HealthCore Pro – Der Kern Deiner Gesundheit

Mit einer einfachen Blutabnahme bei deinem Arzt erhältst du einen vollständigen Überblick über dein Blutbild, deine Hormone, Vitamine, deinen Stoffwechsel und dein Immunsystem. Unsere Partnerlabore ermitteln deine Werte und unsere Software bereitet sie so auf, dass du sie leicht verstehen kannst – so behältst du den Überblick.

zum Technologie-Stack

Automatische Labordatenaufbereitung

Unsere Software stellt sicher, dass alle Laborergebnisse automatisch übersichtlich dargestellt werden

KI-gestützte Gesundheitsanalyse

Moderne Analysemethoden helfen dabei, deine Gesundheitswerte schnell und einfach zu verstehen

Persönliche Gesundheitsberichte

Du erhältst klare und verständliche Berichte, die deine Ergebnisse zusammenfassen

Anschauliche Übersichten

Interaktive Grafiken zeigen dir deine Gesundheitsdaten auf einen Blick

Erkunden

Vom Bluttest bis zur Cloud: Der Technologie-Stack im Überblick

Meine Analyse-App nutzt modernste Technologien, um deine Laborwerte in aussagekräftige Gesundheitsdaten zu verwandeln. Innovative Datenerfassung, smarte KI-Algorithmen und eine sichere Cloud-Anbindung sorgen dafür, dass du immer schnell und einfach den Überblick behältst. Mit einem flexiblen Frontend auf Basis von React und einer robusten Cloud-Lösung mit AWS können dir klare Ergebnisse geliefert werden – unkompliziert und verlässlich.

1. Labordatenintegration und Aufbereitung

HL7 + Pandas

Laborergebnisse werden über HL7-Schnittstellen direkt in das System integriert. Mithilfe von Python Pandas werden die Rohdaten automatisch strukturiert und für die weitere Analyse vorbereitet – so liegen alle Gesundheitswerte klar und präzise vor. Dadurch wird eine optimale Datenbasis geschaffen, die alle nachfolgenden Analyseprozesse unterstützt.

2. KI-gestützte Gesundheitsanalyse

PyTorch + Scikit-Learn

Mit PyTorch werden die KI-Modelle trainiert, um Muster in den Blutwerten zu erkennen. Scikit-Learn unterstützt dabei die Datenaufbereitung und Validierung, sodass Trends und Auffälligkeiten zuverlässig identifiziert werden. Auf diese Weise wird eine fundierte Analyse ermöglicht, die stets an den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen ausgerichtet ist.

3. Backend-Architektur

Node.js + Express

Das Backend basiert auf Node.js und Express und stellt eine skalierbare API bereit. Diese ermöglicht einen effizienten Datenaustausch zwischen den KI-Modulen und der Benutzeroberfläche. Dadurch wird eine reibungslose Kommunikation gewährleistet, die eine schnelle Verarbeitung der Anfragen ermöglicht.

4. Benutzeroberfläche (Frontend)

React

Die intuitive und responsive Webanwendung wird mit React realisiert. So kann jederzeit unkompliziert auf die Gesundheitsdaten zugegriffen und diese auf einen Blick erfasst werden. Dies sorgt für eine benutzerfreundliche und interaktive Erfahrung, die den Zugang zu den Analyseergebnissen erheblich erleichtert.

5. Datenanalyse und Berichterstellung

Pandas + Matplotlib + Seaborn

Python Pandas wird zur Aufbereitung der Laborwerte verwendet, während Matplotlib und Seaborn zur Visualisierung der aufbereiteten Daten in klaren und ansprechenden Diagrammen eingesetzt werden. So werden wichtige Trends und Zusammenhänge visuell hervorgehoben, was die Interpretation erleichtert und fundierte Entscheidungen unterstützt.

6. Cloud-Integration und Skalierbarkeit

Azure + Docker

Das System wird in der sicheren AWS-Cloud betrieben, um höchste Datenschutzstandards zu gewährleisten. Mit Docker werden alle Komponenten containerisiert, was eine flexible Skalierung und eine zuverlässige Verwaltung der Gesundheitsdaten sicherstellt. Dies ermöglicht eine hohe Verfügbarkeit und schnelle Reaktionen auf wachsende Anforderungen.

7. Versionskontrolle und Zusammenarbeit

Git + GitHub + Trello

Für die kontinuierliche Weiterentwicklung wird Git in Kombination mit GitHub zur Versionskontrolle eingesetzt. Trello sorgt dabei für eine strukturierte Planung und Koordination aller Entwicklungsaufgaben. So wird sichergestellt, dass alle Änderungen nachvollziehbar dokumentiert und effizient umgesetzt werden.

8. Modellüberwachung und Optimierung

MLFlow + TensorBoard

MLFlow und TensorBoard ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung des Trainingsfortschritts der KI-Modelle. Durch gezieltes Feintuning wird die Genauigkeit der Analysen stetig verbessert. Dies trägt dazu bei, dass die Modelle stets optimal an neue Daten angepasst und langfristig zuverlässig eingesetzt werden.