Averbis ist ein deutsches Softwareunternehmen, das Lösungen für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen für den Gesundheits- und Biowissenschaftssektor entwickelt. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, strukturierte Informationen aus unstrukturierten medizinischen Texten wie klinischen Notizen, Radiologieberichten und Entlassungsbriefen zu extrahieren, um klinische Dokumentation, Forschung und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Averbis wurde 2008 als Ausgründung der Universität Freiburg gegründet und hat seinen Hauptsitz in Freiburg im Breisgau, Deutschland.
Die Kerntechnologie des Unternehmens nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um domänenspezifische Sprachmodelle und Text-Mining-Pipelines zu entwickeln. Die Produkte von Averbis sind darauf ausgelegt, sich in bestehende Krankenhausinformationssysteme und elektronische Patientenakten zu integrieren und Gesundheitsdienstleistern zu ermöglichen, Erkenntnisse aus Freitextdaten zu gewinnen. Das Unternehmen bedient eine Reihe von Kunden, darunter Universitätskliniken, Pharmaunternehmen und medizinische Forschungseinrichtungen in ganz Europa.
Geschichte und Gründung
Averbis wurde 2008 von einem Forscherteam der Abteilung für Medizinische Informatik der Universität Freiburg gegründet. Die Gründer, darunter Dr. Udo Hahn, Professor für Computerlinguistik, zielten darauf ab, akademische Forschung zum Text-Mining für biomedizinische Anwendungen zu kommerzialisieren. Das Unternehmen konzentrierte sich zunächst auf die Entwicklung von Werkzeugen zur Erkennung benannter Entitäten und zur Relationsextraktion in medizinischen Dokumenten, wobei frühe Projekte durch deutsche Bundesforschungsförderungen finanziert wurden.
Im Jahr 2012 brachte Averbis sein Flaggschiffprodukt Averbis Health Discovery auf den Markt, eine Plattform zur Analyse klinischer Daten mittels NLP. Die Plattform wurde von mehreren deutschen Universitätskliniken, darunter dem Universitätsklinikum Freiburg, für Anwendungen wie die Erkennung unerwünschter Ereignisse und die Rekrutierung für klinische Studien übernommen. Bis 2015 erweiterte das Unternehmen sein Angebot um eine cloudbasierte Version, die es kleineren Kliniken ermöglicht, auf seine Werkzeuge ohne lokale Infrastruktur zuzugreifen.
Produkte und Technologie
Das Hauptprodukt von Averbis, Averbis Health Discovery, kombiniert regelbasierte und Deep-Learning-Ansätze zur Verarbeitung medizinischer Texte. Die Plattform umfasst Module zur Erkennung benannter Entitäten, Dokumentklassifikation und Informationsextraktion, die alle auf medizinische Terminologie und Ontologien wie SNOMED CT und ICD-10 zugeschnitten sind. Das System unterstützt mehrere Sprachen, darunter Deutsch, Englisch und Französisch, und kann für spezifische klinische Domänen angepasst werden.
Das Unternehmen bietet außerdem den Averbis Terminology Server an, ein Werkzeug zur Verwaltung und Zuordnung medizinischer Vokabulare, sowie das Averbis Clinical Data Warehouse, das eine einheitliche Schnittstelle zur Abfrage strukturierter und unstrukturierter Patientendaten bereitstellt. In den letzten Jahren hat Averbis Large-Language-Model-Fähigkeiten in seine Pipeline integriert und verwendet transformerbasierte Architekturen, um die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben wie der Extraktion temporaler Beziehungen und der Negationserkennung zu verbessern.
Averbis betont Interoperabilität und die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften, einschließlich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union. Die Software wird vor Ort oder in privaten Clouds bereitgestellt, um Datenschutz zu gewährleisten, eine zentrale Anforderung für medizinische Einrichtungen, die sensible Patientendaten verarbeiten.
