Kodiersoftware für fallbegleitende und automatisierte Kodierung

Nachweis über die Eintragung in einem Berufs- oder Handelsregister (z.B. Handelsregisterauszug) (§ 122 Abs.2 Nr.1 GWB i.V.m. § 44 Abs.1 VgV) oder sonstige Bescheinigung oder Erklärung i.S. von Anhang VII Teil B und C der Richtlinie 2014/24/EG, wenn dies nach den Rechtsvorschriften des jeweiligen Niederlassungs- bzw. Herkunftsstaates Voraussetzung für die erlaubte Berufsausübung ist.

Erklärung zur Berufs- oder Betriebshaftpflichtversicherung (§ 122 Abs.2 Nr.2 GWB i.V.m. § 45 Abs.1 Nr.3 VgV). Mindestanforderung: Nachweis einer Firmenhaftpflichtversicherung mit folgenden Deckungssummen: Personen- und Sachschäden: Mindestens 5.000.000,00 Euro pro Schadensfall, zweifach maximiert im Jahr Vermögensschäden: Mindestens 1.000.000,00 Euro pro Schadensfall, zweifach maximiert im Jahr Nachweis der aufgeführten Versicherungen durch Eigenerklärung nach Anlage 2F2.4 oder Bescheinigung des Versicherungsgebers oder Bescheinigung eines Versicherungsgebers, dass eine entsprechende Versicherung im Auftragsfall abgeschlossen wird (jeweils Kopie ausreichend). Die Haftpflichtversicherung muss bei einem in der EU zugelassenen Haftpflichtversicherer oder Kreditinstitut abgeschlossen worden sein. Die Haftpflichtversicherung muss während der gesamten Vertragslaufzeit aufrechterhalten und nachgewiesen werden. Der Bieter hat zu gewährleisten, dass zur Deckung eines Schadens aus dem Vertrag Versicherungsschutz in Höhe der im Vertrag genannten Deckungssummen besteht.

Nur auf Nachfrage der Vergabestelle: Darstellung der gesellschaftsrechtlichen Strukturen des Bewerbers

Nur auf gesonderte Nachfrage der Vergabestelle: Jahresabschlüsse oder Auszüge von Jahresabschlüssen, falls deren Veröffentlichung in dem Land, in dem der Bewerber oder Bieter niedergelassen ist, gesetzlich vorgeschrieben ist.

Erklärung zum Umsatz bezogen auf die Leistungsart, die Gegenstand der Vergabe ist, für die letzten drei abgeschlossenen Geschäftsjahre (§ 122 Abs.2 Nr.2 GWB i.V.m. § 45 Abs. 4 Nr. 4 VgV) Mindestanforderung: Eigenerklärung Jahresumsätze in dem Tätigkeitsbereich des Auftrages, bezogen auf die letzten drei abgeschlossenen Geschäftsjahre, in EUR netto (pro Jahr mind. 1.000.000 EUR).

Nachweis nach DIN ISO 9001:2015 (Qualitätsmanagementsystem) oder vergleichbar durch Eigenerklärung des Bieters

Auswahlkriterium 1: Selbstreferenz zum Text Mining Die geeigneten Bewerber werden dazu aufgefordert, eine Selbstreferenz zum Text Mining einzureichen. Die Referenz soll den Umfang von 5 DIN A4 Seiten nicht überschreiten. Im Rahmen dieser Selbstreferenz zum Text Mining ist zu beschreiben, wie und mit welchen Mitteln das System des Bieters bei früheren und bereits abgeschlossenen Projekten Informationen via Text oder Data Mining von z.B. Arztbriefen, OP-Berichten, Pflegedokumentationen usw. verwendet hat. Die Bewertung der Selbstreferenz erfolgt nach folgenden Kriterien: 10 Pkt (entspricht Schulnote 1 - sehr gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Text Mining-Funktionalität eine sehr hohe automatische Extraktion von für eine Fragestellung relevanten Fakten in unstrukturierten Texten ermöglichte. 8 Pkt. (entspricht Schulnote 2 - gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Text Mining-Funktionalität eine hohe automatische Extraktion von für eine Fragestellung relevanten Fakten in unstrukturierten Texten ermöglichte. 5 Pkt. (entspricht Schulnote 3 - befriedigend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Text Mining-Funktionalität eine befriedigende automatische Extraktion von für eine Fragestellung relevanten Fakten in unstrukturierten Texten ermöglichte. 2 Pkt. (entspricht Schulnote 4 - ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Text Mining-Funktionalität eine ausreichende automatische Extraktion von für eine Fragestellung relevanten Fakten in unstrukturierten Texten ermöglichte. 0 Pkt. (entspricht Schulnote 5 - nicht ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Text Mining-Funktionalität eine nicht ausreichende automatische Extraktion von für eine Fragestellung relevanten Fakten in unstrukturierten Texten ermöglichte oder die Darstellung fehlt oder ist für die Bewertung der Text Mining-Funktionalität ungeeignet.

