{"id":6465,"date":"2025-07-20T07:45:04","date_gmt":"2025-07-20T07:45:04","guid":{"rendered":"https:\/\/xplain-data.de\/?page_id=6465"},"modified":"2025-10-01T09:10:08","modified_gmt":"2025-10-01T09:10:08","slug":"healthcare-rwe","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/xplain-data.de\/de\/services\/healthcare-rwe\/","title":{"rendered":"HealthCare\/RWE\/Life Science"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h2 data-start=\"120\" data-end=\"178\">Causal AI-L\u00f6sungen f\u00fcr Healthcare, Real-World Evidence &amp; Life Science<\/h2>\n<p data-start=\"180\" data-end=\"389\">Verstehen Sie nicht nur, <em><strong>was<\/strong><\/em> passiert \u2013 sondern <em><strong>warum<\/strong><\/em>. Erkennen Sie die wahren Einflussfaktoren \u2013 etwa auf Therapie- und Krankheitsverlauf oder Therapieerfolg in realen Versorgungsdaten \u2013 mit der Causal-AI-L\u00f6sung von Xplain Data, speziell entwickelt f\u00fcr den Gesundheits- und Life-Sciences-Sektor.<\/p>\n<h3 data-start=\"163\" data-end=\"223\">Real-World Data neu gedacht \u2013 mit patentierter Technologie<\/h3>\n<p data-start=\"225\" data-end=\"1001\">Die Technologie von Xplain Data wird bereits in gro\u00dfem Ma\u00dfstab eingesetzt \u2013 unter anderem von deutschen GKVs zur Analyse der Krankheitsverl\u00e4ufe von \u00fcber 60\u202fMillionen Versicherten. Die Grundlage daf\u00fcr bildet <strong data-start=\"474\" data-end=\"494\">ObjectAnalytics\u00ae<\/strong>, unsere patentierte <strong>objektzentrierte<\/strong> Datenhaltung &#8211; ein Gamechanger f\u00fcr Data Analytics. Fragmentierte Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen werden in einer konsistenten 360\u00b0-Patientensicht zusammengef\u00fchrt. Anders als herk\u00f6mmliche, relationale Datenbanken, die Informationen \u00fcber viele Tabellen verteilen, schafft ObjectAnalytics eine einmalige, perfekte Basis f\u00fcr <strong data-start=\"828\" data-end=\"860\">wirkungsvolle Kausalanalysen<\/strong>. So entstehen aus Rohdaten echte Erkenntnisse \u2013 f\u00fcr bessere Prognosen, gezielte Versorgung und belastbare Evidenz aus dem Versorgungsalltag: <strong>Causal Real World Evidence.<\/strong><\/p>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>Therapiepfade kausal verstehen<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p data-start=\"427\" data-end=\"470\"><strong data-start=\"427\" data-end=\"470\">Kausale Treiber in der Therapie Journey<\/strong><\/p>\n<p data-start=\"472\" data-end=\"702\">Von der Ersteinstellung \u00fcber Therapiewechsel bis zum Therapieabbruch \u2013 jeder Schritt im Therapieprozess birgt entscheidende Informationen. Mit Xplain Data Causal AI verstehen Sie nicht nur die Ereignisse, sondern deren <strong data-start=\"681\" data-end=\"701\">kausale Ursachen<\/strong>:<\/p>\n<ul data-start=\"704\" data-end=\"1224\">\n<li data-start=\"704\" data-end=\"908\">\n<p data-start=\"706\" data-end=\"908\"><strong data-start=\"706\" data-end=\"724\">Therapiestarts<\/strong><br data-start=\"724\" data-end=\"727\" \/>Warum beginnen Patienten mit einem bestimmten Produkt und nicht mit einem Wettbewerbsprodukt? Analysieren Sie kausale Treiber f\u00fcr neueinstellende und wiedereinsteigende Patienten.<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"912\" data-end=\"1022\">\n<p data-start=\"914\" data-end=\"1022\"><strong data-start=\"914\" data-end=\"933\">Therapiewechsel<\/strong><br data-start=\"933\" data-end=\"936\" \/>Verstehen Sie die Marktbewegung: Warum wechseln Patienten von oder zu Ihrem Produkt?<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1026\" data-end=\"1224\">\n<p data-start=\"1028\" data-end=\"1224\"><strong data-start=\"1028\" data-end=\"1048\">Therapieabbr\u00fcche<\/strong><br data-start=\"1048\" data-end=\"1051\" \/>Wie viele Patienten steigen aus der Behandlung aus \u2013 und was sind die zugrunde liegenden Ursachen? Erkennen Sie medizinische, psychologische oder soziale Einflussfaktoren.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-start=\"1226\" data-end=\"1455\">Diese L\u00f6sung basiert auf Ihren Daten bez\u00fcglich Diagnosen, Verordnungen und Patientendemografie. Zus\u00e4tzliche Daten, z.\u202fB. aus Kliniken, von niedergelassenen \u00c4rzten oder aus der Pflege, verbessern die kausale Genauigkeit \u2013 und damit Ihre Entscheidungsgrundlage.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>Krankheitsverl\u00e4ufe kausal durchleuchten<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p data-start=\"1507\" data-end=\"1547\"><strong data-start=\"1507\" data-end=\"1547\">Kausale Pfade in der Disease Journey<\/strong><\/p>\n<p data-start=\"1549\" data-end=\"1778\">Die reine Beschreibung eines Krankheitsverlaufs reicht nicht mehr aus. Mit Xplain Data Causal AI analysieren Sie den vollst\u00e4ndigen <strong data-start=\"1670\" data-end=\"1700\">kausalen Krankheitsverlauf<\/strong> \u2013 von Vorerkrankungen \u00fcber Symptome bis hin zu Eskalationen oder Remissionen.