01
Regulatorik früh mitdenken
Medizinprodukte-Recht, Datenschutz und Erstattungswege bestimmen Architektur und Produktumfang – nachträglich kaum korrigierbar.
Solution · Digital Health & MedTech
Digitale Gesundheitsprodukte, die Vertrauen verdienen.
Wir entwickeln Software und AI für MedTech, Digital Health und Versorger – nutzerzentriert, datenschutzkonform und mit Blick auf Regulatorik von der ersten Idee an.
DSGVO & GesundheitsdatenOrientierung an MDR & IEC 62304Interoperabilität (HL7 FHIR)AI-Erfahrung aus der Diagnostik
Lage
Was Digital-Health-Vorhaben schwierig macht
02
Zwei Nutzerwelten
Patienten wollen einfache Abläufe, Behandler brauchen Tempo und Verlässlichkeit im Klinikalltag – beides muss zusammengehen.
03
Daten sind wertvoll und sensibel
Gesundheitsdaten sind die Basis für AI, unterliegen aber höchsten Schutzanforderungen und heterogenen Systemen.
Leistungen
Von der Produktidee zum zugelassenen, genutzten Produkt
01
Digital Health Strategy
Produktvision, Erlös- und Erstattungsmodelle, Wettbewerbs- und Nutzeranalyse – als Grundlage für tragfähige Digital-Health-Produkte.
02
Patient & Clinician Experience
Interfaces für Patienten, Ärzte und Pflege – getestet mit echten Nutzern, barrierearm und für den Klinikalltag gemacht.
03
Secure Health Software
Auditierbare, skalierbare Architekturen mit Dokumentation für Prüf- und Zulassungsprozesse und offenen Schnittstellen.
04
Datenschutz & Datenhoheit
Gesundheitsdaten nach DSGVO und EU-Recht: Rollen- und Zugriffskonzepte, Pseudonymisierung, EU-Hosting oder On-Premise.
05
AI in Diagnostik & Versorgung
Bild- und Sensordatenanalyse, Prognose und Assistenzfunktionen – von der Datenreife bis zum validierten Feature.
06
Digital Health Venture Building
Von der Idee über das MVP bis zur Markteinführung: Ausgründungen und neue Geschäftsmodelle im Gesundheitswesen.
AI für Healthcare
AI, die Behandler unterstützt und Patienten nutzt
Auf Erfahrung aus dem Projekt DJM Medical aufbauend – dort analysiert KI relevante Hautparameter – entwickeln wir AI-Funktionen mit Blick auf Validierung, Erklärbarkeit und Datenschutz.
A1
Bildbasierte Diagnostik-Unterstützung
Auswertung von Bild- und Messdaten zur Erkennung relevanter Merkmale – als Assistenz, nicht als Ersatz ärztlicher Entscheidung.
A2
Patienten-Assistenten
Conversational Interfaces, die durch Anamnese, Terminierung und Nachsorge führen – rechtssicher und mit klarer Eskalation an Menschen.
A3
Klinische Dokumentation & Wissen
Zusammenfassen, Strukturieren und Durchsuchen von Berichten und Leitlinien mit Quellenangabe – On-Premise oder EU-gehostet.
A4
Prognose & Versorgungssteuerung
Verlaufs- und Kapazitätsprognosen, Anomalie-Erkennung in Vitaldaten und Gerätedaten (IoT).
Zielgruppen
Für wen wir bauen
M
MedTech & Diagnostik
Hersteller, die Hardware um Software, Datenservices und AI erweitern wollen.
Typische Herausforderungen
- Hardware-getriebene Entwicklungsprozesse
- Regulatorische Dokumentation
- Neue datenbasierte Geschäftsmodelle
Wie wir helfen
- UX/UI für komplexe Geräte
- Schnittstelle zwischen Hardware- und Software-Teams
- AI-Features und Datenservices
D
Digital-Health-Startups
Gründerteams, die schnell vom Prototyp zum belastbaren, erstattungsfähigen Produkt kommen müssen.
