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Stammdaten

Auftraggeber: AKG Klinik Hohwald GmbH — Asklepios Fachkliniken Brandenburg GmbH — Asklepios Fachklinikum Stadtroda GmbH — Asklepios Harzkliniken GmbH — Asklepios Klinik Alsbach GmbH — Asklepios Klinik Bad Wildungen GmbH — Asklepios Klinik Fürstenhof Bad Wildungen GmbH — Asklepios Klinik Gauting GmbH — Asklepios Klinik Lich GmbH — Asklepios Klinik Lindau GmbH — Asklepios Klinik Lindenlohe GmbH — Asklepios Klinik Parchim GmbH — Asklepios Klinik Pasewalk GmbH — Asklepios Klinik Sobernheim GmbH — Asklepios Klinik Sankt Augustin GmbH — Asklepios Klinik Weißenfels GmbH — Asklepios Klinik Wiesbaden GmbH — Asklepios Kliniken Hamburg GmbH — Asklepios Kliniken Langen-Seligenstadt GmbH — Asklepios Klinikum Bad Abbach GmbH — Asklepios Klinikum Uckermark GmbH — Asklepios Nordseeklinik Westerland GmbH — Asklepios Psychiatrie Niedersachsen GmbH — Asklepios Schwalm-Eder-Kliniken GmbH — Asklepios Stadtklinik Bad Tölz GmbH — Asklepios Südpfalzkliniken GmbH — Asklepios Westklinikum Hamburg GmbH — Asklepios-ASB Krankenhaus Radeberg GmbH — Fachklinikum Wiesen GmbH — GKB Klinikbetriebe GmbH — Sächsische Schweiz Kliniken GmbH
Veröffentlicht: 18.11.2024
Frist (Submission): 02.12.2024
Notice-Typ: Ausschreibung
Verfahrensart: Offenes Verfahren
CPV-Code: 48180000 — Software
Branche: Fahrzeuge & Fuhrpark

Beschreibung

Asklepios beschafft im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung des Gesundheitswesens, basierend auf dem Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG), ein Clinical Decision Support Systems (CDSS). Das zertifizierte CDSS soll dazu beitragen, häufig auftretende und mit einer hohen Mortalität verbundene Krankheitsbilder mithilfe von KI-Modellen zu erkennen und in Echtzeit entsprechende Warnungen direkt in die Krankenhausinformationssysteme (KIS) zu übermitteln. Dabei wird für jedes ausgewählte Krankheitsbild ein eigenständiges KI-Modell (nachfolgend auch als „Modell“ bezeichnet) eingesetzt, um eine präzise und zielgerichtete Unterstützung bei der klinischen Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Verfahrens-Bedingungen

Bindefrist: 4 Tage
Eilverfahren: Ja — verkürzte Mindestfristen

Verfahrensverlauf — alle 2 Veröffentlichungen

Ausschreibung · Frist: 02.12.2024
Vergabeergebnis

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