Healthcare Apps
Arbeitsoberflaechen fuer Dokumentation, Wissen, Patientendienst, QM, Verwaltung und interne Prozesse.
Healthcare-KI unter eigener Kontrolle
Die private KI-Zentrale fuer Klinikalltag, Praxis und Versorgung.
Dr. Klartext bringt KI dahin, wo die Arbeit passiert: Arztbriefe, Befunde, SOPs, Patientenservice, Verwaltung und interne Wissensraeume. Als private Instanz mit offenen Komponenten, wahlbaren Modellen und Betrieb in Deutschland, Europa oder der eigenen Umgebung.
Warum Dr. Klartext
Healthcare braucht KI, die sich wie Infrastruktur verhaelt: pruefbar, ruhig, belastbar.
Die spannendsten KI-Faelle im Gesundheitswesen liegen nicht in Demo-Chats. Sie liegen in echten Ablaeufen: ein Entlassbrief muss fertig werden, ein Befund muss verstaendlich zusammengefasst werden, ein Team sucht die richtige SOP, eine Praxis beantwortet jeden Tag dieselben Patientenfragen.
Dr. Klartext baut dafuer keinen wilden KI-Baukasten, sondern eine private Arbeitsumgebung: Rollen, Quellen, Modellrouting, Freigaben, Logging ohne Inhaltsabfluss und Betrieb, der in Datenschutz- und IT-Gespraechen standhaelt.
01Private InstanzKein offenes KI-Webtool, sondern eine dedizierte Umgebung fuer sensible Gesundheitsdaten.
02Healthcare WorkflowsArztbrief, SOP-Suche, Patientenservice, QM, Verwaltung und Versorgungsprozesse.
03Managed BetriebSetup, Updates, Monitoring, Security und Modellpflege als Plattformleistung.
04Fachliche KontrolleKI macht Vorschlaege. Menschen geben frei. Keine Blackbox-Automatisierung.
Plattformkern
Eine KI-Schaltzentrale fuer medizinisches Wissen, Workflows und Modelle.
Dr. Klartext trennt sauber, was im Alltag oft vermischt wird: Oberflaechen fuer Teams, Datenraeume fuer Quellen, eine Modellschicht fuer passende LLMs und Betrieb, der Updates, Security und Nachweise mitdenkt.
Medizinische Datenraeume
Leitlinien, SOPs, Vorlagen und interne Fachquellen werden auffindbar, zitierbar und berechtigt nutzbar.
Model Router
Offene oder kommerzielle LLMs werden je Schutzbedarf, Aufgabe, Kosten und Qualitaet geschaltet.
Operations Layer
Monitoring, Updates, Backups, Security und Skalierung laufen als Teil der Plattform, nicht nebenbei.
Healthcare Use Cases
Erst die echten Schmerzen. Dann die Anwendung.
Der erste Use Case soll nicht beeindruckend klingen, sondern im Alltag Druck rausnehmen. Gute Kandidaten sind wiederkehrend, textlastig, fachlich pruefbar und heute schon teuer in Zeit oder Nerven.
Dokumentation
Arztbriefe ohne Blank-Page-Stress
Aus Stichpunkten, Befunden oder Vorlagen entstehen saubere Entwuerfe, die fachlich geprueft und freigegeben werden. Keine Magie, sondern ein besserer Startpunkt.
- Vorlagen und Tonalitaet je Einrichtung
- Freigabeprozesse statt Blackbox-Ausgabe
- Keine dauerhafte Speicherung sensibler Inhalte ohne Zweck
- Optional mit lokaler Modellverarbeitung
Wissen & SOPs
Hauswissen finden, bevor jemand den Flur entlang fragt
Leitlinien, SOPs, Hausstandards, Patienteninformationen und QM-Vorgaben werden durchsuchbar, zitierbar und teamgerecht nutzbar, ohne Kopieren in offene KI-Systeme.
- Quellenbasierte Antworten
- Rollen fuer Teams, Standorte und Fachbereiche
- Dokumente bleiben im kontrollierten Speicher
- Nachvollziehbare Treffer und Zitate
Prozessassistenz
Uebergaben, Service und Verwaltung entlasten
Wiederkehrende Prozessschritte werden als KI-gestuetzte Workflows gefuehrt: vorbereitet, nachvollziehbar und mit klarer menschlicher Entscheidung an den kritischen Stellen.