Typische Herausforderungen
- Begrenzte Ressourcen für Compliance
- Product-Market-Fit im regulierten Markt
- Skalierung vom MVP
Wie wir helfen
- Discovery Workshop & MVP Scoping
- Venture-Building-Erfahrung aus über 100 Projekten
- Technische Umsetzung & Skalierung
K
Kliniken & Praxisnetze
Leistungserbringer, die Prozesse digitalisieren und Personal entlasten wollen.
Typische Herausforderungen
- Heterogene Systemlandschaften
- Zeitdruck im Klinikalltag
- Akzeptanz bei Behandlern
Wie wir helfen
- Nutzerzentrierte Workflows
- Interoperabilitätskonzepte
- Change-Begleitung & Schulung
P
Kassen & Pharma
Organisationen, die digitale Versorgungs- und Serviceangebote aufbauen.
Typische Herausforderungen
- Große Organisationen, viele Stakeholder
- Datenschutz und Nachweisführung
- Von der Pilotierung zum Rollout
Wie wir helfen
- Digitalstrategie & Business Cases
- Agile Transformation
- Plattform- und Datenarchitektur
Vorgehen
Von der Hypothese zum validierten Produkt
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Verstehen
Nutzer, Versorgungskontext und regulatorischer Rahmen im Discovery-Workshop.
02
Prototypen testen
Klickbare Prototypen mit Patienten und Behandlern testen.
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MVP definieren
Anforderungen, Datenkonzept, Roadmap und Aufwand in 6–8 Wochen.
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Bauen & validieren
Secure Engineering, AI-Validierung, Dokumentation und Rollout.
Referenzen
Anwendungsfälle aus Healthcare
Defense & Healthcare
Versichertenhelpdesk für die ePA im Verteidigungsumfeld
Spezifizierung eines Helpdesks für Versicherte im Zusammenhang mit der Einführung der elektronischen Patientenakte.
Referenz lesen →
Healthcare · AI
DJM Medical
Mit künstlicher Intelligenz alle relevanten Hautparameter im Blick. Team: UX-Design, zwei AI-Entwickler, Data Scientist.
Digital Health
DOQ-App
Die optimale Futtermenge für den Hund bestimmen – datenbasierte Produktentwicklung rund um Gesundheit und Ernährung.
Regulatorik & Datenschutz
Der Rahmen, in dem wir arbeiten
DSGVO / Art. 9
Besondere Kategorien personenbezogener Daten mit zusätzlichen Schutzmaßnahmen.
MDR & IEC 62304
Entwicklungsprozesse und Dokumentation orientiert an Medizinprodukte-Anforderungen.
EU-KI-Verordnung
Anforderungen an Hochrisiko-AI (z. B. bei Medizinprodukten) von Beginn an im Design.
EU-Hosting
Datenverarbeitung in der EU oder On-Premise; Datenhoheit bleibt bei euch.
Häufige Fragen
Entwickelt ihr Medizinprodukte?
Wir entwickeln Software und AI-Funktionen mit einem Vorgehen, das sich an den Anforderungen für Medizinprodukte orientiert. Die Rolle als Hersteller und die Zertifizierung verbleiben bei euch; wir arbeiten dazu eng mit euren Regulatory-Verantwortlichen zusammen.
Wie geht ihr mit Trainingsdaten und Patientendaten um?
Datenverarbeitung folgt der DSGVO. Wir definieren gemeinsam Zugriffskonzepte, Pseudonymisierung und Hosting (EU oder On-Premise).
Kann AI ärztliche Entscheidungen ersetzen?
Nein. Wir gestalten AI als Assistenz mit Erklärbarkeit und klaren Übergaben an Menschen (Human-in-the-Loop).
Wie startet ein Projekt?
Mit einem Discovery-Workshop (1–2 Tage), gefolgt von einem MVP Scoping (6–8 Wochen).
Erstgespräch zu eurem Health-Vorhaben
Wir melden uns innerhalb von zwei Werktagen.