Dr. med meets Dr. tech: BlockHealth
[Quelle: CHEFINFO Startup]
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen smarten Assistenten zur Verfügung, der alle Ihre Befunde speichert, im Krankheitsfall dem Arzt wertvolle Zeit erspart, Wechselwirkungen von Medikamenten anzeigt und Ihnen zu einer gesunden und nachhaltigen Lebensweise verhilft? Diesen soll es Ende 2019 bereits geben und zwar entwickelt von Block-Health aus Linz.
Das im September 2018 gegründete Startup wurde von IT-Spezialisten der Netural GmbH, von CEO Fabian Aschauer sowie den Medizinern Matthias Bolz, seines Zeichens Gründungsprofessor der neuen Medizinischen Fakultät an der JKU und Vorstand der Universitätsklinik für Augenheilkunde am Kepler Universitätsklinikum, sowie Michael Ring, Leiter des ars opthalmica am Kepler Universitätsklinikum aus der Taufe gehoben.
„Gesundheitssysteme weltweit werden mit immer größeren Herausforderungen konfrontiert. Während die Zahl der Patientinnen und Patienten steigt, werden Ressourcen öffentlicher und privater Versorgungssysteme ununterbrochen knapper“, erzählt Aschauer. Veraltete IT-Systeme und ein daraus resultierender mangelnder Informationsfluss sorgen allerdings für zeitaufwendige Mehrfachuntersuchungen. „Darunter leiden nicht nur die zur Verfügung stehenden Ressourcen je Patient, sondern vor allem auch die Diagnose- und Behandlungsqualität.“
Die Vision von BlockHealth ist daher klar und hoch ambitioniert: „Wir wollen das modernste und sicherste Gesundheitsmanagement-System am Markt entwickeln.“ Für die Sicherheit sorgen Blockchain bzw. Smart-Contract-Technologien, für die Usability ein intuitiv bedienbares Interface. Die selbstbestimmte Verwaltung der eigenen Gesundheitsdaten soll nicht nur die gezielte Behandlung beschleunigen und medizinisches Fachpersonal entlasten, sondern den eigenen Lebensstil optimieren.
Schon 2020 will man den heutigen USP zum ganzheitlichen Lösungsansatz ausbauen. „Auf Basis der bestehenden Gesundheitshistorie soll ein genau auf den Nutzer abgestimmtes Vorgehen für Prävention und Vorsorge entwickelt werden, welches mittels Deep Learning laufend weiterentwickelt und angepasst wird.“
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