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{"id":147,"date":"2020-07-10T17:21:18","date_gmt":"2020-07-10T17:21:18","guid":{"rendered":"https:\/\/pi-healthsolutions.com\/our-services\/"},"modified":"2021-04-14T09:38:13","modified_gmt":"2021-04-14T09:38:13","slug":"our-services","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/pi-healthsolutions.com\/de\/our-services\/","title":{"rendered":"Unsere Dienstleistungen"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-media-text alignwide is-stacked-on-mobile is-vertically-aligned-top is-style-left\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"474\" src=\"https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Study-1024x474.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-107\" srcset=\"https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Study-1024x474.jpg 1024w, https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Study-300x139.jpg 300w, https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Study-768x355.jpg 768w, https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Study.jpg 1410w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Logistische Studien-Unterst\u00fctzung<\/h2>\n\n\n\n<p>In der modernen Medizin ist es oft notwendig, rasch Informationen \u00fcber den Gesundheitszustand bestimmter Zielgruppen zu erhalten und zeitnah pharmazeutische und nicht-pharmazeutische Ma\u00dfnahmen zu implementieren, um gesundheitsbezogene Probleme zu l\u00f6sen. PI Health Solutions wendet neuartige Konzepte der studienlogistischen Unterst\u00fctzung an, um klinische und\/oder epidemiologische Studien mit ultraschneller Geschwindigkeit und maximaler Flexibilit\u00e4t durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen. Dies l\u00e4sst sich derzeit am besten mit Unterst\u00fctzung von Social Media erreichen, die die Rekrutierung einer gro\u00dfen Zahl von Studienprobanden und medizinischen Fachkr\u00e4ften \u00fcber virtuelle Gemeinschaften und Netzwerke erleichtern.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei bev\u00f6lkerungsbasierten Befragungen und Untersuchungen k\u00f6nnen sowohl klassische als auch moderne Verfahren nach dem Prinzip des online-basierten <em>River Sampling <\/em>zur Anwendung gelangen. Im klassischen Ansatz wird eine Zufallsstichprobe von Probanden aus der Allgemeinbev\u00f6lkerung in der Regel \u00fcber das Einwohnermeldeamt gezogen und die Betreffenden werden anschlie\u00dfend postalisch und\/oder telephonisch \u00fcber Festnetz kontaktiert. Bei Anwendung des online-basierten River Sampling werden die Probanden \u00fcber Online Portale bzw. Soziale Medien kontaktiert und dann nach dem Zufallsprinzip f\u00fcr Befragungen oder Untersuchungen ausgew\u00e4hlt. Beide Strategien erfordern aufgrund von jeweils methodenspezifischen Verzerrungen der Stichprobe a posteriori Korrekturen (z.B. soziodemographisch), um im Ergebnis bev\u00f6lkerungsrepr\u00e4sentative Aussagen treffen zu k\u00f6nnen. Ein wesentlicher Vorteil des River Sampling besteht darin, dass in einem vorgegebenen Zeitraum kurzfristig sehr viele gr\u00f6\u00dfere Stichproben untersucht bzw. befragt werden k\u00f6nnen als dies in der Regel bei klassischen Verfahren realisierbar ist. Dies erm\u00f6glicht wiederum die Anwendung des von uns entwickelten <em>Zoom-In<\/em> Verfahrens (Tiefenanalysen). Unter weitgehender Wahrungen der \u201cBev\u00f6lkerungsrepr\u00e4sentativit\u00e4t\u201d k\u00f6nnen gezielt Subpopulationen mit ausreichender Fallzahl (z.B. Personen mit vorangegangener Corona Infektion oder auch z.B. Personen mit Bereitschaft zur Teilnahme an einer Impfstudie) kontaktiert und ausgew\u00e4hlt werden.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text alignwide has-media-on-the-right is-stacked-on-mobile is-vertically-aligned-center is-style-right\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"505\" src=\"https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Development-1024x505.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-105\" srcset=\"https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Development-1024x505.jpg 1024w, https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Development-300x148.jpg 300w, https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Development-768x379.jpg 768w, https:\/\/pi-healthsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/PIHS-Development.jpg 1410w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Unterst\u00fctzung bei der Entwicklung von Gesundheitsapps<\/h2>\n\n\n\n<p>Health Apps werden heute in der Bev\u00f6lkerung zunehmend genutzt, um Informationen zu gesundheitsbezogenen Themen zu erhalten oder um Patienten die Kommunikation mit medizinischen oder anderen Fachleuten des Gesundheitswesens zu erm\u00f6glichen. Eine neuere Entwicklung ist die Verwendung von professionellen Gesundheits-Apps durch \u00c4rzte zwecks Diagnosestellung und Patienten\u00fcberwachung. Die Entwicklung von professionellen Gesundheitsanwendungen ist jedoch in verschiedener Hinsicht sehr anspruchsvoll: 1) Forschung (Mustererkennung), 2) Entwurf einer App, die verschiedene Informationsquellen kombiniert, 3) regulatorische Fragen. PI Health Solutions verf\u00fcgt \u00fcber die Expertise und das Know-how, um professionelle Gesundheitsanwendungen zu entwickeln.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-style-background-border-left-top\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Algorithmus-Entwicklung<\/h2>\n\n\n\n<p>PI Health Solutions entwickelt Algorithmen zur Risikovorhersage f\u00fcr die Anwendung in der Medizin und im Gesundheitswesen. Diese Klasse von Algorithmen erm\u00f6glicht die Vorhersage von Krankheitsverl\u00e4ufen bei einzelnen Patienten. Es werden moderne Werkzeuge der Mustererkennung auf der Grundlage der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) verwendet, zu denen derzeit Logistische Regression, Random Forest, Gradient Boosted Tree, Support Vector Machine, Artifical Neural Network geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Beratung<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Beratung richtet sich an alle Akteure im Gesundheitssektor, die entweder:<\/p>\n\n\n\n<ol><li>die Durchf\u00fchrung einer klinischen oder epidemiologischen Studie planen &#8211; insbesondere dann, wenn die Studie in gro\u00dfen Patienten- oder Probandengruppen schnell durchgef\u00fchrt und abgeschlossen werden muss.<\/li><li>Algorithmen zur Vorhersage des Krankheitsrisikos in gro\u00dfen Probanden- oder Patientenpopulationen entwickeln wollen.<\/li><\/ol>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Logistische Studien-Unterst\u00fctzung In der modernen Medizin ist es oft notwendig, rasch Informationen \u00fcber den Gesundheitszustand bestimmter Zielgruppen zu erhalten und zeitnah pharmazeutische und nicht-pharmazeutische Ma\u00dfnahmen zu implementieren, um gesundheitsbezogene Probleme zu l\u00f6sen. 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