KI für Healthcare & Medizintechnik - DSGVO & MDR konform

KI für Healthcare & Medizintechnik - DSGVO & MDR konform

Intelligente Gesundheitsversorgung ohne Datenschutz-Risiken

Nutzen Sie KI im Gesundheitswesen - vollständig on-premise, DSGVO Art. 9 konform. Patientendaten bleiben im Krankenhaus, in der Praxis, im Labor.

Warum On-Premise für Healthcare?

DSGVO Art. 9 - Besondere Kategorien

Gesundheitsdaten sind besonders schützenswert. Problem mit Public Cloud: Patientendaten verlassen Deutschland, US Cloud Act ermöglicht Zugriff durch US-Behörden, Schweigepflicht (§ 203 StGB) gefährdet.

Unsere Lösung: Alle Patientendaten bleiben lokal. Keine Übertragung an externe Dienste, DSGVO Art. 9 vollständig erfüllt, ärztliche Verantwortung bleibt gewahrt.

MDR & Medizinprodukte

KI-Software ist oft als Medizinprodukt (Klasse IIa/IIb) einzustufen. Wir unterstützen Sie bei MDR-konformer Dokumentation, Risk Management (ISO 14971), klinischer Validierung und der technischen Dokumentation für Benannte Stellen.

Weitere Standards

ISO 13485 (Quality Management), IEC 62304 (Medical Device Software), DICOM, HL7/FHIR, KRITIS (für Krankenhäuser).

Unsere KI-Lösungen für Healthcare

1. Medical Imaging & Diagnoseunterstützung

KI-basierte Bildanalyse - on-premise

Unterstützen Sie Radiologen und Ärzte bei der Diagnose durch automatische Bilderkennung.

Modalitäten:

  • Röntgen: Frakturen, Lungenentzündung, Tumore
  • CT: 3D-Rekonstruktion, Segmentierung
  • MRT: Hirntumor-Erkennung, MS-Läsionen
  • Ultraschall: Fetalmedizin, Kardiologie
  • Pathologie: Digitale Histologie (Whole Slide Imaging)

Anwendungen:

  • Tumor-Detektion (Lunge, Brust, Hirn)
  • Fraktur-Erkennung (Knochen-Röntgen)
  • COVID-19 Screening (CT)
  • Retinopathie (Augenhintergrund)
  • Haut-Läsionen (Melanom-Screening)

Compliance: DICOM-Integration, MDR Klasse IIa, CE-Kennzeichnung möglich, volle Audit-Trails.

On-Premise: Läuft im Krankenhaus-Netzwerk, PACS-Integration, keine Internet-Verbindung nötig.

2. Klinische Dokumentation & NLP

Automatische Analyse von Arztbriefen und Befunden

Extrahieren Sie strukturierte Daten aus unstrukturierten Texten: Diagnosen (ICD-10), Medikamente, Laborwerte, Symptome.

Use Cases:

  • Automatische ICD-10/OPS-Codierung
  • Clinical Decision Support (CDS)
  • Drug-Drug Interactions erkennen
  • Entlassungsberichte automatisch generieren

Technologie: NLP für medizinische Texte (Deutsch), Named Entity Recognition (NER), UMLS-Integration.

On-Premise: Texte bleiben lokal, keine Übertragung an OpenAI/ChatGPT.

3. Predictive Analytics für Krankenhäuser

Vorhersage von Komplikationen und Ressourcenbedarf

Optimieren Sie Belegung, Personal und Ressourcen durch KI-Vorhersagen.

Anwendungen:

  • Sepsis-Früherkennung (24-48h Vorlauf)
  • Readmission-Risiko (30-Tage)
  • OP-Dauer-Prognose (OP-Planung)
  • Belegungsprognose (Intensivstation)

Datenquellen: KIS (Krankenhausinformationssystem), Laborwerte, Vitalparameter, EHR (Electronic Health Records).

Compliance: Pseudonymisierung, DSGVO Art. 9, Einwilligung, Ethikkommission.

4. Medizinische Chatbots & Triage

KI-Assistent für Ersteinschätzung (nicht diagnostisch)

Patienten beantworten Fragen, KI gibt Empfehlung: “Hausarzt”, “Notaufnahme”, “Rettungsdienst”.

Wichtig: Keine Ferndiagnose (rechtlich problematisch), nur Triage und Terminvereinbarung. MDR-Konformität beachten.