Auswahlkriterium 2: Selbstreferenz zum Machine Learning Fallmuster Die geeigneten Bewerber werden dazu aufgefordert, eine Selbstreferenz zum Machine Learning Fallmuster einzureichen. Die Referenz soll den Umfang von 5 DIN A4 Seiten nicht überschreiten. Im Rahmen dieser Selbstreferenz zum Machine Learning Fallmuster ist zu beschreiben, wie das System des Bieters bei früheren und bereits abgeschlossenen Projekten das Machine Learning zur Auswertung von Fällen hinsichtlich der Kodierungspotentiale und Kodiervorschläge eingesetzt hat. Beschreiben Sie ebenfalls die technischen Mittel und den Prozess zur Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den vorliegenden Datenbeständen für Kodierungspotentiale oder Kodiervorschläge. Die Bewertung der Selbstreferenz erfolgt nach den folgenden Kriterien: 10 Pkt (entspricht Schulnote 1 - sehr gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass das vom Bieter eingesetzte Machine Learning Fallmuster eine sehr hohe Erkennungsquote von Mustern und Gesetzmäßigkeiten aufwies, sehr hohe Kodierungspotentiale entdeckte und der Prozess zur Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den vorliegenden Datenbeständen für Kodierungspotentiale oder Kodiervorschläge sehr klar und sehr nachvollziehbar definiert ist. 8 Pkt. (entspricht Schulnote 2 - gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass das vom Bieter eingesetzte Machine Learning Fallmuster eine hohe Erkennungsquote von Mustern und Gesetzmäßigkeiten aufwies, hohe Kodierungspotentiale entdeckte und der Prozess zur Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den vorliegenden Datenbeständen für Kodierungspotentiale oder Kodiervorschläge klar und nachvollziehbar definiert ist. 5 Pkt. (entspricht Schulnote 3 - befriedigend) -Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass das vom Bieter eingesetzte Machine Learning Fallmuster eine befriedigende Erkennungsquote von Mustern und Gesetzmäßigkeiten aufwies, befriedigende Kodierungspotentiale entdeckte und der Prozess zur Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den vorliegenden Datenbeständen für Kodierungspotentiale oder Kodiervorschläge befriedigend klar und nachvollziehbar definiert ist. 2 Pkt. (entspricht Schulnote 4 - ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass das vom Bieter eingesetzte Machine Learning Fallmuster eine ausreichende Erkennungsquote von Mustern und Gesetzmäßigkeiten aufwies ausreichende Kodierungspotentiale entdeckte und der Prozess zur Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den vorliegenden Datenbeständen für Kodierungspotentiale oder Kodiervorschläge ausreichend klar und nachvollziehbar definiert ist. 0 Pkt. (entspricht Schulnote 5 - nicht ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass das vom Bieter eingesetzte Machine Learning Fallmuster eine nicht ausreichende Erkennungsquote von Mustern und Gesetzmäßigkeiten auf-wies, nicht ausreichende Kodierungspotentiale entdeckte und der Prozess zur Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den vorliegenden Datenbeständen für Kodierungspotentiale oder Kodiervorschläge unklar und nicht nachvollziehbar definiert ist oder die Darstellung fehlt oder ist für die Bewertung der Machine Learning Fallmuster-Funktionalität ungeeignet.

Auswahlkriterium 3: Selbstreferenz zu Maßnahmen der Qualitätssicherung bei Releasewechsel Die geeigneten Bewerber werden dazu aufgefordert, eine Selbstreferenz zu Maßnahmen der Qualitätssicherung bei Releasewechsel einzureichen. Die Referenz soll den Umfang von 5 DIN A4 Seiten nicht überschreiten. Im Rahmen dieser Selbstreferenz ist zu beschreiben, welche Maßnahmen bei früheren und bereits abgeschlossenen Projekten für die Qualitätssicherung bei Releasewechsel eingesetzt wurden. In der Beschreibung sind folgende Punkte zu berücksichtigen: - Release Zyklus - Durchführungsdauer und Art eines Releasewechsels - Aufwand (Plug and Play) - Berücksichtigung kundenindividueller Anpassungen Die Bewertung der Selbstreferenz erfolgt nach den folgenden Kriterien: 10 Pkt (entspricht Schulnote 1 - sehr gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine sehr hohe Qualitätssicherung bei Releasewechsel ermöglichte. 8 Pkt. (entspricht Schulnote 2 - gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine hohe Qualitätssicherung bei Releasewechsel ermöglichte. 5 Pkt. (entspricht Schulnote 3 - befriedigend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine befriedigende Qualitätssicherung bei Releasewechsel ermöglichte. 2 Pkt. (entspricht Schulnote 4 - ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine ausreichende Qualitätssicherung bei Releasewechsel ermöglichte. 0 Pkt. (entspricht Schulnote 5 - nicht ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine nicht ausreichende Qualitätssicherung bei Releasewechsel ermöglichte oder die Darstellung fehlt oder ist für die Bewertung ungeeignet.

