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Clinical Decision Support: Wie KI Ärztinnen und Ärzte im Alltag entlastet | 23

Vor 3 Tagen•58:21

In dieser Folge von Diagnose: Zukunft spreche ich mit Prof. Heinz Wiendl, Ärztlicher Direktor der Neurologie am Universitätsklinikum Freiburg und Mitgründer von Prof. Valmed. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie KI nicht nur medizinisches Wissen zugänglich macht, sondern sicher, regulatorisch sauber und direkt im klinischen Alltag nutzbar wird. Heinz erklärt, warum Prof. Valmed bewusst den Weg als zertifiziertes Medizinprodukt gegangen ist, welche Rolle Leitlinien, Zulassungsdokumente und aktuelle wissenschaftliche Evidenz spielen – und warum gerade im Krankenhaus der Unterschied zwischen „irgendeiner KI“ und einem geprüften Clinical Decision Support System entscheidend ist. In dieser Folge geht es unter anderem um folgende Themen: * Warum Ärztinnen und Ärzte im Alltag verlässliche KI-Unterstützung für Diagnose- und Therapieentscheidungen brauchen * Weshalb Medizinprodukte-Zertifizierung nicht nur Aufwand ist, sondern auch Produktqualität und Vertrauen stärkt * Wie integrierte KI-Workflows Ärzt:innen im Krankenhaus entlasten können * Warum KI bei Arztbriefen, Medikationschecks, Alerts und Prozesssteuerung enorme Effizienzpotenziale bietet * Wie sich die ärztliche Rolle durch KI verändert – ohne dass der Mensch aus der Verantwortung verschwindet Diese Folge zeigt dir, warum klinische KI nur dann echten Mehrwert schafft, wenn sie sicher, nachvollziehbar und in bestehende Workflows integriert ist. Hörer:innen bekommen einen praxisnahen Einblick, wie zertifizierte KI Ärztinnen und Ärzte entlasten, medizinische Qualität sichern und Krankenhäuser auf die kommenden Versorgungsherausforderungen vorbereiten kann. RESSOURCEN / LINKS: Vernetze dich mit Prof. Wiendl bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/heinz-wiendl-05249158 Weitere Infos zu Prof. Valmed: https://profvalmed.com/ Vernetze dich mit Maximilian bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maximiliangreschke Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com Melde dich für den Newsletter „Entlass-Brief” an, um keine Neuigkeiten von Recare zu verpassen: https://reca.re/podcast-newsletter Vorschläge für Podcastgäste und Themen nehmen wir gerne über podcast@recaresolutions.com entgegen. Dir gefällt, was du hörst? Dann hinterlasse mir gern eine 5-Sterne-Bewertung auf Spotify (https://open.spotify.com/show/2FtzaUXERgSUaWai1rNQkQ?si=ae72320e75054cdd) und bei Apple Podcasts (https://podcasts.apple.com/us/podcast/diagnose-zukunft-künstliche-intelligenz-ki-ai-gesundheitswesen/id1818130282), schreib dort eine Rezension und abonniere den Podcast. Vielen Dank für deine Unterstützung! Dieser Podcast wird produziert von Podcastliebe, deiner Full Service Podcast Agentur. Mehr dazu: https://podcastliebe.net

KI als Gesundheitslotse: Über die Zukunft der Versorgung – Interview mit Dr. Francesco De Meo | 22

