Qualität

Das Beste aus zwei Welten. Mensch und KI.

Das Zusammenspiel zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz bietet das Beste aus beiden Welten und ermöglicht die höchsten Standards an Leistung und Sicherheit als Medizinprodukt.

Höchste Qualität durch klare Prozesse.

Geprüfte Qualität

Geprüfte Qualität

Alle unsere Lösungen sind als Medizinprodukt der Klasse IIa zertifiziert (Zertifikat ausstehend) und erfüllen damit die höchsten Qualitäts- und Sicherheitsstandards. 

Technologische Innovation

Technologische Innovation

Wir setzen Technologie dort ein, wo sie sinnvoll ist. Mittels künstlicher Intelligenz können wir Millionen an medizinischen Fachpublikationen automatisiert analysieren und verarbeiten.

Perfekte Symbiose

Perfekte Symbiose

Das praktische Wissen von Ärzt:innen kombiniert mit Millionen an medizinische Fachpublikationen und bahnbrechender Technologie schaffen die perfekte Symbiose zwischen Mensch und KI.

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser.

Medizinprodukt mit CE-Zertifikat

Die Technologie von XUND ist als Medizinprodukt der Klasse IIa zertifiziert (Zertifikat ausständig). Diese Zertifizierung wird von einer unabhängigen benannten Stelle, in unserem Fall der TÜV Süd, in jährlichen Audits überprüft und vergeben.

Qualitätsmanagement nach ISO 13485

Da die Sicherheit unserer Produkte für uns absolute Priorität hat, sind die wichtigsten Prozesse im Unternehmen nach ISO 13485:2016 zertifiziert. Dieses Qualitätsmanagementsystem stellt sicher, dass die höchsten Standards an Leistung und Sicherheit zuverlässig erfüllt werden.

Standardisierte Prozesse und Normen

Als Medizinproduktehersteller müssen wir eine Vielzahl von regulatorischen Vorschriften einhalten, die durch die Einhaltung von Normen gewährleistet werden. Neben dem ISO 13485-konformen Qualitätsmanagementsystem erfüllen wir die Anforderungen der folgenden relevanten Normen, Richtlinien und Gesetze:

  • Medizinprodukte-Richtlinie (MDD) 93/42/EWG mit 2007/47/EG
  • Medizinprodukte-Verordnung (MDR) 2017/745
  • Gesetz über Medizinprodukte und relevante Verordnungen
  • EN ISO 14971:2019
  • EN 62304:2006 + A1:2015
  • EN 62366-1:2015
  • EN 82304-1:2017

Zusätzlich dazu berücksichtigen wir alle lokalen Vorschriften in Ländern, in denen wir unser Produkt auf den Markt bringen.

Der Sicherheit und dem Datenschutz verpflichtet.

Modernste Verschlüsselungsmethoden

Modernste Verschlüsselungsmethoden

Modernste Verschlüsselung bei der Übermittlung und Speicherung aller persönlicher Gesundheitsdaten garantieren die Sicherheit und Privacy sensibler Informationen.

Ausgeklügelte Datenbankarchitektur

Ausgeklügelte Datenbankarchitektur

Durch strukturelle und technologische Barrieren verhindern wir den unbefugten Datenzugriff. Keine außer den Anwender:innen hat die Möglichkeit, persönliche Gesundheitsdaten einzusehen.

Rechenzentren in Österreich und der Schweiz

Rechenzentren in Österreich und der Schweiz

Wir setzen auf lokale Speicherung. Mit zertifizierten Rechenzentren in Österreich und der Schweiz stellen wir sicher, dass keine sensiblen Informationen den europäischen Rechtsraum verlassen.

Das Wissen von Millionen in einer Gesundheitslösung.

Datenanalyse mit KI

Datenanalyse mit KI

Mit unserer künstlichen Intelligenz können Millionen an medizinischen Publikationen aus der Fachliteratur analysiert und Daten zu über 4.000 Krankheitsbildern verarbeitet werden.

Überprüfung durch Ärzte

Überprüfung durch Ärzte

Unser Team an Ärzt:innen prüft diese Informationen nochmals qualitativ und reichert sie anhand von Referenzliteratur und mit Erfahrungen aus der Praxis an.

Medizinischer Stresstest

Medizinischer Stresstest

Wir überprüfen unsere Technologie mit tausenden Fallstudien aus der Fachliteratur. Das ist die objektivste Methode, die Genauigkeit unter realen Bedingungen zu testen.

Usability Tests

Usability Tests

Durch laufende Tests mit Anwender:innen stellen wir sicher, dass unsere medizinischen Algorithmen wie vorgesehen funktionieren und die definierten Anforderungen erfüllen.

Überzeugende medizinische Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

Im Rahmen medizinischer Stresstests überprüfen wir die medizinische Genauigkeit unserer Technologie. Das passiert laufend und anhand von tausenden Fallstudien aus der Fachliteratur. Das Ziel dabei ist es, die verifizierte Diagnose aus der untersuchten Fallstudie als mögliches Ergebnis zu identifizieren. Das ist die zuverlässigste Methode, die medizinische Genauigkeit unter objektiven Bedingungen zu testen.

Medizinische Genauigkeit
91,1 %

Getestet mit XUND v.1.2.0 anhand der medizinischen Fallstudien von Semigran et al. 2015

Benchmark mit Fallstudien aus der Standardliteratur.

Um die Qualität von XUND auch im Vergleich zu anderen Lösungen objektiv beurteilen zu können, haben wir die 45 Fallstudien aus einer der am häufigsten zitierten Fachpublikationen zu dem Themengebiet verwendet. Diese Fallstudien werden in der Forschung regelmäßig für die Bewertung der medizinischen Genauigkeit herangezogen, zuletzt von Ceney et al. 2021.

