Einführung & Abgrenzung
37 Anwendungsfälle in vier Mustern: IMAGING (Radiologie, Pathologie, Labor, Endoskopie, als Diagnostik gelesene Signale), CLINICAL (Dokumentation, Entscheidungsunterstützung, Berichte, Posteingang), MONITOR (Fern-/Dauerüberwachung, Frühwarnung, Bevölkerungs- und Epidemie-Analytik) und OPS (Kodierung, Interoperabilität, Studien, Pharmakovigilanz, Regulatorik/GMP). Abgrenzungen: HLTH-003 (ärztlicher Ambient-Scribe) vs. HLTH-025 (Sprachdokumentation in Pflege/Langzeitpflege); HLTH-004 (Entscheidungsunterstützung am Behandlungsort) vs. HLTH-018 (Akten-Zusammenfassung/-Suche); HLTH-007 (Dauerüberwachung) vs. HLTH-012 (Verschlechterung im Krankenhaus) vs. HLTH-020 (Bevölkerungsrisiko); HLTH-001/023/024 (Bilder lesen, rekonstruieren, aufnehmen); HLTH-010 (Sicherheit nach Markteinführung) vs. HLTH-029 (GMP-Qualität). Die meisten klinischen Anwendungsfälle sind Medizinprodukte (MDR) und nach der KI-Verordnung (AI Act) hochriskant (Art. 6(1) mit Anhang I); administrative Fälle haben minimales Risiko; „hängt davon ab“ bedeutet, dass die Zweckbestimmung entscheidet. Gesundheitsdaten sind nach DSGVO Art. 9 besondere Kategorien, daher ist durchgängig eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) erforderlich.
Übersicht
| ID | Title | Pattern | Maturity | Path | HW tier | AI Act risk |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLTH-001 | Radiologische Bildanalyse (Röntgen, CT, MRT) | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW3 | high |
| HLTH-002 | Digitale Pathologie & Schnittbildanalyse | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW3 | high |
| HLTH-003 | Ambiente klinische Dokumentation (KI-Scribe) | HLTH.CLINICAL | early-adopter | A | HW3 | depends |
| HLTH-004 | Klinische Entscheidungsunterstützung | HLTH.CLINICAL | early-adopter | A | HW3 | high |
| HLTH-005 | Automatisierung von medizinischer Kodierung & Abrechnung | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| HLTH-006 | Screening in Dermatologie & Augenheilkunde | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW2 | high |
| HLTH-007 | Patientenfernüberwachung & Wearable-Analytik | HLTH.MONITOR | early-adopter | A | HW1 | high |
| HLTH-008 | Krankenhauskapazität: Bett-, OP- & Personalplanung | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW1 | depends |
| HLTH-009 | Patienten-Matching für klinische Studien & Studienoptimierung | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW3 | depends |
| HLTH-010 | Pharmakovigilanz & Erkennung unerwünschter Ereignisse | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| HLTH-011 | Erstellung von Entlassbriefen & medizinischen Berichten | HLTH.CLINICAL | early-adopter | A | HW3 | depends |
| HLTH-012 | Frühwarnung bei Sepsis & klinischer Verschlechterung | HLTH.MONITOR | early-adopter | A | HW1 | high |
| HLTH-013 | EKG- & Kardiologie-Signalanalyse | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW1 | high |
| HLTH-014 | Zahnärztliche Bildanalyse | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW2 | high |
| HLTH-015 | Sturzerkennung & Ambient Assisted Living | HLTH.MONITOR | early-adopter | A | HW1 | depends |
| HLTH-016 | Veterinärdiagnostik | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW2 | minimal |
| HLTH-017 | Regulatorisches & medizinisches Schreiben für Zulassungsunterlagen in Pharma und Medtech (CSR, CTD/eCTD, technische Dokumentation nach MDR) | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| HLTH-018 | Zusammenfassung von Patientenakten & Längsschnittsuche in Krankenakten für Klinikpersonal | HLTH.CLINICAL | early-adopter | A | HW3 | depends |
| HLTH-019 | Vokale Biomarker: stimm- und hustenbasiertes Gesundheitsscreening | HLTH.MONITOR | emerging | A | HW1 | high |
| HLTH-020 | Risikostratifizierung der Bevölkerungsgesundheit & Vorhersage von Wiederaufnahmen | HLTH.MONITOR | early-adopter | B | HW1 | depends |
| HLTH-021 | Auto-Konturierung in der Strahlentherapie & KI-Bestrahlungsplanung | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW3 | high |
| HLTH-022 | Echtzeit-KI für Endoskopie & Operationsvideo | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW2 | high |
| HLTH-023 | KI-Bildrekonstruktion & beschleunigte Scan-Aufnahme (MRT, CT, PET) | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW3 | high |
