PocketDoc – App für die Selbstdiagnose

Um die Routinearbeit von Ärzten zu automatisieren wurde ein Algorithmus entwickelt, womit sich Menschen jederzeit überall einen medizinischen Rat einholen können, ohne dafür beim Arzt vorbeizugehen. Anhand von Ja-/Nein Symptomabfragen können zurzeit rund 50 Bagatellerkrankungen zuverlässig erkannt werden. PocketDoc ermittelt auf Grund der Antworten, welche Bagatellkrankheiten in Frage kommen und empfiehlt dann entsprechende Therapien / Vorgehensschritte. Diese Automatisierung eröffnet ein markantes gesellschaftliches und ökonomisches Potential. Ziel dieser Arbeit war es auf Grund eines bestehenden Prototypen und einem Excel File, worin die ganze Logik der Diagnostizierung vorhanden war, ein Backend mit Anschluss an eine Datenbank und dazu ein Verwaltungstool zu entwickeln. Das Resultat der Arbeit besteht aus drei Komponenten. Es wurde eine Postgres Datenbank aufgesetzt, welche die Struktur des Excel Files wiederspiegelt. Zudem wurde ein Backend realisiert, welches den" Morbi cognitio\-Algorithmus beinhaltet. Der Algorithmus stellt den Kern der Selbstdiagnostizierung dar und basiert auf einer robusten Datenbasis, welche der Kunde auf Grund seiner Erfahrung im Verwaltungstool erfasst. Das Backend bietet eine auf REST basierende Schnittstelle für das Verwaltungstool und wurde mit Java Servlets umgesetzt. Als weiteres Resultat entstand zusammen mit HTML und AngularJS ein dynamisches, webbasiertes Verwaltungstool. PocketDoc bietet einen erweiterbaren Grundbaustein für den Kunden und unterstützt ihn bei der Weiterentwicklung einer App und dem Verwalten der Daten, durch eine übersichtliche Darstellung.