ICD-10
Medical condition
Age
Result
ICD-10J02
Medical conditionPharynx inflammation
Age24 Years
Result identified
24-year-old male with pharynx inflammation
ICD-10: J02
Present symptoms:
  • Sore throat
  • Fever
  • Headache
  • Red throat
  • Swelling of the lymph nodes
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Pharynx inflammation
  • Tonsil inflammation
  • Influenza
ICD-10J00
Medical conditionCommon cold
Age56 Years
Result identified
56-year-old male with common cold
ICD-10: J00
Present symptoms:
  • Cough
  • Sniffles
  • Runny nose
  • Fever
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 2. result
Conditions identified by XUND:
  • Acute bronchitis
  • Common cold
  • COVID-19 infection
ICD-10J18
Medical conditionPneumonia
Age65 Years
Result identified
65-year-old male with pneumonia
ICD-10: J18
Present symptoms:
  • Cough
  • Fever
  • Breathing difficulties
  • General malaise
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Pneumonia
  • COVID-19 infection
ICD-10J20
Medical conditionAcute bronchitis
Age34 Years
Result identified
34-year-old female with acute bronchitis
ICD-10: J20
Present symptoms:
  • Cough 
  • Sniffles
  • Sore throat
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Acute bronchitis
  • Common cold
  • COVID-19 infection
ICD-10B37.3
Medical conditionVulvovaginal candidiasis
Age40 Years
Result identified
40-year-old female with vulvovaginal candidiasis
ICD-10: B37.3
Present symptoms:
  • Itching
  • Vaginal discharge
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Vulvovaginal candidiasis
ICD-10A08
Medical conditionGastroenteritis flu
Age2 Years
Result identified
2-year-old male with gastroenteritis flu
ICD-10: A08
Present symptoms:
  • Vomiting
  • Fever
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Gastroenteritis flu
  • Influenza
ICD-10K12.0
Medical conditionAphthae
Age17 Years
Result identified
17-year-old male with aphthae
ICD-10: K12.0
Present symptoms:
  • Painful wounds 
  • Pain of the oral mucosa 
  • Inflammation in the mouth 
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Aphthae
ICD-10A46
Medical conditionErysipelas
Age26 Years
Result identified
28-year-old male with erysipelas
ICD-10: A46
Present symptoms:
  • Reddening of the skin
  • Leg pain
  • Swelling of the skin
  • Fever
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 3. result
Conditions identified by XUND:
  • Vein inflammation
  • Boils
  • Erysipelas
ICD-10N39.0
Medical conditionUrinary tract infection
Age26 Years
Result identified
26-year-old female with urinary tract infection
ICD-10: N39.0
Present symptoms:
  • Pain when urinating
  • Increased urge to urinate
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 2. result
Conditions identified by XUND:
  • Bladder infection
  • Urinary tract infection
ICD-10I21
Medical conditionHeart attack
Age64 Years
Result identified
64-year-old male with heart attack
ICD-10: I21
Present symptoms:
  • Chest pain
    test
  • Increased sweating
  • Breathing difficulties
  • Cold sweat
Source:
Evaluation of symptom checkers for self diagnosis and triage: audit study Hannah L Semigran, Jeffrey A Linder, Courtney Gidengil, Ateev Mehrotra 2015
Verified diagnosis identified as 1. result
Conditions identified by XUND:
  • Heart attack

Immer einen Schritt voraus.

Im Rahmen der Studie von Ceney et al. wurden 9 Symptomchecker analysiert und miteinander verglichen. Dabei konnte die richtige Krankheit in 51,0% aller Fälle unter den ersten fünf Diagnosen erkannt werden. Die durchschnittliche Anzahl der Fragen, die bis zu einer Entscheidung erforderlich waren, betrug 22,2. Unter Verwendung des Datensatzes aus der Studie identifiziert XUND die richtige Erkrankung in 91,1% der Fälle und stellt im Durchschnitt 20,3 Fragen. Damit übertreffen wir alle vergleichbaren Lösungen im Bereich der medizinischen Genauigkeit und die meisten bei der Prozessgeschwindigkeit.

Du möchtest mehr wissen? Wir haben die häufigsten Fragen für dich gesammelt.

Arbeitet ihr mit Ärzt:innen zusammen?

Wir haben ein eigenes Team an Ärzt:innen, das jede einzelne Information in der medizinischen Datenbank nochmals qualitativ anhand von Referenzliteratur und den Erfahrungen aus der Praxis verifiziert.

Welche Krankheiten deckt ihr ab?

Unsere KI kann Millionen von medizinischen Publikationen automatisiert analysieren und Daten zu mehr als 4.000 Krankheitsbildern verarbeiten. Um unseren Nutzern jedoch statistisch relevante und aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, priorisiert XUND die häufigsten Krankheiten aus dem Datensatz, die für die überwiegende Mehrheit aller Erkrankungsfälle verantwortlich sind.

Werden alle Inhalte von Ärzte:innen erstellt oder überprüft?

Unsere Technologie steht auf zwei Beinen, einem quantitativen und einem qualitativen. Mittels KI werden mehrere Millionen medizinische Fachpublikationen analysiert und dann nochmals von unseren Ärzten mit Literatur und Erfahrung aus der Praxis überprüft. Es ist also die Symbiose aus beiden Welten und die systematische Qualitätssicherung, die den Unterschied ausmacht.

Wie stellt ihr die Qualität der medizinischen Inhalte sicher?

Unsere medizinischen Inhalte werden in Kooperation mit der Thieme Gruppe maßgeschneidert auf unser Angebot erstellt und validiert.

Starte mit uns in die Gesundheitsversorgung von morgen.