AI Prototyping in der Praxis: Chatbots für den medizinischen Alltag – sicher, souverän und hands-on

Wie können wir Patient*innen besser begleiten – mit KI, die versteht, unterstützt und dabei höchsten Datenschutzstandards genügt?

Dieser Frage haben wir uns im Rahmen eines besonderen Workshops gestellt: Gemeinsam mit cyberLAGO, der Klinik Freiburg und über 20 Teilnehmenden haben wir ein reales, medizinisches Szenario als Ausgangspunkt genommen – und gezeigt, wie sich mit souveräner KI-Infrastruktur innerhalb weniger Stunden funktionierende Chatbots entwickeln lassen.

🧠 Prototyping trifft Praxis: Vom Use Case zur Lösung

Im Zentrum stand ein aktueller Use Case aus der Pädiatrie – eingebracht von Dr. Thorsten Langer (Klinik Freiburg) und begleitet durch Jens Teichler (Klinik Konstanz). Die Herausforderung: Patient*innen und Angehörige im medizinischen Alltag besser zu informieren, zu begleiten und zu entlasten – mit Hilfe eines KI-gestützten Chatbots, der auf medizinische Dokumente zugreifen kann.

Was das Besondere an diesem Format war? Die Teilnehmer:innen kamen aus unterschiedlichsten Bereichen – von IT über Gesundheitswesen bis Verwaltung – viele davon ohne technischen Hintergrund. Und trotzdem: Nach vier Stunden standen erste funktionierende Prototypen.

⚙️ Souveräne Infrastruktur, verständliche Tools

Wir haben die Infrastruktur und die Werkzeuge bereitgestellt – und bewusst auf Offenheit, Sicherheit und Selbstbestimmung gesetzt:

• Linux-basierte Kubernetes-Umgebung auf eigener Infrastruktur
• PostgreSQL + PGVector als Vektordatenbank für eingebettete Inhalte
• Open-Source LLMs (Llama 3.3, Gemma 3), effizient ausgespielt über vLLM
• n8n-Workflows zur Verarbeitung von PDF-Dokumenten und zum Aufbau eines Chatbot-Agents
• Keycloak für rollenbasierte, sichere Authentifizierung

Die Teilnehmer:innen arbeiteten mit einer vorgefertigten Umgebung, in der sie per Drag & Drop Workflows erstellen, medizinische PDFs indexieren und eigene Chatbots konfigurieren konnten. Ziel war es, mit einfachem Prompt-Engineering herauszufinden: Wie gut lässt sich ein konkreter Use Case durch einen KI-Agenten abbilden?

🔍 Ergebnisse & Learnings

Die Resonanz war überwältigend: Nicht nur funktionierten viele der Prototypen, sie eröffneten auch neue Perspektiven – etwa auf die Integration in bestehende Klinikprozesse, den Umgang mit Vertrauen in KI-Systeme oder den datenschutzkonformen Betrieb im Gesundheitsumfeld.

Das Feedback zeigte: Wenn Fachlichkeit, Technologie und souveräne Infrastruktur zusammenkommen, wird aus einem theoretischen Szenario ein produktiver Prototyp. Und das mit Tools, die verständlich sind – auch ohne Deep Tech Background.

🤝 Danke an unsere Partner

Ein großes Dankeschön an cyberLAGO für die Organisation, an die Klinik Freiburg für den medizinischen Use Case und an alle Teilnehmer:innen für das Vertrauen und die Neugier.