KI schafft Kapazität in Administration und Kommunikation
Patientenkommunikation, Aufklärungsinhalte und Terminorganisation binden Personal, das für Behandlung fehlt. Wir bauen Agenten für diese Funktionen, nicht für klinische Entscheidungen.
KI-Hebel im Gesundheitswesen
Gesundheitsunternehmen und -praxen arbeiten mit begrenzter Personalkapazität und hohem Kommunikationsaufwand: Terminanfragen, wiederkehrende Fragen zu Behandlungen oder Vorbereitung, Aufklärungsmaterial, das für jede Zielgruppe verständlich aufbereitet sein muss. Dieser Aufwand konkurriert direkt mit der Zeit für Behandlung und Betreuung.
Wir bauen KI dort ein, wo sie administrative und kommunikative Prozesse entlastet, ohne in die klinische Entscheidung einzugreifen: Terminorganisation, Beantwortung wiederkehrender Patientenfragen, Aufbereitung von Aufklärungs- und Informationsmaterial. Mit FoodCheck und FitWise haben wir eigene KI-gestützte Gesundheits- und Ernährungsprodukte mit LLM-Integration gebaut und wissen, wie sich verständliche, verlässliche Inhalte aus fachlichem Ausgangsmaterial erzeugen lassen. Klinische Entscheidungssysteme mit Zulassungspflicht sind nicht unser Feld; das sagen wir Interessenten offen, bevor ein Projekt beginnt.
Die Funktionen mit dem größten Hebel
- 1
Kundenservice
Ein Agent beantwortet wiederkehrende Patientenfragen zu Terminen, Vorbereitung und Abläufen
- 2
Marketing & Content
Aufklärungs- und Informationsmaterial entsteht aus fachlichem Ausgangsmaterial, redaktionell geprüft
- 3
Terminorganisation
Agenten koordinieren Terminanfragen und Erinnerungen über bestehende Kommunikationskanäle
- 4
Finanzen & Reporting
Automatisierte Aufbereitung von Abrechnungs- und Auslastungsdaten je Standort oder Behandlungsart
- 5
Software-Entwicklung
LLM-Integration in eigene und kundenspezifische Gesundheitsanwendungen, aus eigener Produktarbeit
→ Kapazität
Typische Use Cases
Patientenservice-Agent
Beantwortet wiederkehrende Fragen zu Terminen, Behandlungsvorbereitung und Praxisabläufen direkt aus bestehender Dokumentation.
Aufklärungsmaterial aus Fachinhalten
Erzeugt verständliche Patienteninformationen aus fachlichem Ausgangsmaterial, geprüft vor Freigabe.
Terminkoordination
Automatisierte Terminerinnerungen und Umbuchungsanfragen über die bestehenden Kommunikationskanäle.
Abrechnungs- und Auslastungsreporting
Automatisierte Zusammenfassung von Abrechnungs- und Auslastungsdaten für Standort- und Praxisführung.
LLM-Integration in Gesundheitsanwendungen
Konzeption und Umsetzung von KI-Funktionen in bestehenden oder neuen Gesundheits- und Ernährungsanwendungen.
Voraussetzungen
| Bereich | Benötigt | Typischer Zustand |
|---|---|---|
| Daten | Patientenkommunikation und Aufklärungsmaterial strukturiert und ohne besondere Kategorien personenbezogener Daten im Zugriff des Agenten | Unterschiedlich; Trennung zwischen administrativen und medizinischen Daten ist oft nicht sauber gezogen |
| Systeme | Praxis- oder Klinikverwaltungssystem mit kontrolliertem API-Zugriff | Häufig vorhanden, mit eingeschränkter oder unklar dokumentierter Schnittstelle |
| Organisation | Eine verantwortliche Person, die den Umfang der Agentenrolle und die Datenschutzgrenzen festlegt | Sollte ohnehin über Datenschutzbeauftragte bestehen; Rolle für KI-Agenten ist meist neu zu definieren |
Benötigt: Patientenkommunikation und Aufklärungsmaterial strukturiert und ohne besondere Kategorien personenbezogener Daten im Zugriff des Agenten
Typischer Zustand: Unterschiedlich; Trennung zwischen administrativen und medizinischen Daten ist oft nicht sauber gezogen
Benötigt: Praxis- oder Klinikverwaltungssystem mit kontrolliertem API-Zugriff
Typischer Zustand: Häufig vorhanden, mit eingeschränkter oder unklar dokumentierter Schnittstelle
Benötigt: Eine verantwortliche Person, die den Umfang der Agentenrolle und die Datenschutzgrenzen festlegt
Typischer Zustand: Sollte ohnehin über Datenschutzbeauftragte bestehen; Rolle für KI-Agenten ist meist neu zu definieren
Unser Vorgehen im Gesundheitswesen
Wir beginnen mit einer klaren Abgrenzung: welche Prozesse sind administrativ oder kommunikativ und damit für einen Agenten geeignet, und welche berühren medizinische Entscheidungen und bleiben bei Fachpersonal. Nur die erste Kategorie setzen wir um, mit besonderer Sorgfalt bei personenbezogenen Gesundheitsdaten. Diese Abgrenzung legen wir schriftlich fest, bevor ein Projekt beginnt.
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Eigene Produkte: FoodCheck und FitWise | Eigene Produktidee im Bereich Ernährung und Fitness, KI als Kern der Funktion. | Flutter-Apps mit OpenAI-Integration, eigene Backend-APIs, eigene AI Services. | Zwei eigene KI-Produkte in Produktion, vollständig selbst entwickelt und betrieben. |
| EdTech-Unternehmen, Kundenservice | Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen. | AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen. | Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team. |
| EdTech-Unternehmen, Content-Produktion | Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen. | n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen. | Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten. |
Eigene Produkte: FoodCheck und FitWise
Ausgangslage
Eigene Produktidee im Bereich Ernährung und Fitness, KI als Kern der Funktion.
Umsetzung
Flutter-Apps mit OpenAI-Integration, eigene Backend-APIs, eigene AI Services.
Ergebnis
Zwei eigene KI-Produkte in Produktion, vollständig selbst entwickelt und betrieben.
EdTech-Unternehmen, Kundenservice
Ausgangslage
Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen.
Umsetzung
AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen.
Ergebnis
Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team.
EdTech-Unternehmen, Content-Produktion
Ausgangslage
Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen.
Umsetzung
n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen.
Ergebnis
Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten.
Häufige Fragen
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir sehen uns Ihre Patientenkommunikation und Aufklärungsprozesse an und sagen ehrlich, wo ein Agent passt.