Healthcare data infrastructure

Transform clinical documents into interoperable healthcare data.

Extract diagnoses, medication, laboratory values, clinical findings and FHIR resources from German clinical letters.

Document analysisProcessing

{

"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

Source Document
Unstructured Clinical Text

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

Extracted

Extraction Category

Diagnoses

JSON Output
{
      "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

Diagnoses
Medication
Allergies
Laboratory Values
Vital Signs
Clinical Findings
Clinical Course
Follow-up
FHIR Resources

Pipeline

From document to validated data.

1

Medical PDF

2

Document Structuring

3

Clinical Information Extraction

4

Evidence Linking

5

FHIR Mapping

6

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.

PatientConditionObservationMedicationStatementEncounterDiagnosticReport

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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