Anwendungen und Nutzungsszenarien
Die Hauptanwendungen der Technologie von Averbis umfassen die Verbesserung der klinischen Dokumentation, bei der die Software Diagnosen und Prozeduren automatisch aus Arztnotizen kodiert und so manuellen Aufwand und Fehler reduziert. Die Werkzeuge des Unternehmens werden auch für die Pharmakovigilanz eingesetzt, wodurch Pharmaunternehmen Berichte über unerwünschte Arzneimittelwirkungen aus klinischen Studiendaten und sozialen Medien extrahieren können. In der akademischen Forschung unterstützt Averbis die Kohortenidentifikation, indem elektronische Patientenakten gescannt werden, um Patienten zu finden, die bestimmte Einschlusskriterien erfüllen.
Ein weiteres bedeutendes Anwendungsszenario ist die Radiologie, wo Averbis Befunde aus Bildgebungsberichten extrahiert, um strukturierte Datenbanken für Qualitätssicherung und Forschung zu befüllen. Das Unternehmen hat mit Einrichtungen wie dem Universitätsspital Zürich zusammengearbeitet, um NLP-Modelle für deutschsprachige Radiologietexte zu entwickeln, was die Anpassungsfähigkeit seiner Technologie an nicht-englische Sprachen demonstriert.
Marktposition und Partnerschaften
Averbis ist im wettbewerbsintensiven Bereich des medizinischen NLP tätig, zu dem größere Akteure wie IBM Watson Health und spezialisierte Start-ups wie Linguamatics (jetzt Teil von IQVIA) gehören. Das Unternehmen differenziert sich durch seinen Fokus auf europäische Gesundheitssysteme und die Unterstützung mehrerer Sprachen, einschließlich Deutsch, das von US-basierten Wettbewerbern oft unterversorgt wird. Averbis hat Partnerschaften mit Technologieanbietern wie Amazon Web Services und Microsoft Azure geschlossen, um seine Lösungen auf Cloud-Plattformen anzubieten, während es gleichzeitig On-Premise-Optionen für Kunden mit strengen Datenverwaltungsanforderungen beibehält.
Im Jahr 2020 erhielt Averbis eine strategische Investition von der deutschen Gesundheitsgruppe CompuGroup Medical, die die NLP-Werkzeuge von Averbis in ihre eigenen elektronischen Patientenaktenprodukte integrierte. Diese Partnerschaft erweiterte die Reichweite von Averbis auf Tausende von Ärzten in Deutschland und anderen europäischen Ländern. Ab 2024 beschäftigt das Unternehmen etwa 40 Mitarbeiter und wächst weiterhin in der DACH-Region und darüber hinaus.
Zukünftige Entwicklungen
Averbis erforscht aktiv die Nutzung von generativer KI und Transformer-Modellen, um seine Text-Mining-Fähigkeiten zu verbessern. Das Unternehmen untersucht Methoden zur Reduzierung des Bedarfs an annotierten Trainingsdaten, indem Techniken wie Curriculum-Lernen und Datenaugmentierung eingesetzt werden, um die Modellleistung mit begrenzten Ressourcen zu verbessern. Averbis strebt außerdem an, in neue therapeutische Bereiche wie Onkologie und seltene Krankheiten zu expandieren, wo strukturierte Datenextraktion die klinische Forschung beschleunigen kann.
Das Unternehmen ist Teil mehrerer europäischer Forschungskonsortien, die sich auf den Austausch von Gesundheitsdaten und Interoperabilität konzentrieren, einschließlich EU-finanzierter Projekte, die auf die Schaffung eines Europäischen Gesundheitsdatenraums abzielen. Die langfristige Vision von Averbis ist es, eine Standard-Infrastrukturebene für die Verarbeitung medizinischer Texte zu werden, die einen nahtlosen Datenaustausch und eine nahtlose Analyse über Gesundheitssysteme hinweg ermöglicht.
Siehe auch
Referenzen
- Averbis GmbH Unternehmenswebsite, 'Über uns'.
- Universität Freiburg, Abteilung für Medizinische Informatik, 'Ausgründungen'.
- CompuGroup Medical Pressemitteilung, 'Strategische Investition in Averbis', 2020.
- Europäische Kommission, Projektdokumentation zum 'Europäischen Gesundheitsdatenraum'.