Healthcare data infrastructure
Transform clinical documents into interoperable healthcare data.
Extract diagnoses, medication, laboratory values, clinical findings and FHIR resources from German clinical letters.
{
"diagnosis": "Heart failure",
"icd10": "I50.1",
"evidence": "Original document excerpt"
}
The problem
Clinical data is still trapped in unstructured documents.
German clinical letters contain valuable medical information, but most of it remains locked inside unstructured text. This makes data reuse, research, automation and AI applications unnecessarily difficult.
Live demo
One clinical document. Multiple structured outputs.
Transform unstructured medical documents into structured healthcare data:
Doctor's Letter
Die stationäre Aufnahme erfolgte aufgrund zunehmender Belastungsdyspnoe, beidseitiger Unterschenkelödeme und allgemeiner Schwäche. Als relevante Vorerkrankungen bestehen eine arterielle Hypertonie, ein Diabetes mellitus Typ 2 sowie eine chronische Niereninsuffizienz Stadium 3. Zusätzlich ist eine Penicillinallergiemit Exanthem bekannt.
Bei Aufnahme zeigte sich ein reduzierter Allgemeinzustand. Klinisch fanden sich Beinödeme beidseits und basale Rasselgeräusche. Das Abdomen war weich, fokal-neurologische Defizite bestanden nicht.
Die Vitalparameter zeigten einen Blutdruck von 165/95 mmHg, einen Puls von 108/min, eine Temperatur von 37,8 °C sowie eine Sauerstoffsättigung von 92 %.
Laborchemisch wurden BNP 2450 pg/ml, CRP 18 mg/l, Kreatinin 1,6 mg/dl, eGFR 42 ml/min, Hb 11,8 g/dl und Thrombozyten 238/nl erhoben.
Diagnostisch erfolgten eine Echokardiographiemit einer LVEF von 35 %, ein EKG mit Sinusrhythmus sowie ein Röntgen-Thorax mit pulmonaler Stauung.
Es wurden eine akute dekompensierte Herzinsuffizienz, arterielle Hypertonie, Diabetes mellitus Typ 2 und chronische Niereninsuffizienz Stadium 3dokumentiert.
Im stationären Verlauf wurde eine intravenöse Diuretikatherapie begonnen. Darunter kam es zu einer deutlichen Beschwerdebesserung. Relevante Komplikationen traten nicht auf und die Entlassung erfolgte in stabilem Zustand.
Als Entlassmedikation wurden Torasemid, Ramipril, Bisoprolol, Metformin und Pantoprazoldokumentiert. Zusätzlich erfolgten Physiotherapieund Ernährungsberatung.
Empfohlen wurden die Kontrolle von Kreatinin und Kalium, eine kardiologische Kontrolle, regelmäßige Gewichtskontrollen, eine diabetologische Mitbetreuung sowie eine Wiedervorstellung bei Verschlechterung.
Structured extraction
Clinical entities & FHIR-ready data
Extraction Category
Diagnoses
{
"diagnoses": [
{
"diagnosis": "Akute dekompensierte Herzinsuffizienz",
"icd10": "I50.1",
"status": "dokumentiert"
},
{
"diagnosis": "Arterielle Hypertonie",
"icd10": "I10",
"type": "Vorerkrankung"
},
{
"diagnosis": "Diabetes mellitus Typ 2",
"icd10": "E11.9",
"type": "Vorerkrankung"
},
{
"diagnosis": "Chronische Niereninsuffizienz Stadium 3",
"icd10": "N18.3",
"type": "Vorerkrankung"
}
]
}Extraction
Structured clinical information
Pipeline
From document to validated data.
Medical PDF
Document Structuring
Clinical Information Extraction
Evidence Linking
FHIR Mapping
Output: JSON + FHIR
Trust layer
Built for trustworthy clinical extraction.
Every extracted field can include evidence from the original document, making results easier to validate, debug and review.
Source evidence
Section references
FHIR mapping
Auditability
Interoperability
Built for FHIR-based healthcare systems.
Extracted clinical information can be mapped into standardized FHIR resources for integration with analytics platforms, research databases and downstream healthcare applications.
Use cases
Designed for medical data workflows.
Clinical Research
Transform historical clinical documents into structured datasets for retrospective analysis.
Hospital Data Platforms
Unlock medical information from legacy PDF archives and internal document systems.
AI Training Pipelines
Prepare high-quality medical data for AI, automation and decision-support workflows.
Population Health Analytics
Make trends, findings and outcomes easier to analyze across large patient cohorts.
Evidence
Linked to source text
FHIR
Ready for mapping
DE
German clinical letters
API
Built for integration
Vision
Medical knowledge should not remain trapped in unstructured documents.
MedScope aims to reduce manual preparation of medical documents and make clinical data usable for analysis, research, automation and next-generation AI systems.
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