02.06.2026•1:13:51

In dieser Folge von Diagnose: Zukunft spreche ich mit Dr. Francesco De Meo über künstliche Intelligenz als Gesundheitslotsen – und darüber, warum KI gerade jetzt helfen kann, eines der größten Probleme im Gesundheitssystem zu lösen: Orientierung auf der ersten Meile. Francesco De Meo hat unter anderem Helios mit aufgebaut, war Mitglied des Vorstands bei Fresenius und kennt das Gesundheitssystem aus Klinik, Konzern, ambulanter Versorgung und Unternehmertum. Heute arbeitet er mit AIMAX an einer KI-Lösung, die Patient:innen bei Gesundheitsfragen mittels Avatar einordnet, leitet und im besten Fall unnötige Wege in Notaufnahme oder Praxis vermeidet. In dieser Folge besprechen wir unter anderem: * warum viele Menschen aus Unsicherheit in der Notaufnahme landen – und wie KI bei der Ersteinschätzung helfen kann * wie AIMAX mit Avatar, Anamnese, Leitlinien und medizinischer Qualitätskontrolle arbeitet * warum regionale Versorgungspfade, Telemedizin, Hausärzte und Notaufnahmen zusammengedacht werden müssen * wie KI helfen kann, Sprachbarrieren, Wartezeiten und Überlastung im System zu reduzieren * warum Deutschland trotz Regulierung jetzt die Chance hat, im Gesundheitswesen schnell aufzuholen Diese Folge zeigt dir, wie KI nicht nur bestehende Prozesse effizienter machen kann, sondern neue Versorgungsmodelle ermöglicht: von der digitalen Ersteinschätzung über bessere Patientensteuerung bis hin zu niedrigschwelliger Gesundheitsbegleitung für Familien, ältere Menschen oder Berufsgruppen mit schlechtem Zugang zur Versorgung. RESSOURCEN / LINKS: Vernetze dich mit Dr. Francesco De Meo bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/dr-francesco-de-meo-391739207 Weitere Infos zu MED:ON MVZ: https://med-on-mvz.de Weitere Infos zu AIMAX: https://www.aimax.care Vernetze dich mit Maximilian bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maximiliangreschke Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com Melde dich für den Newsletter „Entlass-Brief” an, um keine Neuigkeiten von Recare zu verpassen: https://reca.re/podcast-newsletter Vorschläge für Podcastgäste und Themen nehmen wir gerne über podcast@recaresolutions.com entgegen. Dir gefällt, was du hörst? Dann hinterlasse mir gern eine 5-Sterne-Bewertung auf Spotify (https://open.spotify.com/show/2FtzaUXERgSUaWai1rNQkQ?si=ae72320e75054cdd) und bei Apple Podcasts (https://podcasts.apple.com/us/podcast/diagnose-zukunft-künstliche-intelligenz-ki-ai-gesundheitswesen/id1818130282), schreib dort eine Rezension und abonniere den Podcast. Vielen Dank für deine Unterstützung! Dieser Podcast wird produziert von Podcastliebe, deiner Full Service Podcast Agentur. Mehr dazu: https://podcastliebe.net

Warum Krankenhäuser ohne KI nicht mehr funktionieren werden – Interview mit Dr. Ilias Tsimpoulis | 21

19.05.2026•1:02:37

In dieser Folge von Diagnose: Zukunft spreche ich mit Dr. Ilias Tsimpoulis über den aktuellen Wendepunkt im Gesundheitswesen – und warum künstliche Intelligenz jetzt erstmals das Potenzial hat, echte strukturelle Probleme in Krankenhäusern zu lösen. Ilias bringt eine außergewöhnliche Perspektive mit: vom Radiologen über die Strategieberatung bis hin zur Geschäftsführung von DoctoLib. Gemeinsam sprechen wir darüber, warum viele Digital-Health-Innovationen der letzten Jahre hinter den Erwartungen geblieben sind – und weshalb sich das durch moderne KI-Systeme gerade fundamental verändert. Im Mittelpunkt der Folge stehen fünf Kernfragen: * Warum sind viele Digital-Health-Innovationen in Deutschland bisher hinter den Erwartungen geblieben? * Wie kann KI helfen, Interoperabilitätsprobleme und Dokumentationslast im Krankenhaus zu überwinden? * Warum werden sich vermutlich eher Plattformlösungen als einzelne KI-Tools durchsetzen? * Wie verändert KI die Rolle von Ärztinnen und Ärzten – insbesondere bei Arztbriefen, Dokumentation und Clinical Decision Support? * Was braucht es, damit KI-Lösungen nicht nur beeindruckende Demos liefern, sondern wirklich in der klinischen Praxis funktionieren? Die Folge hilft dir zu verstehen, warum KI im Krankenhaus nicht nur ein weiteres Digitalisierungsversprechen ist, sondern ein möglicher Hebel für echte Entlastung, bessere Prozesse und bessere medizinische Entscheidungen. Du bekommst eine praxisnahe Einordnung, worauf es bei Clinical AI wirklich ankommt: Vertrauen, Integration, medizinisches Prozessverständnis und messbarer Nutzen. RESSOURCEN / LINKS: Vernetze dich mit Dr. Ilias Tsimpoulis bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/dr-ilias-tsimpoulis-31425015 Weitere Infos zur Deutschen Gesellschaft für künstliche Intelligenz in der Medizin: https://dg-kim.de/ Vernetze dich mit Maximilian bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maximiliangreschke Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com Melde dich für den Newsletter „Entlass-Brief” an, um keine Neuigkeiten von Recare zu verpassen: https://reca.re/podcast-newsletter Vorschläge für Podcastgäste und Themen nehmen wir gerne über podcast@recaresolutions.com entgegen. Dir gefällt, was du hörst? Dann hinterlasse mir gern eine 5-Sterne-Bewertung auf Spotify (https://open.spotify.com/show/2FtzaUXERgSUaWai1rNQkQ?si=ae72320e75054cdd) und bei Apple Podcasts (https://podcasts.apple.com/us/podcast/diagnose-zukunft-künstliche-intelligenz-ki-ai-gesundheitswesen/id1818130282), schreib dort eine Rezension und abonniere den Podcast. Vielen Dank für deine Unterstützung! Dieser Podcast wird produziert von Podcastliebe, deiner Full Service Podcast Agentur. Mehr dazu: https://podcastliebe.net