<\/p>\n<ul data-start=\"1780\" data-end=\"2049\">\n<li data-start=\"1780\" data-end=\"1851\">\n<p data-start=\"1782\" data-end=\"1851\">Welche typischen Vorerkrankungen oder Begleiterkrankungen treten auf?<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1852\" data-end=\"1948\">\n<p data-start=\"1854\" data-end=\"1948\">Wie verl\u00e4uft eine Erkrankung wie z.\u202fB. Multiple Sklerose \u2013 schubweise, progressiv, episodisch?<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1949\" data-end=\"2049\">\n<p data-start=\"1951\" data-end=\"2049\">Welche <strong data-start=\"1958\" data-end=\"1979\">kausalen Faktoren<\/strong> treiben die Entwicklung \u2013 direkt oder \u00fcber mehrere Zwischenstationen?<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-start=\"2051\" data-end=\"2145\">So identifizieren Sie fr\u00fchzeitig Risikofaktoren und k\u00f6nnen gezielte Interventionen entwickeln.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>Tiefe Confounder-Analyse f\u00fcr RWE<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p data-start=\"2190\" data-end=\"2238\"><strong data-start=\"2190\" data-end=\"2238\">Deep Confounder Search f\u00fcr Real-World Studien<\/strong><\/p>\n<p>Das Interesse, mithilfe von Beobachtungsdaten kausale Zusammenh\u00e4nge zu untersuchen, nimmt stetig zu. Solche Studien beruhen jedoch auf starken Annahmen, insbesondere der, dass keine unbeachteten St\u00f6rfaktoren (Confounders) die Ergebnisse verzerren. Klassische Verfahren greifen bei der Auswahl relevanter Einflussgr\u00f6\u00dfen jedoch zu kurz. Bereits im Jahr 2004 wurde in einer <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/15469946\/\">Studie<\/a> auf unzureichende Begr\u00fcndungen bei der Auswahl von Confoundern hingewiesen. Seither fordern die <a href=\"https:\/\/www.strobe-statement.org\/\">STROBE<\/a>-Richtlinien (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) eine klare Definition dieser Einflussgr\u00f6\u00dfen.<\/p>\n<p>Denn eine pr\u00e4zise Sch\u00e4tzung kausaler Effekte in Real World Evidence (RWE) Studien ist nur m\u00f6glich, wenn relevante Confounder sorgf\u00e4ltig ber\u00fccksichtigt werden. Wird eine entscheidende Variable \u00fcbersehen, kann das zu verzerrten und irref\u00fchrenden Ergebnissen f\u00fchren.<\/p>\n<p>Unsere <strong>patentierte Causal Discovery Engine<\/strong> durchforstet automatisiert Millionen m\u00f6glicher Einflussfaktoren, ganz ohne Vorannahmen, und erm\u00f6glicht so verl\u00e4ssliche Kausalsch\u00e4tzungen nach h\u00f6chsten wissenschaftlichen Standards. Mit Xplain Data Causal AI lassen sich potenzielle St\u00f6rfaktoren f\u00fcr eine bestimmte Zielgr\u00f6\u00dfe einfach per Knopfdruck identifizieren \u2013 sowohl in eigenen als auch in \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Gesundheitsdaten. Direkte und indirekte Einflussgr\u00f6\u00dfen werden in Form anschaulicher <strong>kausaler Graphen<\/strong> dargestellt.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_empty_space height=&#8220;64px&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h2 data-start=\"2588\" data-end=\"2609\">Warum Xplain Data?<\/h2>\n<p data-start=\"2611\" data-end=\"2853\">Mit Causal AI gehen Sie \u00fcber deskriptive Analysen hinaus und erhalten echte Entscheidungsgrundlagen. Ob in RWE, Market Access, Medical Affairs oder klinischer Entwicklung \u2013 mit Xplain Data erkennen Sie die <strong data-start=\"2817\" data-end=\"2852\">Ursachen hinter den Ereignissen<\/strong>. Mit einer patentierten, auf dem Markt einzigartigen L\u00f6sung.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;64px&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Neugierig?<\/p>\n<p><strong><a href=\"https:\/\/app.guidde.com\/share\/playbooks\/aAsjctWNZtxy78nDjAFep7\">Video<\/a>\u00a0<\/strong>(engl.) starten &amp; mehr erfahren: Xplain Data Causal Discovery on complex HealthCare data<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/XD_Factsheet_RWE_ENGL.pdf\"><strong>Factsheet<\/strong><\/a>\u00a0(engl.):\u00a0 Advancing Real-World Evidence with Xplain Data Causal AI<\/p>\n<p>Oder einfach\u00a0<a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/de\/kontakt\/\">Kontakt<\/a>\u00a0aufnehmen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;] Causal AI-L\u00f6sungen f\u00fcr Healthcare, Real-World Evidence &amp; Life Science Verstehen Sie nicht nur, was passiert \u2013 sondern warum. 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