Die meisten Systeme zur Infektionskontrolle reagieren erst, wenn bereits mehrere Fälle aufgetreten sind. Zu diesem Zeitpunkt hat sich ein Erreger im Krankenhaus häufig schon weiter verbreitet.
Genau diese Verzögerung wollten die Gründer von NEX adressieren. Während seiner Promotion am Imperial College entwickelte der Gründer mathematische und epidemiologische Modelle, die Infektionsrisiken innerhalb von Krankenhäusern berechnen können.
Das Ziel: Infektionsausbrüche vorhersehen statt nur darauf reagieren.
Die Plattform von NEX analysiert große Mengen klinischer und organisatorischer Krankenhausdaten mithilfe von künstlicher Intelligenz und prädiktiver Analyse.
Zu den zentralen Funktionen gehören:
Die Technologie kombiniert Mathematik, Epidemiologie, klinische Daten und Machine Learning, um Infektionsdynamiken im Krankenhaus zu modellieren.
Laut Unternehmen wurden die Modelle bereits mit Hunderttausenden Patientendatensätzen aus großen Krankenhausnetzwerken in Großbritannien und Asien getestet. Dabei zeigte sich, dass sich Krankenhausinfektionen teilweise Tage vor der klinischen Diagnose vorhersagen lassen.
NEX gibt an, seine Technologie in verschiedenen Gesundheitssystemen zu evaluieren.
Dazu gehören laut verfügbaren Angaben:
Welche konkreten NHS‑Trusts beteiligt sind, wurde in öffentlich zugänglichen Berichten bisher nicht detailliert genannt.
Im Mai 2026 sammelte NEX Health Intelligence 1 Million Euro in einer Pre‑Seed‑Finanzierungsrunde ein.
Angeführt wurde die Runde von Brighteye Ventures. Weitere Investoren sind:
Nach Angaben des Unternehmens beläuft sich die Gesamtfinanzierung damit auf rund 1,2 Millionen Pfund.
Geplant sind unter anderem:
Sollten sich solche Systeme breit durchsetzen, könnte sich die Infektionskontrolle in Krankenhäusern grundlegend verändern.
Statt Ausbrüche erst zu erkennen, wenn Patienten bereits erkranken, könnten KI‑basierte Prognosen medizinischen Teams eine Art Frühwarnsystem liefern. So ließen sich Maßnahmen ergreifen, bevor sich ein Erreger im Krankenhaus ausbreitet.
Die Technologie befindet sich zwar noch in frühen Test‑ und Einführungsphasen. Doch sie steht für einen wachsenden Trend im Gesundheitswesen: künstliche Intelligenz einzusetzen, um Risiken vorherzusagen – und nicht erst im Nachhinein zu reagieren.
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