KI verdichtet Multi-Test-Signale zu klaren SIBO-Befunden

KI-gestützte Diagnostik für SIBO-Erkennung

Executive Summary

Das Produkt- und AI-Engineering-Team realisierte eine Ende-zu-Ende-Plattform zur Erkennung von Small Intestinal Bacterial Overgrowth (SIBO). Die Lösung koordiniert Kits, erfasst Einwilligungen und Testdaten, wendet überwachte Modelle zur Risikokategorisierung an und erstellt standardisierte Befundbögen für Klinik und Patient:in. Datenschutz durch Design und eine kontinuierliche Lernschleife ermöglichen Verbesserungen mit wachsender Fallzahl – bei voller ärztlicher Hoheit über die Interpretation.

Problem

SIBO-Bewertungen erfordern die Zusammenführung unterschiedlicher Tests, gleichzeitig ist zu Beginn wenig Trainingsdata verfügbar. Benötigt wurde ein robuster Workflow, der heterogene Messergebnisse aufnimmt, trotz begrenzter Daten verlässliche Kategorien liefert, Erklärungen und strukturierte Berichte erzeugt und mit der Nutzung besser wird – ohne klinische Routinen umzukrempeln.

Lösung

Die Plattform ruht auf vier Säulen. Erstens Remote-Testing & Intake: Logistik der Kits, aufgeklärtes Onboarding und geführte Datenerfassung für mehrere Testarten mit Validierung. Zweitens ML-Scoring: überwachte Modelle, modalitätsspezifische Feature-Pipelines, probabilistische Kalibrierung für Schwellenwerte und Erklärbarkeits-Artefakte, die Beitragsmerkmale transparent machen. Drittens Reporting & Wegfindung: standardisierte PDFs für Ärzt:innen und verständliche Patient:innen-Zusammenfassungen mit Referenzbereichen, Risikobändern und abgestimmter Hinweissprache (Entscheidungsunterstützung, keine Diagnose). Viertens Lernen & Governance: Auto-Training unter Human-Review, Model-Registry und Versionierung, Performance-Dashboards sowie Drift-Monitoring gegen schleichende Verschlechterung. Sicherheit durch RBAC, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Audit Trails stützt Compliance-Anforderungen.

Outcome

Die Diagnostik wechselt von manueller Aggregation zu einer konsistenten, erklärbaren Pipeline. Kliniken erhalten strukturierte Befunde mit transparenten Risikokategorien; Patient:innen verständliche Kurzberichte. Mit wachsendem Volumen verbessert sich das Modell unter Governance, neue Testarten lassen sich ohne Neuaufbau integrieren. Ergebnis: schnellere Klarheit, weniger Interpretationsspielräume und eine belastbare Basis für Remote-Diagnostik.

Was Sie von einer Zusammenarbeit mit Dreamloop Studio erwarten können

Die Produkt- und AI-Teams von Dreamloop Studio gestalten kliniktaugliche Datenflüsse, die Privatsphäre und ärztliche Entscheidungsfreiheit respektieren. Erwartbar sind disziplinierte Ingestion, kalibrierte Modelle mit Erklärbarkeit und Reporting, das Nacharbeit reduziert. Geliefert wird nicht nur ein Modell, sondern eine governte Diagnostik-Fähigkeit, die mit Ihrem Testkatalog skaliert.