On-Premise: Patientenantworten bleiben lokal, keine Cloud-Chatbots wie ChatGPT.

5. Labor & In-Vitro Diagnostik

KI für Labormedizin - IVDR-konform

Automatische Auswertung von Blutbildern, Urinproben, Gewebeproben.

Anwendungen:

  • Blutbild-Anomalien (Leukämie-Screening)
  • Urin-Sediment-Analyse
  • Mikrobiologie (Keimidentifikation)
  • Molekulardiagnostik (Genomdaten)

Compliance: IVDR (In-Vitro Diagnostics Regulation), CE-IVD, ISO 15189 (Laborakkreditierung).

Technische Integration

Krankenhausinformationssysteme (KIS)

  • SAP ISH (IS-H)
  • Orbis (Dedalus)
  • Medico (CompuGroup Medical)
  • NEXUS
  • AGFA HealthCare

PACS & RIS

  • GE Healthcare Centricity
  • Siemens Syngo
  • Philips IntelliSpace
  • Sectra PACS

Standards

  • DICOM: Bildkommunikation
  • HL7 / FHIR: Dateninteroperabilität
  • IHE: Integration Healthcare Enterprise
  • LOINC: Labor-Codes
  • SNOMED CT: Klinische Terminologie

Warum Datenfreund?

Healthcare-Expertise

Wir kennen die regulatorischen Anforderungen (DSGVO Art. 9, MDR, IVDR) und haben Erfahrung mit KIS-, PACS- und Labor-Integration.

On-Premise First

Keine Cloud-Abhängigkeit. Patientendaten verlassen nie das Krankenhaus. Volle Kontrolle, keine Abo-Modelle.

Made in Germany

Entwicklung in Deutschland (Karlsruhe, Hamburg). DSGVO-konform, deutsches Recht, deutsche Server.

Ihr nächster Schritt

Sie suchen KI-Lösungen für Ihr Krankenhaus, Ihre Praxis oder Ihr Labor? Wir analysieren Ihre Anforderungen kostenlos und zeigen, wie KI Ihre Prozesse verbessern kann.

Jetzt Erstgespräch vereinbaren

Radiologie:

  • Röntgen: Frakturen, Pneumonie, Tuberkulose
  • CT: Hirnblutungen, Lungenembolien, Tumore
  • MRT: Hirn-Läsionen, Wirbelsäulen-Pathologien
  • PET/CT: Onkologie, Metastasen

Pathologie:

  • Histopathologie: Tumorklassifikation (Brustkrebs, Hautkrebs)
  • Zytologie: Zellanomalien
  • Digital Pathology: Whole-Slide-Imaging

Ophthalmologie:

  • Fundusfotografie: Diabetische Retinopathie, Makuladegeneration
  • OCT: Netzhautschichten, Glaukom

Dermatologie:

  • Hautläsionen: Melanom-Screening, Basaliom
  • Haaranylse: Alopezie

KI-Aufgaben:

Detection (Erkennung):

  • Auffälligkeiten lokalisieren (Bounding Boxes)
  • Heatmaps: Wo ist das Problem?
  • Beispiel: Lungenknoten in CT

Segmentation (Umrisse)**:

  • Organe, Tumore, Läsionen präzise umranden
  • 3D-Rekonstruktion
  • Beispiel: Tumor-Volumen messen

Classification (Klassifikation):

  • Ist es maligne oder benigne?
  • Welche Krankheit? (Differential-Diagnose)
  • Beispiel: Pneumonie vs. COVID-19 vs. Normalzustand

Quantification (Messung):

  • Tumor-Größe, Knochendichte, Herzvolumen
  • Progression/Regression über Zeit
  • Beispiel: Schlaganfall-Volumen

Deep Learning Modelle:

  • U-Net: Segmentation (State-of-the-art)
  • ResNet / EfficientNet: Classification
  • YOLO / Faster R-CNN: Object Detection
  • Vision Transformers: Neueste Modelle

Training:

  • Öffentliche Datasets: ChestX-ray14, LIDC-IDRI, ISIC (Hautkrebs)
  • Eigene Daten: Fine-Tuning auf Ihre Daten
  • Data Augmentation: Rotation, Flip, Zoom
  • Transfer Learning: Pre-trained Models als Basis

Integration:

  • PACS (Picture Archiving and Communication System): Integration via DICOM
  • RIS (Radiology Information System)
  • Worklists: Automatische Priorisierung (kritische Fälle zuerst)
  • Reporting: Strukturierte Befunde (Templates)

