Medizin.
Statt Bürokratie.

Wir stellen die Datenbanken unserer ID-Systeme um

Zum Jahresende werden wir die internen Datenbanken unserer Softwaresysteme ID DIACOS^®, ID LOGIK^® Ambulant (CH), ID MEDICS^®, ID DIACOS^® PHARMA, ID CCC und ID LOGIK^® auf eine neue, zukunftsweisende Technologie umstellen. Dieser Schritt ist notwendig, um die Leistungsfähigkeit, Stabilität und Sicherheit unserer Lösungen nachhaltig zu verbessern. Die Auslieferung erfolgt mit dem Jahresrelease 2026  (7.13.0) und bei ID MEDICS® mit unserem Release 7.12.48 im Dezember 2025.

Wir haben alle relevanten Dokumente und Links für Sie auf einer Übersichtsseite im Kundencenter bereitgestellt.

Unser ID/SAP Usertreffen 2025 findet am Mittwoch, 10. Dezember 2025 wieder im Hotel St. Gotthard in Zürich statt. Reservieren Sie sich jetzt schon das Datum.

Programm & Anmeldung

Dank ID Suisse ist Künstliche Intelligenz im Baselbiet nun tief verankert: codieren, revidieren brillieren.

Das Kantonsspital Baselland (KSBL) nutzt KI für Revision und Codierung. Sie unterstützt Codierfachkräfte dabei, effizienter und effektiver zu arbeiten.

Die Spital Thurgau AG nutzt neue Analysesoftware für das Rückweisungsmanagement

Analysieren, auswählen und raus …. Seit Herbst 2021 läuft so das Rückweisungsmanagement in den Thurgauer Spitälern. Es wird durch die ID Produkte ID EFIX® Beschwerdemanagement und die Freitextanalyse des Moduls ID clinical context coding, kurz ID CCC, digital begleitet. «Mithilfe der Software können wir schneller und vollständiger antworten, wenn Rückweisungen oder Berichtsanfragen bei uns eintreffen», sagt Ramona Schaffer, Bereichsleitung Rückweisungsmanagement. «Früher mussten wir für eine Berichtsanfrage vor allem bei komplexeren Fällen sehr viel länger suchen, heute ist es ein Klick und wir können die Fragen beantworten.»

Zur Revision bitte: USB begegnet zunehmender Komplexität mit KI und Machine Learning durch Einsatz von ID CCC λ.

Das USB ist bekannt für die hohe Qualität der medizinischen Codierung. Und genau diese hat das Spital auch im Corona-Jahr 2020 wieder akribisch überprüft. Das Besondere an dem Projekt war der gleichzeitige Einsatz von Software, die regelbasiert jeglichen medizinischen Text prüft, und Methoden des Machine Learnings, die in der Lage sind individuelle Dokumentationsstile zu erfassen und daraus zu lernen.