KI in der Radiologie: Warum KIS, FHIR und Datenzugang über die Zukunft entscheiden | 20

05.05.2026•1:24:20

In dieser Folge von Diagnose Zukunft spreche ich mit Felix Nensa und Tobias Penzkofer über die Entwicklung von KI in der Radiologie – von den ersten CNN-Hype-Momenten bis zur heutigen Realität in Kliniken. Im Mittelpunkt steht die Frage, warum die Technologie oft schon viel weiter ist als die Krankenhausorganisationen, in denen sie eingesetzt werden soll. Außerdem geht es um FHIR, Clinical Data Repositories, KIS-Monolithen und die These, dass agentische KI die Interaktion mit Krankenhaussoftware grundlegend verändern könnte. Die Kernfragen aus dem Gespräch: * Warum war die Radiologie so früh ein Vorreiter für KI im Krankenhaus – und warum verlief die Entwicklung am Ende langsamer als viele erwartet hatten? * Weshalb setzen sich in der Radiologie eher Plattformen als einzelne KI-Modelle durch? * Warum ist der eigentliche Flaschenhals für viele neue KI-Anwendungen heute nicht mehr das Modell, sondern die Integration in KIS, Prozesse und Datenstrukturen? * Was fehlt in Deutschland, damit FHIR und Clinical Data Repositories in der klinischen Praxis wirklich zum Standard werden? * Wie könnte ein zukünftiger Krankenhaus-IT-Stack aussehen, wenn man KIS nicht mehr als Monolith, sondern als Zusammenspiel austauschbarer Dienste denkt? Die Folge hilft dir dabei, die aktuelle KI-Debatte im Krankenhaus realistischer einzuordnen. Sie zeigt, dass technologische Durchbrüche allein nicht reichen, wenn Datenzugang, Interoperabilität und Prozessintegration fehlen. Gleichzeitig wird deutlich, warum gerade jetzt ein Wendepunkt erreicht sein könnte: KI kann nicht nur einzelne Befunde auswerten, sondern perspektivisch auch Dokumentation, Datenaufbereitung und klinische Informationsarbeit auf eine neue Ebene heben. Wer verstehen will, warum FHIR, CDRs und bessere Datenarchitekturen so entscheidend für die Zukunft der Versorgung sind, bekommt hier eine sehr konkrete und praxisnahe Einordnung. RESSOURCEN / LINKS: Vernetze dich mit Felix Nensa bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/felix-nensa-30a37b129 Vernetze dich mit Tobias Penzkofer bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/tobias-penzkofer-42aa3125 Weitere Infos zum UK Essen: https://www.uk-essen.de Weitere Infos zur Charité: https://www.charite.de Vernetze dich mit Maximilian bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maximiliangreschke Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com Melde dich für den Newsletter „Entlass-Brief” an, um keine Neuigkeiten von Recare zu verpassen: https://reca.re/podcast-newsletter Vorschläge für Podcastgäste und Themen nehmen wir gerne über podcast@recaresolutions.com entgegen. Dir gefällt, was du hörst? Dann hinterlasse mir gern eine 5-Sterne-Bewertung auf Spotify (https://open.spotify.com/show/2FtzaUXERgSUaWai1rNQkQ?si=ae72320e75054cdd) und bei Apple Podcasts (https://podcasts.apple.com/us/podcast/diagnose-zukunft-künstliche-intelligenz-ki-ai-gesundheitswesen/id1818130282), schreib dort eine Rezension und abonniere den Podcast. Vielen Dank für deine Unterstützung! Dieser Podcast wird produziert von Podcastliebe, deiner Full Service Podcast Agentur. Mehr dazu: https://podcastliebe.net

