliche Daten, z. B. aus Kliniken, von niedergelassenen Ärzten oder aus der Pflege, verbessern die kausale Genauigkeit – und damit Ihre Entscheidungsgrundlage.

Krankheitsverläufe kausal durchleuchten

Kausale Pfade in der Disease Journey

Die reine Beschreibung eines Krankheitsverlaufs reicht nicht mehr aus. Mit Xplain Data Causal AI analysieren Sie den vollständigen kausalen Krankheitsverlauf – von Vorerkrankungen über Symptome bis hin zu Eskalationen oder Remissionen.

  • Welche typischen Vorerkrankungen oder Begleiterkrankungen treten auf?

  • Wie verläuft eine Erkrankung wie z. B. Multiple Sklerose – schubweise, progressiv, episodisch?

  • Welche kausalen Faktoren treiben die Entwicklung – direkt oder über mehrere Zwischenstationen?

So identifizieren Sie frühzeitig Risikofaktoren und können gezielte Interventionen entwickeln.

Tiefe Confounder-Analyse für RWE

Deep Confounder Search für Real-World Studien

Das Interesse, mithilfe von Beobachtungsdaten kausale Zusammenhänge zu untersuchen, nimmt stetig zu. Solche Studien beruhen jedoch auf starken Annahmen, insbesondere der, dass keine unbeachteten Störfaktoren (Confounders) die Ergebnisse verzerren. Klassische Verfahren greifen bei der Auswahl relevanter Einflussgrößen jedoch zu kurz. Bereits im Jahr 2004 wurde in einer Studie auf unzureichende Begründungen bei der Auswahl von Confoundern hingewiesen. Seither fordern die STROBE-Richtlinien (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) eine klare Definition dieser Einflussgrößen.

Denn eine präzise Schätzung kausaler Effekte in Real World Evidence (RWE) Studien ist nur möglich, wenn relevante Confounder sorgfältig berücksichtigt werden. Wird eine entscheidende Variable übersehen, kann das zu verzerrten und irreführenden Ergebnissen führen.

Unsere patentierte Causal-Discovery Engine durchforstet automatisiert Millionen möglicher Einflussfaktoren, ganz ohne Vorannahmen, und ermöglicht so verlässliche Kausalschätzungen nach höchsten wissenschaftlichen Standards. Mit Xplain Data Causal AI lassen sich potenzielle Störfaktoren für eine bestimmte Zielgröße einfach per Knopfdruck identifizieren – sowohl in eigenen als auch in öffentlich verfügbaren Gesundheitsdaten. Direkte und indirekte Einflussgrößen werden in Form anschaulicher kausaler Graphen dargestellt.

Warum Xplain Data?

Mit Causal AI gehen Sie über deskriptive Analysen hinaus und erhalten echte Entscheidungsgrundlagen. Ob in RWE, Market Access, Medical Affairs oder klinischer Entwicklung – mit Xplain Data erkennen Sie die Ursachen hinter den Ereignissen. Mit einer patentierten, auf dem Markt einzigartigen Lösung.

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