Der Begriff „medizinische Diagnose“ im Kontext von Software bezeichnet Funktionen und Module, die medizinisches Fachpersonal bei der Erkennung, Einordnung und Dokumentation von Krankheiten und Gesundheitszuständen unterstützen. Solche Systeme verarbeiten klinische Daten wie Symptome, Befunde, Laborwerte, Bilddaten oder Vitalparameter und stellen strukturierte Entscheidungshilfen zur Verfügung. Ziel ist es, die Diagnosesicherheit zu erhöhen, Fehler zu reduzieren, Leitlinien besser einzuhalten und den Diagnoseprozess effizienter und nachvollziehbar zu gestalten. Die endgültige Diagnoseverantwortung verbleibt dabei immer beim behandelnden Arzt bzw. bei der behandelnden Ärztin.
Erfassung und Strukturierung klinischer Daten: Dokumentation von Symptomen, Anamnese, körperlichen Befunden, Laborwerten und Vitaldaten in strukturierter Form.
Leitlinien- und wissensbasierte Entscheidungsunterstützung: Abgleich von eingegebenen Patientendaten mit medizinischen Leitlinien, Scores und Entscheidungsbäumen zur Unterstützung der Diagnosestellung.
Algorithmische Diagnosevorschläge: Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Krankheitsbilder (z. B. mittels Scoring-Systemen oder KI-Modellen) und Anzeige möglicher Differenzialdiagnosen.
Analyse medizinischer Bilddaten: Unterstützung bei der Auswertung von Röntgen-, CT-, MRT-, Ultraschall- oder Pathologie-Bildern, z. B. durch Markierung auffälliger Strukturen oder automatische Vermessungen.
EKG- und Signalanalyse: Automatisierte Auswertung von EKGs oder anderen Biosignalen (z. B. EEG, Langzeitmonitoring) mit Hinweisen auf Auffälligkeiten.
Risikobewertung und Früherkennung: Berechnung von Risiko-Scores (z. B. für Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Sepsis, Sturzrisiko) und Generierung von Warnhinweisen bei kritischen Konstellationen.
Integration mit elektronischer Patientenakte und Kliniksystemen: Zugriff auf bereits vorhandene Patientendaten (Labor, Bildgebung, Befunde) sowie Rückschreiben von Diagnosen und Codes in KIS/ERP oder Praxisverwaltungssysteme.
Plausibilitäts- und Konsistenzprüfungen: Erkennung widersprüchlicher Angaben oder fehlender Pflichtdaten, die für eine valide Diagnosestellung notwendig sind.
Codierungsunterstützung (ICD, OPS, SNOMED CT): Vorschlag passender Diagnose- und Prozedurcodes auf Basis der dokumentierten Befunde zur Abrechnung und statistischen Auswertung.
Telemedizinische Diagnostik: Unterstützung bei der Befundung von Patientenfällen über Distanz, z. B. durch Upload von Bild- oder Messdaten und strukturierte Befundmasken.
Eine radiologische Software markiert auf CT-Scans potenzielle Lungenknoten und priorisiert auffällige Fälle für die ärztliche Befundung.
Ein kardiologisches Informationssystem analysiert EKG-Daten und gibt Hinweise auf mögliche Rhythmusstörungen, die vom Kardiologen bestätigt oder verworfen werden.
Ein hausärztliches Entscheidungsunterstützungssystem gleicht Symptome, Laborwerte und Risikofaktoren mit Leitlinien ab und zeigt wahrscheinliche Differenzialdiagnosen an.
Ein KI-gestütztes Dermatologie-Modul wertet Bilder von Hautveränderungen aus und liefert eine Risikoeinschätzung, ob eine weitere fachärztliche Abklärung empfohlen ist.
Ein Krankenhaus nutzt ein Sepsis-Frühwarnsystem, das Vitalparameter und Laborwerte kontinuierlich überwacht und bei kritischen Konstellationen Alarm schlägt.
Eine Diabetologie-Software analysiert kontinuierlich Glukosemessungen und identifiziert Muster, die auf eine falsche Insulin-Dosierung oder ein erhöhtes Hypoglykämierisiko hinweisen.
Ein neurologisches System unterstützt bei der Auswertung von MRT- und EEG-Daten, z. B. bei der Abklärung von Epilepsie oder Schlaganfall.