Our mission
Mental health is one of the biggest challenges of the next few decades. We are working to provide all those affected with low-threshold access to appropriate solutions.
Better diagnostics and mental health for everyone.
Since the corona pandemic, the rate of mental illness across Europe has risen by 20 percent (OECD 2021). Younger generations in particular are affected. Shortage of skilled workers, rising costs and waiting times pose additional problems. Since we know that a valid diagnosis provides the starting point for good treatment, we place this at the center of everything we do.schneller in eine passende Versorgung zu bringen – durch strukturierte Selbstauskünfte, Therapieempfehlungen und eine Priorisierung nach Dringlichkeit (Triage). So wollen wir Prozesse spürbar beschleunigen und Wartezeiten reduzieren.
Kofinanziert von der Europäischen Union
Im Rahmen des Förderprogramms ProFIT des Landes Berlin entwickelt Klenico ein KI-gestütztes Expertensystem, das Menschen mit psychischen Erkrankungen wie Depressionen und Angststörungen dabei unterstützen soll, schneller in eine passende Versorgung zu gelangen. Im Mittelpunkt stehen eine datenbasierte Therapieempfehlung sowie eine Priorisierung (Triage) nach Dringlichkeit, damit Betroffene je nach Bedarf schneller an die richtige Versorgungsform weitergeleitet werden können – stationär, ambulant oder digital.
Ausgangslage
Viele Betroffene warten sehr lange auf erste Behandlungsschritte und Therapieplätze. Lange Wartezeiten können Symptome verschlimmern und dazu beitragen, dass sich Belastungen verfestigen. Unser Projekt adressiert diese Lücke, indem es den Weg zur passenden Unterstützung effizienter und nachvollziehbarer macht.
Unser Ansatz
Das System erfasst Patient*innen aus unterschiedlichen Zugangswegen (z. B. über Versicherungen oder direkte Registrierung) und wertet Selbstauskünfte und Symptome strukturiert aus. Auf dieser Grundlage erstellt es Vorschläge für passende Therapieformen und ordnet Fälle nach Dringlichkeit.
Ein Expert*innengremium definiert und überprüft initial die Kriterien für Empfehlung und Priorisierung; diese dienen als Grundlage für Entwicklung, Training und Qualitätskontrolle des Algorithmus.
Ziele und erwartete Ergebnisse
- 50% weniger Zeitaufwand für die Empfehlung der passenden Therapieform
- 30% weniger Zeitaufwand für die Sortierung/Priorisierung von Fällen
- Entlastung ambulanter Therapie durch digitale Versorgungsoptionen und effizientere Steuerung
Qualitätsziele für die Übereinstimmung mit Gremiumsentscheidungen (u. a. >70 % vor Training, >90 % nach Training) sowie deutlich schnellere Sortierung (bis hin zu Minuten).
Projektlaufzeit: Abschluss 2027.