Regulatory:

  • Als CE-zertifiziertes Medizinprodukt (Klasse IIa)
  • Klinische Validierung mit Studien
  • Post-Market Surveillance
  • Haftung: Immer beim Arzt (KI nur Unterstützung)

ROI-Beispiel: Radiologie-Praxis (10.000 Untersuchungen/Jahr)

  • Zeitersparnis: 2 Min/Untersuchung (durch Vorbefundung)
  • Gesamt: 333 Stunden/Jahr
  • Zusätzlich: -5% übersehene Befunde → weniger Haftungsrisiko
  • Investition: 150.000€ (inkl. CE-Zertifizierung), ROI: 12-18 Monate

2. Klinische Entscheidungsunterstützung (CDSS)

Clinical Decision Support Systems

Unterstützen Sie Ärzte bei Therapie-Entscheidungen:

Funktionen:

Drug-Drug Interaction Checking:

  • Wechselwirkungen zwischen Medikamenten
  • Kontraindikationen (Schwangerschaft, Allergien)
  • Dosisanpassung (Nierenfunktion, Alter)
  • Integration: KIS, Medikationssoftware

Treatment Recommendations:

  • Leitlinien-basierte Vorschläge
  • Personalisierte Medizin (basierend auf Genetik, Biomarker)
  • Beispiel: Onkologie-Therapiewahl

Risk Prediction:

  • Sepsis: Früherkennung (6-12h Vorlauf)
  • Herzinfarkt: Risiko-Score (Framingham, SCORE)
  • Schlaganfall: CHA2DS2-VASc-Score
  • Readmission: Wiedereinweisungsrisiko

Diagnosis Support:

  • Differential-Diagnosen vorschlagen
  • Basierend auf Symptomen, Laboren, Bildgebung
  • Technologie: RAG-System mit medizinischem Wissen (PubMed, Leitlinien)

ML-Modelle:

  • Logistic Regression: Risiko-Scores (interpretierbar)
  • XGBoost: State-of-the-art Performance
  • Neural Networks: Für komplexe Patterns
  • Time-Series: LSTM für ICU-Monitoring

Explainability (Wichtig!):

  • SHAP, LIME: Warum diese Empfehlung?
  • Ärzte müssen Entscheidung nachvollziehen
  • MDR-Anforderung: Transparenz

Integration:

  • KIS (Krankenhausinformationssystem)
  • PDMS (Patient Data Management System) - Intensivstation
  • LIS (Labor Information System)
  • HL7 / FHIR Schnittstellen

ROI-Beispiel: Krankenhaus (500 Betten)

  • Sepsis-Früherkennung: 50 Fälle/Jahr, Mortalität -20%
  • Vermiedene Todesfälle: 10
  • Kosteneinsparung ICU: 500.000€
  • Investition: 250.000€, ROI: < 1 Jahr (+ Leben gerettet!)

3. Natural Language Processing (NLP) für klinische Texte

Automatische Verarbeitung medizinischer Dokumente

Strukturieren Sie unstrukturierte klinische Texte:

Dokumente:

  • Arztbriefe: Entlassbriefe, Überweisungen
  • OP-Berichte: Chirurgische Eingriffe
  • Pathologie-Befunde: Histologie
  • Röntgen-Befunde: Radiologie-Reports
  • Anamnesen: Anamnesebögen

NLP-Aufgaben:

Named Entity Recognition (NER):

  • Diagnosen (ICD-10)
  • Medikamente (ATC-Codes)
  • Symptome, Prozeduren (OPS)
  • Laborwerte
  • Output: Strukturierte Daten aus Fließtext

Relation Extraction:

  • “Patient hat Diabetes Typ 2 seit 2015”
  • Extrahiere: Diagnose, Zeitpunkt, Schweregrad
  • Use Case: Chronische Erkrankungen tracken

Sentiment Analysis:

  • Patient zufrieden/unzufrieden (Patienten-Feedback)
  • Compliance-Risiko erkennen

Text Classification:

  • Dokument-Typ erkennen (Arztbrief, OP-Bericht)
  • Priorität (elektiv vs. notfall)

Summarization:

  • Lange Arztbriefe zusammenfassen
  • Wichtige Informationen highlighten
  • Zeitersparnis: 70% Lesezeit

Deutsche Medizin-NLP:

  • BioBERT: BERT für Biomedizin
  • GermanBERT: Angepasst auf medizinische Texte
  • Custom Fine-Tuning: Auf Ihre Klinikdaten
  • Terminologien: SNOMED CT, LOINC, ICD-10-GM

Use Cases:

Kodierung (DRG-Abrechnung):

  • Automatische Extraktion von Diagnosen/Prozeduren
  • ICD-10 / OPS-Codes vorschlagen
  • Zeitersparnis: Medical Coder um 50% entlastet

Clinical Trials Matching:

  • Patienten für Studien identifizieren
  • Einschluss-/Ausschlusskriterien prüfen
  • Rekrutierung: 3x schneller

Pharmacovigilance:

  • Nebenwirkungen aus Freitext extrahieren
  • Meldepflicht (BfArM, EMA)

ROI-Beispiel: Krankenhaus (Kodierung)

  • Medical Coder: 5 FTE á 60.000€ = 300.000€/Jahr
  • Mit NLP: 50% Automatisierung = 150.000€ gespart
  • Investition: 180.000€, ROI: 14 Monate

4. Predictive Analytics für Patientenmanagement

Bessere Planung durch Vorhersagen

Optimieren Sie Ressourcen und Patientenströme:

Use Cases:

Aufnahme-Prognose:

  • Wie viele Notfall-Einweisungen morgen?
  • Welche Fachabteilung?
  • Vorteil: Bessere Personalplanung

OP-Dauer-Prognose:

  • Wie lange dauert OP wirklich?
  • Reduziert Leerlauf, Überstunden
  • Optimierung: OP-Auslastung +15%

Length-of-Stay (LOS) Prediction:

  • Wie lange bleibt Patient im Krankenhaus?
  • Entlassplanung frühzeitig
  • Bettenauslastung: Optimiert

Readmission Prediction:

  • Risiko für Wiedereinweisung (30 Tage)
  • Präventive Maßnahmen (Nachsorge)
  • Reduktion: -20% Readmissions

No-Show Prediction:

  • Patienten, die Termin nicht wahrnehmen
  • Reminder-Calls, Overbooking
  • Auslastung: +10%

ML-Modelle:

  • XGBoost / Random Forest: Standard
  • Survival Analysis: Time-to-Event
  • Time-Series: ARIMA, Prophet (für Nachfrage)

Features:

  • Demografisch: Alter, Geschlecht
  • Klinisch: Diagnosen, Komorbiditäten, Labore
  • Organisatorisch: Wochentag, Jahreszeit, Feiertage
  • Sozio-ökonomisch: PLZ, Versicherung

Integration:

  • KIS (Krankenhausinformationssystem)
  • Ressourcen-Management
  • Personalplanung

ROI-Beispiel: Krankenhaus (20 OP-Säle)

  • OP-Auslastung: +10% durch bessere Planung
  • Zusätzliche OPs: 500/Jahr á 3.000€ = 1,5 Mio€
  • Investition: 200.000€, ROI: 2 Monate

5. Chatbots für Patientenkommunikation

Automatisierter Patienten-Support - DSGVO-konform

Entlasten Sie Ihr Personal mit KI-Chatbots:

Use Cases:

Terminvereinbarung:

  • “Ich brauche einen Termin beim Orthopäden”
  • Automatische Terminsuche, Buchung
  • Integration mit Praxis-Software
  • Automatisierung: 70%

Symptom-Checking (mit Disclaimer!):

  • “Ich habe Kopfschmerzen und Fieber”
  • Triage: Dringlichkeit einschätzen
  • WICHTIG: Kein Medizinprodukt, nur Orientierung

FAQ-Automation:

  • “Wann kann ich nach OP wieder Sport machen?”
  • “Muss ich nüchtern zur Untersuchung?”
  • Entlastung: Empfang, Call-Center

Medikations-Erinnerung:

  • “Nehmen Sie Ihre Tabletten um 10 Uhr”
  • Compliance verbessern
  • Adherence: +30%

Post-OP-Monitoring:

  • “Haben Sie Schmerzen? (1-10)”
  • Frühzeitige Erkennung von Komplikationen
  • Telemedizin: Remote Monitoring

Technologie:

  • Rasa Open Source (NLU)
  • Llama 3.1 (für generative Antworten)
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): Medizinisches Wissen

Compliance:

  • DSGVO Art. 9: Gesundheitsdaten → On-Premise zwingend
  • Einwilligung: Explizit vor Chat-Start
  • Disclaimer: “Kein Ersatz für ärztliche Beratung”
  • Haftung: Keine Diagnose, nur Information

Kanäle:

  • Website (Chat-Widget)
  • Mobile App
  • WhatsApp (mit Health-Encryption)
  • Telefon (Voice-Bot)

ROI-Beispiel: MVZ (Medizinisches Versorgungszentrum, 10 Ärzte)

  • Terminanfragen: 500/Monat á 5 Min = 42 Stunden
  • Automatisierung: 70% = 29 Stunden gespart
  • Einsparung: 1.500€/Monat, Investition: 80.000€, ROI: 54 Monate**
  • Zusätzlich: Patientenzufriedenheit, 24/7-Service

6. Genomik & Precision Medicine

Personalisierte Medizin mit KI

Analysieren Sie genetische Daten für individuelle Therapien:

Use Cases:

Variant Interpretation:

  • Welche Genmutationen sind pathogen?
  • ACMG-Guidelines automatisch anwenden
  • Klinische Genetik: Seltene Erkrankungen

Pharmacogenomics:

  • Welches Medikament für diesen Patienten?
  • CYP450-Metabolisierung
  • Beispiel: Warfarin-Dosierung basierend auf VKORC1

Cancer Genomics:

  • Tumorprofil-Analyse (Targeted Sequencing)
  • Therapie-Empfehlungen (z.B. Checkpoint-Inhibitoren)
  • Precision Oncology: Personalisierte Krebstherapie

ML-Modelle:

  • Deep Learning: Splice-Site Prediction, Variant Pathogenicity
  • XGBoost: Drug Response Prediction
  • Network Analysis: Pathway-Analyse

Daten:

  • NGS (Next-Generation Sequencing)
  • SNP-Arrays
  • Gene Expression (RNA-Seq)
  • Klinische Daten (Phänotyp)

Tools:

  • Bioinformatics: BioPython, Biopandas
  • Variant Annotation: VEP, ANNOVAR
  • Visualization: IGV, UCSC Genome Browser

Datenschutz:

  • Genetische Daten: Höchst sensibel (DSGVO Art. 9)
  • Pseudonymisierung zwingend
  • On-Premise: Keine Cloud-Übertragung
  • Consent: Explizite Einwilligung für Forschung

ROI: Schwer quantifizierbar, aber bessere Outcomes, personalisierte Therapien

Technologie-Stack

Medical Imaging

Deep Learning Frameworks:

  • PyTorch / TensorFlow
  • Monai (Medical Open Network for AI)
  • NVIDIA Clara (Medical Imaging Platform)

Pretrained Models:

  • ChestX-ray14 (Lungenerkrankungen)
  • NIH Clinical Center Datasets
  • Custom Fine-Tuning

DICOM:

  • pydicom (Python)
  • dcm4che (Java)
  • Orthanc (PACS Server)

NLP

Frameworks:

  • spaCy (deutsche Medizin-Modelle)
  • HuggingFace Transformers (BioBERT, ClinicalBERT)
  • scispaCy (Biomedical NLP)

Knowledge Bases:

  • UMLS (Unified Medical Language System)
  • SNOMED CT
  • ICD-10-GM, OPS

Data Processing

Databases:

  • PostgreSQL (Patient Data, ACID-compliant)
  • TimescaleDB (Time-Series: Vitals, Labs)
  • MongoDB (Unstructured: Documents)

HL7 / FHIR:

  • Python-hl7 (HL7 v2)
  • FHIR-py (FHIR R4)

Workflow:

  • Apache Airflow (ETL Pipelines)
  • Prefect

Deployment & Security

On-Premise (Krankenhaus / Praxis)

Hardware:

  • GPU-Server (für Medical Imaging)
  • CPU-Server (für NLP, CDSS)
  • RAID-Storage (für PACS)
  • Backup (WORM-Storage, GoBD)

Network:

  • Isoliertes Kliniknetz (kein Internet)
  • VPN für Remote-Admin (MFA)
  • Firewall, IDS/IPS

Security:

  • Encryption at Rest (LUKS)
  • Encryption in Transit (TLS 1.3)
  • Access Control (RBAC, LDAP)
  • Audit Logging (SIEM)

Compliance

DSGVO Art. 9:

  • Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA)
  • Einwilligung (informiert, freiwillig, widerrufbar)
  • Pseudonymisierung
  • Technische/Organisatorische Maßnahmen (TOM)

MDR (falls Medizinprodukt):

  • CE-Kennzeichnung (Klasse I/IIa/IIb)
  • Klinische Bewertung
  • Technische Dokumentation
  • Post-Market Surveillance

ISO 13485:

  • Quality Management System
  • Für Medizinprodukte-Hersteller

Implementierungsprozess

Phase 1: Regulatory & Requirements (4-6 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Use Case Definition: Was soll KI lösen?
  2. MDR-Klassifizierung: Ist es ein Medizinprodukt?
  3. Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA)
  4. Data Audit: Welche Daten verfügbar?
  5. Stakeholder Alignment: Ärzte, Datenschutz, IT, Geschäftsführung

Deliverables:

  • Requirements Document
  • DPIA
  • MDR-Assessment
  • Project Plan

Phase 2: Clinical Validation (8-12 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Data Preparation: Anonymisierung, Labeling
  2. Model Development: Training, Tuning
  3. Clinical Evaluation: Mit Ärzten testen
  4. Performance Metrics: Sensitivity, Specificity, AUC
  5. Retrospective Study: Auf historischen Daten

Deliverables:

  • Validated Models
  • Clinical Evaluation Report
  • Performance Metrics

Phase 3: CE-Zertifizierung (falls Medizinprodukt) (12-20 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Technical Documentation: Gemäß MDR
  2. Risk Management: ISO 14971
  3. Clinical Investigation: ggf. Studie
  4. Benannte Stelle: Audit, Zertifizierung
  5. CE-Kennzeichnung

Deliverables:

  • CE-Zertifikat
  • Technische Dokumentation
  • Risk Management File

Phase 4: Deployment & Training (8-12 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Infrastructure Setup: Server, PACS-Integration
  2. Deployment: Installation, Konfiguration
  3. User Training: Ärzte, MTRA, IT
  4. Go-Live: Pilotphase (1 Abteilung)
  5. Rollout: Alle Abteilungen

Deliverables:

  • Live System
  • Trained Users
  • Operations Manual

Phase 5: Post-Market Surveillance

Ongoing:

  • Performance Monitoring: Sind Metriken stabil?
  • Adverse Events: Fehler melden (BfArM)
  • Model Updates: Retraining mit neuen Daten
  • Regulatory Updates: MDR-Änderungen

Pricing & ROI

Typische Projektgrößen

Small (Chatbot):

  • Use Case: Terminvereinbarung
  • Aufwand: 4-6 Monate
  • Team: 2-3 Personen
  • Kosten: 80.000 - 120.000€
  • ROI: 12-24 Monate

Medium (Medical Imaging, CE-zertifiziert):

  • Use Case: Röntgen-Pneumonie-Detection
  • Aufwand: 12-18 Monate (inkl. CE)
  • Team: 4-6 Personen
  • Kosten: 300.000 - 500.000€
  • ROI: 18-36 Monate

Large (CDSS Platform):

  • Use Cases: Sepsis-Früherkennung, Drug Interactions, NLP
  • Aufwand: 18-24 Monate
  • Team: 6-10 Personen
  • Kosten: 800.000 - 1.500.000€
  • ROI: 24-48 Monate (aber: Leben gerettet!)

Laufende Kosten

  • Hardware: Strom, Wartung (~15.000-40.000€/Jahr)
  • Software-Wartung: 20% der Entwicklungskosten/Jahr
  • CE-Maintenance: Jährliche Audits (10.000-30.000€)
  • Post-Market Surveillance: Monitoring, Reporting

Warum On-Premise für Healthcare?

Datenschutz

  • DSGVO Art. 9: Gesundheitsdaten → On-Premise zwingend empfohlen
  • Schweigepflicht: § 203 StGB → Keine Cloud-Übertragung
  • Patientenvertrauen: “Meine Daten bleiben hier”

Compliance

  • MDR-konform: Einfacher bei On-Premise
  • KRITIS: Für große Kliniken erforderlich
  • Prüfungsrechte: Aufsichtsbehörden können direkt prüfen

Performance

  • Niedrige Latenz: Für Echtzeit-CDSS (ICU)
  • Hohe Verfügbarkeit: 24/7 ohne Internet
  • PACS-Integration: Direkter Netzwerkzugriff
Healthcare-KI-Beratung anfragen