Clinical AI statt Nachschlagen: Wie AMBOSS den nächsten Schritt geht | 19

07.04.2026•56:02

In dieser Folge von Diagnose Zukunft spreche ich mit Dr. med. Patricia Hinske und Hannes Rössler von AMBOSS. Patricia ist Ärztin und verantwortet den Bereich klinische Innovation, während Hannes als Produktdirektor die Entwicklung der klinischen Produkte und AI-Erfahrungen vorantreibt. Gemeinsam geben sie einen tiefen Einblick, wie sich AMBOSS von einer Lern- und Wissensplattform hin zu einem KI-gestützten Clinical Decision Support System entwickelt – und welche technologischen, regulatorischen und praktischen Herausforderungen dabei entstehen. Ein besonderer Fokus liegt auf dem neuen AI Mode („Lisa“), der es ermöglicht, medizinisches Wissen kontextbezogen, evidenzbasiert und in natürlicher Sprache direkt im Klinikalltag verfügbar zu machen – bei gleichzeitig maximaler Transparenz und Sicherheit. Zentrale Fragen aus unserem Gespräch: * Wie entwickelt sich AMBOSS von einer Lernplattform zu einem Clinical Decision Support System auf KI-Basis? * Was steckt hinter dem AI Mode („Lisa“) – und wie unterscheidet er sich von klassischen LLMs wie ChatGPT? * Warum ist die Nutzung von offenen KI-Tools im Klinikalltag hoch riskant – trotz ihrer Beliebtheit? * Wie geht AMBOSS mit dem Problem der Halluzinationen (Konfabulation) bei LLMs um? * Welche Rolle spielen kuratierte Daten, Evaluations-Benchmarks und UX-Design für sichere KI im Gesundheitswesen? * Warum sind klassische Benchmarks (z. B. Multiple-Choice-Tests) nicht ausreichend, um medizinische KI zu bewerten? Diese Folge liefert dir einen sehr konkreten Einblick, wie medizinische KI heute tatsächlich gebaut und eingesetzt wird – jenseits von Buzzwords. Patricia und Hannes zeigen, warum generische Modelle wie ChatGPT im klinischen Kontext schnell an ihre Grenzen stoßen und weshalb kuratierte Daten, Transparenz und saubere Evaluationsmechanismen entscheidend sind, um sichere Anwendungen zu entwickeln. Gleichzeitig wird klar, dass KI im Gesundheitswesen nicht nur ein Technologieproblem ist: Regulierung, Systemlandschaften und fehlende Interoperabilität sind zentrale Bremsfaktoren. Wer verstehen will, wie Clinical Decision Support der nächsten Generation aussieht – und welche Hürden noch überwunden werden müssen – bekommt hier fundierte, praxisnahe Einblicke direkt aus der Produktentwicklung eines der relevantesten Player im Markt. RESSOURCEN / LINKS: Vernetze dich mit Dr. med. Patricia Hinske bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/patricia-hinske Vernetze dich mit Hannes Rössler bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/hannes-rössler-50a406155 Weitere Infos zu AMBOSS: https://www.amboss.com/de Vernetze dich mit Maximilian bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maximiliangreschke Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com Melde dich für den Newsletter „Entlass-Brief” an, um keine Neuigkeiten von Recare zu verpassen: https://reca.re/podcast-newsletter Vorschläge für Podcastgäste und Themen nehmen wir gerne über podcast@recaresolutions.com entgegen. Dir gefällt, was du hörst? Dann hinterlasse mir gern eine 5-Sterne-Bewertung auf Spotify (https://open.spotify.com/show/2FtzaUXERgSUaWai1rNQkQ?si=ae72320e75054cdd) und bei Apple Podcasts (https://podcasts.apple.com/us/podcast/diagnose-zukunft-künstliche-intelligenz-ki-ai-gesundheitswesen/id1818130282), schreib dort eine Rezension und abonniere den Podcast. Vielen Dank für deine Unterstützung! Dieser Podcast wird produziert von Podcastliebe, deiner Full Service Podcast Agentur. Mehr dazu: https://podcastliebe.net