Auswahlkriterium 4: Selbstreferenz zu Maßnahmen bei Ausfall, Backup, Wiederherstellung und Rollbackmechanismen von Daten und Anwendung Die geeigneten Bewerber werden dazu aufgefordert, eine Selbstreferenz zu Maßnahmen bei Ausfall, Backup, Wiederherstellung und Rollbackmechanismen von Daten und Anwendung einzureichen. Die Referenz soll den Umfang von 5 DIN A4 Seiten nicht überschreiten. Im Rahmen dieser Selbstreferenz ist zu beschreiben, welche Maßnahmen bei früheren und bereits abgeschlossenen Projekten für den Ausfall, Backup, Wiederherstellung und Rollbackmechanismen von Daten und Anwendung eingesetzt wurden. Folgende Punkte sind in der Beschreibung zu berücksichtigen: - benötigte Infrastruktur - Backup, Wiederherstellung, Rollback - Überprüfung der Datensicherung - Maßnahmen zur Erhöhung der Verfügbarkeit (Ausfallsicherheit) - Maßnahmen zur Sicherstellung der Verfügbarkeit der Applikation (Redundanz, - Backup, Failover, etc.). Die Bewertung der Selbstreferenz erfolgt nach den folgenden Kriterien: 10 Pkt (entspricht Schulnote 1 - sehr gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine sehr hohe Datensicherheit und -verfügbarkeit ermöglichte. 8 Pkt. (entspricht Schulnote 2 - gut) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine hohe Datensicherheit und -verfügbarkeit ermöglichte. 5 Pkt. (entspricht Schulnote 3 - befriedigend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine befriedigende Datensicherheit und - verfügbarkeit ermöglichte. 2 Pkt. (entspricht Schulnote 4 - ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine ausreichende Datensicherheit und - verfügbarkeit ermöglichte. 0 Pkt. (entspricht Schulnote 5 - nicht ausreichend) - Die Darstellung der Selbstreferenz zeigt auf, dass die Maßnahmen eine nicht ausreichende Datensicherheit und - verfügbarkeit ermöglichte oder die Darstellung fehlt oder ist für die Bewertung ungeeignet.

Erklärung zur beruflichen Leistungsfähigkeit (§ 122 Abs.2 Nr.3 GWB i.V.m. § 46 Abs.3 Nr.1 VgV) durch Eigenerklärung des Bieters: Geeignete Referenzen über vergleichbare Liefer- und Dienstleistungsaufträge aus den letzten drei Jahren. Mindestanforderungen: - Erfolgreicher Einsatz der angebotenen Lösung in mindestens drei Universitätsklinika oder Maximalversorgern - Mindestens eine der drei geforderten Referenzen muss die erfolgreiche Anbindung der angebotenen Lösung an das Subsystem PDMS DRÄGER (aktuellste Version) mit bereits vorhandener, funktionierender Schnittstelle nachweisen - Mindestens eine der drei geforderten Referenzen muss die erfolgreiche Anbindung an das führende KIS-System ORBIS (aktuellste Version) mit bereits vorhandener, funktionierender Schnittstelle nachweisen - Mindestens eine der drei geforderten Referenzen muss die Implementierung eines umfangreichen PEPP-Regelwerks nachweisen, auf dessen Basis die angebotene Lösung Intensivmerkmale und Komplexbehandlungen in Psychiatrie, Psychosomatik und Kinder- und Jugendpsychiatrie identifizieren und validieren kann. - Mindestens eine Referenz muss den Einsatz der angebotenen Lösung in einer Ambulanz nachweisen. Auf Anlage 2F5 wird verwiesen.

Das angebotene Personal muss mindestens über das Niveau C1 in Deutsch des gemeinsamen europäischen Referenzrahmens für Sprachen verfügen.

Nachweis der in den letzten 3 Jahren Beschäftigten des Bewerbers/ der Bewerbergemeinschaft gemäß § 46 Abs.3 Nr.8 VgV. (Gesamtzahl Beschäftigten) Anzugeben sind: - Service (User-Helpdesk) - SW-Entwicklung - Projektmanagement - Vertrieb - freie MA Mindestanforderung: 50 Beschäftigte

Falls Leistungen nicht vom Auftragnehmer selbst, sondern von Dritten (sog. Nachunternehmern / Subunternehmern) ausgeführt werden sollen: Erklärung zum Einsatz von Nachunternehmern nebst Verpflichtungserklärung des Nachunternehmers. *** Beruft sich ein Bieter zum Nachweis seiner Eignung (wirtschaftliche und finanzielle sowie technische und berufliche Leistungsfähigkeit) auf die Kapazitäten anderer Unternehmen (sog. Eignungsleihe), so hat er nachzuweisen, dass ihm die für den Auftrag erforderlichen Mittel tatsächlich zur Verfügung stehen (für die technische und berufliche Leistungsfähigkeit muss der Eignungsleihende Nachunternehmer sein, nimmt der Bieter für die wirtschaftliche und finanzielle Leistungsfähigkeit die Kapazitäten anderer Unternehmen in Anspruch, müssen diese gemeinsam für die Auftragsausführung haften; die Haftungserklärung ist gleichzeitig mit der "Verpflichtungserklärung" abzugeben).