| HLTH-024 | KI-geführte Ultraschallaufnahme & Interpretation von Point-of-Care-Ultraschall | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW1 | high |
| HLTH-025 | Sprachbasierte Pflegedokumentation in Pflege & Langzeitpflege (Pflegedokumentation) | HLTH.CLINICAL | early-adopter | A | HW2 | depends |
| HLTH-026 | KI-gestützte Labordiagnostik (Blutzellmorphologie, Ablesen mikrobiologischer Platten, Urinsediment) | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW1 | high |
| HLTH-027 | Beurteilung & Dokumentation chronischer Wunden anhand von Smartphone-Fotos | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW1 | high |
| HLTH-028 | Zuordnung klinischer Terminologie & Interoperabilität von Gesundheitsdaten (SNOMED CT, LOINC, FHIR, OMOP) | HLTH.OPS | early-adopter | B | HW2 | minimal |
| HLTH-029 | Prüfung von GMP-Chargenprotokollen & Assistent für Abweichungen/CAPA | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| HLTH-030 | Entwurf von Antworten auf Patientennachrichten & Triage für Klinikpersonal (Posteingangs-Assistent) | HLTH.CLINICAL | early-adopter | A | HW3 | depends |
| HLTH-031 | Epidemic Intelligence & Prognose von Ausbrüchen von Infektionskrankheiten (inkl. Abwasserüberwachung) | HLTH.MONITOR | early-adopter | B | HW2 | minimal |
| HLTH-032 | Dekodierung neuraler & myoelektrischer Schnittstellen (BCIs, intelligente Prothesen) | HLTH.MONITOR | emerging | A | HW1 | high |
| HLTH-033 | Prognostische digitale Zwillinge für klinische Studien (Kovariatenadjustierung & kleinere Kontrollarme) | HLTH.OPS | early-adopter | A | HW1 | minimal |
| HLTH-034 | Automatisierte Insulinabgabe & Glukosevorhersage (geschlossener Regelkreis, künstliche Bauchspeicheldrüse) | HLTH.MONITOR | mainstream | A | HW1 | high |
| HLTH-035 | EEG- & Schlaflabor-Analyse (Polysomnografie) | HLTH.IMAGING | mainstream | A | HW2 | high |
| HLTH-036 | Embryobewertung & -auswahl bei IVF | HLTH.IMAGING | early-adopter | A | HW2 | high |
| HLTH-037 | KI-gestützte Roboterchirurgie (autonome Kamerasteuerung & Automatisierung chirurgischer Teilaufgaben) | HLTH.CLINICAL | emerging | A | HW3 | high |
Gemeinsamer Technologie-Stack
Gemeinsam für alle Stufen: nur in der EU gehostet oder On-Premises, FHIR R4 / DICOM / HL7 als Integrationsschicht (Terminologiedienst aus HLTH-028 gemeinsam genutzt), Pseudonymisierungs-Gateway, Audit-Log und Freigabe durch den Menschen (Human-in-the-Loop), technische Dokumentation nach MDR/KI-Verordnung (AI Act) und Überwachung nach dem Inverkehrbringen.
HW1 (CPU / Edge, keine GPU): Signale, tabellarische Daten, kleine Bildverarbeitung. Genutzt von HLTH-007, 012, 013, 015, 019, 020, 024, 026, 027, 032, 033, 034. - Laufzeit: ONNX Runtime / OpenVINO oder TFLite auf Gateway oder Gerät; Streaming über MQTT + Redpanda/Kafka. - Modelle: Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM), 1D-CNN/Transformer für EKG/EEG, kleine CNNs für Bilder. - Speicher: PostgreSQL + TimescaleDB; MLflow für Registry und Drift-Überwachung. - Gemeinsam genutzt mit: den Familien PRED, ANOM, IOT.
HW2 (einzelne 24-48-GB-GPU): Bildverarbeitung und kleines LLM/ASR. Genutzt von HLTH-006, 014, 016, 022, 025, 028, 031, 035, 036. - Serving: NVIDIA Triton oder MONAI Deploy für Bildgebung; vLLM mit 7-14B-Modell für Text; faster-whisper für ASR. - Retrieval: pgvector oder Qdrant plus ein mehrsprachiges Embedding-Modell (z. B. bge-m3) und Reranker. - Orchestrierung: Prefect/Airflow; Keycloak-SSO. - Gemeinsam genutzt mit: den Familien VIS, SPEECH, DOC.
HW3 (Multi-GPU-Server, 80-GB+-Klasse): Bildgebung und klinische LLMs im Foundation-Modell-Maßstab. Genutzt von HLTH-001, 002, 003, 004, 005, 009, 010, 011, 017, 018, 021, 023, 029, 030, 037. - Serving: vLLM/SGLang mit Open-Weight-Modell der 70B-Klasse (Llama/Qwen/Mistral) hinter einer Guardrail-Schicht (NeMo Guardrails oder Llama Guard); MONAI/nnU-Net und Pathologie-Foundation-Modelle in einem separaten GPU-Pool. - Daten: Whole-Slide- und DICOM-Speicher (Orthanc/dcm4chee) mit PACS-Anbindung; hybride Suche mit Qdrant/OpenSearch über die Akte; Docling/OCR-Parsing. - Plattform: Kubernetes, Vault, zentrale Prompt-/Evaluierungsumgebung mit klinischen Golden Sets. - Gemeinsam genutzt mit: den Familien KNOW, DOC, LANG, SPEECH (ein klinisches LLM-Gateway bedient 003, 004, 011, 018, 030 sowie 005, 017).