28 Jahre Erfahrung in Life Sciences

Kern­kompetenz und besondere Fach­expertise

• Geschäftsführung, Strategische Planung, Geschäfts­ent­wick­lung und Neugeschäftsaufbau, Portfolio Management, Marke­ting & Vertrieb, Projekt- und Change Management, Personal- und Adhoc-Management
• High-Tech Medizin, Medical IT, Auftragsentwicklung, QM/Regu­latorik sowie klinische Studien für Apps, Geräte- und Medikamenten­entwicklung in den Indikationen Onkologie, Kardiologie, Akut­medizin, Orthopädie, Chronische Wunden, Harninkontinenz etc.

Industrie­erfahrung

• Dr. Patrik Scholler, Dipl.-Ing. (Bio)Chemie, hat am Deut­schen Krebsforschungszentrum wissenschaftlich gearbeitet und war sowohl maßgeblich am Aufbau mehrerer Startups beteiligt als auch in strategischer Führungsverantwortung in internationalen Konzernen, CEO in Life Sciences Unternehmen und seit 2016 selbständiger Berater und Ad-hoc-Executive (Lebenslauf, LinkedIn).

Partner

• Mit über 20 renommierten Partnerunternehmen und etablierten Ab­läufen werden alle Bereiche von Regulatorik (Regenold), über medi­zin­technische und IT-Auftragsentwicklung (mehrere Spezia­listen im In- und Ausland), klinischer Validierung und Zulassung digitaler Therapeutika (dtXca) bis hin zu Patentanmeldung (Eisenführ-Speiser) und Personalsuche (HealthCorp Partners) so abge­deckt, dass jede Heraus­forderung effektiv bearbeitet werden kann.
• Wenn es um den Einsatz von KI in medizintechnischen Produkten geht, unterstützt Dr. Narges Ahmidi (s. rechts; LinkedIn) mit ihrer ausgewiesenen Expertise.

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Strategie 1

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Narges Ahmidi

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Dr. Narges Ahmidi, eine angesehene Informatikerin, hat über 50 wissenschaftliche Publikationen im Bereich der KI-gestützten Gesundheitsversorgung verfasst. Sie ist derzeit die weltweite Leiterin des Bereichs Medizinische KI bei SYNLAB International und promovierte an der Johns Hopkins University in den USA in KI in medizinischer Robotik. Dr. Ahmidi gründete und leitete zahlreiche Forschungsabteilungen an angesehenen Institutionen wie Fraunhofer und Helmholtz in Deutschland. Ihre Pionierarbeit konzentriert sich auf kausal informierte Vorhersagemodelle für das Gesundheitswesen, die die Vorhersage des Krankheitsverlaufs und die Bewertung der Wirksamkeit von Behandlungen durch die Längsschnittanalyse elektronischer Gesundheitsakten ermöglichen.