PJAI: KI-gestützte Diagnose & Verlaufskontrolle

adesso präsentiert in Zusammenarbeit mit der Orthopädischen Klinik Volmarstein

PJAI: KI-gestützte Unterstützung bei Diagnose und Verlaufsüberwachung periprothetischer Infektionen

Periprothetische Gelenkinfektionen (PJI) gehören zu den schwerwiegendsten Komplikationen nach endoprothetischen Eingriffen – mit hoher Mortalität, enormen Behandlungskosten und komplexen Therapiepfaden.Gleichzeitig ist eine präzise Diagnose vor der Revisionsoperation entscheidend für den Behandlungserfolg, welche jedoch mit heutigen Mitteln oft schwer zu erreichen ist.

Die Herausforderung in Klinik und Praxis

Diagnosen stützen sich auf viele Einzelfaktoren: Mikrobiologie, Laborwerte, Gelenkpunktat, Anamnese, Bildgebung und Klassifikationen wie EBJIS.
Die Bewertung erfolgt manuell, ist zeitintensiv und die finale Einordnung gelingt oft erst nach der Operation.
Die Nachsorge zieht sich über Wochen bis Jahre, während Ärzt:innen und Patient:innen viele Datenpunkte manuell im Blick behalten müssen.

Die Lösung: PJAI – Medical Case Intelligence für PJI

PJAI unterstützt Ärzt:innen bei Diagnose und Therapieplanung von periprothetischen Infektionen mit KI-basierten Vorhersagemodellen und kontinuierlicher Prognosebewertung.

KI-Modelle berechnen die Wahrscheinlichkeit einer PJI auf Basis aller relevanten Parameter und spiegeln parallel die etablierte Klassifikation (z. B. EBJIS).
Multidisziplinäte Fallbearbeitung (Orthopädie, Mikrobiologie, Infektiologie, Pflege, Apotheke) können orts- und zeitunabhängig stattfinden, da alle Beteiligten auf denselben, aktuellen Datenstand zugreifen.
PJAI überwacht den Therapieverlauf kontinuierlich, passt die Prognose bei neuen Befunden an und löst bei kritischen Veränderungen Warnmeldungen aus.

Wissenschaftlich

Entwickelt unter Mitwirkung der fachärztlichen Expertise von Dr. Martin Wessling (MBA), Leitender Oberarzt in der Orthopädischen Klinik Volmarstein.

Technische Basis: Sicher und serverless

PJAIist als serverless, AWS-native Lösung umgesetzt – mit Fokus auf Datenschutz,Souveränität und Betriebseffizienz.

Frontend als mobile App (z. B. React Native) für Fälle, Uploads und Statusübersicht.
Identity & Access über Amazon Cognito mit fein granularen Rollen und Least-Privilege-IAM.
API Gateway und AWS Lambda orchestriert über Step Functions für ingest und Analyse.
Speicherung von Metadaten in DynamoDB, verschlüsselten Assets in S3 (KMS), entkoppelte Events via SQS und EventBridge.
Observability mit CloudWatch, Infrastructure as Code via Terraform und CI/CD-Pipelines z. B. mit GitLab.

PJAI Grafik

Schema 1 KI-gestützte Unterstützung bei Diagnose und Verlaufsüberwachung periprothetischer Infektionen

Datenschutz, Sicherheit und EU-Souveränität im Fokus

Betrieb in eu-central-1, mit Ausrichtung auf künftige Nutzung der AWS European Sovereign Cloud.
Strenge Datenminimierung, Zweckbindung, Verschlüsselung und minimierter Betreiberzugriff.
Consent-Tracking im Workflow sowie Optionen für Auskunfts- und Löschrechte über Admin-APIs.
Vollständige Auditierbarkeit über CloudTrail und Monitoring über CloudWatch.

Roadmap: Von PJI-Pilot zu skalierbarer Plattform

Mandantenebene mit eigenen KMS-Schlüsseln für tenant-spezifische Verschlüsselung.
Ergänzung von Social Logins (z. B. Apple, Google) via Cognito.
Erweiterbare Analyse-Pipeline mit höherer Genauigkeit, Explainability und zusätzlichen medizinischen Indikationen.
Admin- und Tenant-Portale für Mandantensteuerung, Onboarding und Fallverwaltung.
Integration von Datadog für End-to-End-Monitoring, Tracing, Tenant-Dashboards und Compliance-Reporting.

Mit PJAI in den Proof of Concept starten

adesso begleitet Kliniken und Forschungspartner von der gemeinsamen Use-Case-Definition über den technischen PoC bis zur Integration in klinische Abläufe – inklusive Governance, Datenschutzkonzept und souveräner Cloud-Architektur.