Wenn Räume intelligent werden: KI-Assistenz für Pflege und Klinikalltag – Interview mit Amir Humanfar | 18

24.03.2026•1:02:01

In dieser Folge von Diagnose: Zukunft spreche ich mit Amir Humanfar, Mitgründer und Geschäftsführer von Livy Care. Das Unternehmen entwickelt KI-basierte Raumassistenten für Pflegeeinrichtungen und Krankenhäuser. Die Technologie kombiniert verschiedene Sensoren, KI-Modelle und Edge-Computing, um Situationen im Patientenzimmer zu erkennen, Pflegekräfte zu entlasten und administrative Prozesse zu automatisieren. Neben der Technologie selbst sprechen wir als Gründer auch offen über die strukturellen Herausforderungen der Gesundheitsbranche: Interoperabilität zwischen IT-Systemen, regulatorische Hürden, Finanzierung neuer Technologien und die Frage, wie europäische Innovation im Wettbewerb mit den USA bestehen kann. Zentrale Fragen aus unserem Gespräch: - Was genau ist ein KI-Raumassistent – und wie funktioniert die Kombination aus Sensorik, Edge-Computing und KI in Patientenzimmern? - Wie können Raumdaten und KI helfen, Pflegekräfte zu entlasten, Risiken früher zu erkennen und Dokumentation zu automatisieren? - Welche Rolle spielen Computer Vision, Machine Learning und multimodale Modelle in solchen Systemen? - Warum ist Interoperabilität zwischen Klinik- und Pflegesystemen einer der größten Innovationsblocker im Gesundheitswesen? - Wie lassen sich KI-Lösungen im Pflege- und Klinikalltag finanzieren, wenn Einsparungen oft indirekt entstehen? - Warum tun sich europäische Gesundheits-Startups schwer, international zu skalieren – und welche Rolle spielen Regulierung und fragmentierte Märkte dabei? Diese Folge zeigt sehr konkret, wie KI bereits heute im Alltag von Pflegeeinrichtungen und Kliniken eingesetzt werden kann – und wo die größten Hürden noch liegen. Amir Humanfar erklärt praxisnah, wie Sensorik, Machine Learning und neue KI-Modelle zusammenspielen, um Patientenzimmer „intelligent“ zu machen und Pflegekräfte bei Routineaufgaben zu entlasten. Gleichzeitig wird deutlich, dass technologische Innovation allein nicht reicht: Ohne bessere Interoperabilität zwischen Systemen, pragmatische Regulierung und neue Finanzierungsmodelle bleibt viel Potenzial ungenutzt. Wer verstehen möchte, wie KI tatsächlich in der Versorgung ankommt – und warum der Weg dorthin oft komplizierter ist als die Technologie selbst – bekommt in dieser Folge einen ehrlichen Einblick aus der Perspektive zweier Gründer, die genau an diesen Herausforderungen arbeiten. RESSOURCEN / LINKS: Vernetze dich mit Amir bei LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/amir-humanfar-9ab12b102 Weitere Infos zu HUM Systems GmbH - Hersteller von Livy: https://livy-care.com/de Vernetze dich mit Maximilian bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maximiliangreschke Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com Melde dich für den Newsletter „Entlass-Brief” an, um keine Neuigkeiten von Recare zu verpassen: https://reca.re/podcast-newsletter Vorschläge für Podcastgäste und Themen nehmen wir gerne über podcast@recaresolutions.com entgegen. Dir gefällt, was du hörst? Dann hinterlasse mir gern eine 5-Sterne-Bewertung auf Spotify (https://open.spotify.com/show/2FtzaUXERgSUaWai1rNQkQ?si=ae72320e75054cdd) und bei Apple Podcasts (https://podcasts.apple.com/us/podcast/diagnose-zukunft-künstliche-intelligenz-ki-ai-gesundheitswesen/id1818130282), schreib dort eine Rezension und abonniere den Podcast. Vielen Dank für deine Unterstützung! Dieser Podcast wird produziert von Podcastliebe, deiner Full Service Podcast Agentur. Mehr dazu: https://podcastliebe.net