- Formulare, Uebergaben und Entscheidungsvorlagen
- Human-in-the-loop fuer sensible Ergebnisse
- Integration in bestehende Systeme
- Anwendungen nach Pilotnutzen priorisiert
KlinikEntlassmanagement, SOP-Suche, Briefe, Uebergaben, QM
PraxisPatientenkommunikation, Dokumentationshilfe, Vorlagen, Wissenssuche
VersorgerFallbearbeitung, interne Richtlinien, strukturierte Extraktion
VerwaltungAbrechnungsvorbereitung, Vertragswissen, Berichtswesen, Service
Betriebsmodelle
Nicht jede KI muss lokal laufen. Aber jede KI braucht eine klare Grenze.
Manche Piloten duerfen schnell in eine deutsche Cloud. Manche Workloads brauchen dedizierte Inferenz. Patientendaten mit hohem Schutzbedarf koennen Private Cloud oder lokalen Betrieb verlangen. Dr. Klartext ist darauf ausgelegt, diese Grenze pro Anwendung sauber zu ziehen.
- 01Deutsche Cloud fuer schnelle, auditierbare Healthcare-Pilotierung
- 02Europaeische Cloud fuer Skalierung im EU-Rechtsraum
- 03Dedizierte GPU- oder Inferenzumgebung fuer planbare Leistung
- 04Private Cloud oder lokaler Betrieb fuer hohe Schutzbedarfe und Patientendaten
- 05Exit-faehige Architektur gegen technischen Lock-in
Open Source & Souveraenitaet
Open Source ist kein Selbstzweck. Es ist ein Hebel gegen Blackbox und Lock-in.
Wo es sinnvoll ist, setzt Dr. Klartext auf offene Komponenten fuer RAG, Vektorsuche, Authentifizierung, Modell-Gateways und Observability. Das macht die Plattform auditierbarer und wechselbarer. Der Betrieb bleibt professionell, weil Healthcare-KI nicht im Bastelmodus laufen darf.
Offene KomponentenOpen-Source-Modelle, RAG, Vektorsuche, Gateways und Authentifizierung, wo es passt.
Private DatenPatienten- und Organisationsdaten bleiben in der vereinbarten Instanz.
ModellfreiheitLLMs koennen je Schutzbedarf gewechselt, kombiniert oder lokal betrieben werden.
RechtsraumsicherheitDeutschland oder EU als klarer Betriebs- und Vertragsrahmen.
PortabilitaetExportierbare Daten, nachvollziehbare Quellen und austauschbare Infrastrukturbausteine.
NachweiseAVV, TOMs, Subunternehmerliste, technische Logs und Standards wie BSI C5/AIC4 als Orientierung.
Modellvergleich
ModellKontrolleSkalierungEinsatz
Offenes KI-Webtoolgeringhochungeeignet fuer Gesundheitsdaten
Private KI-Instanz in deutscher Cloudguthochschnelle Pilotierung
EU-Cloud mit dedizierten Ressourcengutsehr hochskalierbarer Produktivbetrieb
Lokaler Betrieb / Private Deploymentsehr hochmittelmaximale Datensouveraenitaet
Was beschaffbar wird
Vom KI-Test zur Plattform, die Datenschutz, IT und Fachbereich gemeinsam tragen koennen.
SetupPrivate Instanz, Authentifizierung, Rollen, Modelle und der erste medizinische Datenraum.
PilotdesignEin Use Case, klare Datenfluesse, fachliche Freigabe, Datenschutzabgrenzung und Erfolgskriterien.
BetriebMonitoring, Updates, Security-Patches, Kostenkontrolle, Backup und technische Dokumentation.
AusbauWeitere Anwendungen, Integrationen, Datenquellen und Modellwechsel nach gemessenem Nutzen.
Validierung
Startpunkt: ein echter Prozess, echte Daten, klare Grenzen.
Der erste Pilot sollte klein genug sein, um schnell zu lernen, und wichtig genug, damit ihn niemand als KI-Spielerei abtut: Dokumentation, SOP-Suche, Patientenkommunikation oder ein Verwaltungsprozess mit messbarer Entlastung.