Niologic GmbH
AI Design Sprint: Sicher getesteter KI‑Agent für medizinische Spezial-Software
Niologic entwickelte im AI Design Sprint mit Medavis part of Synava einen getesteten KI‑Agenten für den Support komplexer Radiologie‑Software. Fachvokabular, Kundenkonfigurationen und Versionen werden sicher berücksichtigt – Antworten werden punktgenau.
Kennzahlen
Skalierbare Tests und automatische Evaluation sichern die Genauigkeit des KI‑Agents im Support. In dieser Fallstudie stehen medizinisches Fachvokabular, Methode und Nachweisführung im Fokus.
„Alex und Niologic hat uns in einem AI Design Sprint sehr geholfen, unsere Support-Prozesse mit KI zu automatisieren. Dabei war es sehr hilfreich, den Status Quo aufzunehmen und zu hinterfragen. Niologic hat uns geholfen ein Vokabular bzw. eine Ontologie unserer Prozesse und Systeme aufzustellen, damit die KI-Systeme bessere Antworten geben können. Insgesamt eine erfolgreiche und angenehme Zusammenarbeit!“
Vollständige Bewertung lesen„Alex und Niologic hat uns in einem AI Design Sprint sehr geholfen, unsere Support-Prozesse mit KI zu automatisieren. Dabei war es sehr hilfreich, den Status Quo aufzunehmen und zu hinterfragen. Niologic hat uns geholfen ein Vokabular bzw. eine Ontologie unserer Prozesse und Systeme aufzustellen, damit die KI-Systeme bessere Antworten geben können. Insgesamt eine erfolgreiche und angenehme Zusammenarbeit!“
Synava mit Medavis entwickelt Radiologie- und medizinische Praxissoftware, die überwiegend beim Kunden installiert ist. Der Support muss je Installation Versionsstände, Konfigurationen und Einsatzzwecke kennen und Anfragen in der Fachsprache von Klinik und Radiologie korrekt verstehen.
Warum der Support an Grenzen stieß
- Stark variierende Prozesse je Einrichtung und Fachbereich
- Viele Fachbegriffe und Abkürzungen in Anfragen
- lange Einarbeitungszeiten bei gleichzeitig starkem Wachstum
- Verteilte Informationen in internen Systemen (Version, Konfiguration, Einsatzbereich)
Das erschwert schnelle, punktgenaue Antworten. Ein Support-Prozess, der Fachsprache versteht und Kundenspezifika sicher einbezieht, wurde zum zentralen Hebel für Qualität und Skalierbarkeit.
Der AI Design Sprint sollte einen sicheren, skalierbaren KI-unterstützten Support aufsetzen und belastbar machen.
- Domänenwissen abbilden: Fachprozesse und Vokabular der Klinikpraxis erfassen
- Interne Systeme anbinden: Installationsdaten, Versionen, Knowledge-Base, bekannte Probleme, Konfigurationen nutzbar machen
- KI-Architektur definieren, die Fachvokabular und Kundendaten zusammenführt (AWS-basiert)
- Skalierbare Tests und automatische Evaluation der KI-Antworten etablieren
- Iterativ erste Teilprozesse früh als Assistenz bereitstellen
- Roadmap für Rollout und weitere Optimierungen liefern
Im Sprint wurden Prozesswissen, Datenanbindungen und Qualitätssicherung Schritt für Schritt zusammengeführt.
- Fachprozesse strukturiert und domänenspezifisches Vokabular aufbereitet
- Relevante interne Systeme integriert; Installations- und Versionsdaten im Kontext verfügbar gemacht
- Testdaten aufgebaut; automatische Evaluation der KI-Aussagen implementiert
- Erste Assistenzfunktionen für Teilprozesse nach kurzer Zeit im Support nutzbar gemacht
- Prompt- und Context-Engineering gezielt auf Klinikanforderungen optimiert
- Ergebnis: Eine auf Support-Genauigkeit optimierte KI-Agent-Lösung plus dokumentierte Roadmap für den weiteren Ausbau, inklusive Behandlung seltener Fälle
Damit versteht der Agent die Fachsprache von Klinikpersonal und bezieht Antworten präzise auf die Software von Synava/Medavis.
KI‑gestützten Support sicher einführen – starten Sie mit einem AI Design Sprint
Wenn Sie komplexe B2B-Software supporten und präzise Antworten in der Fachsprache Ihrer Kunden liefern wollen, starten wir mit einem AI Design Sprint: Architektur, Tests und Roadmap – fokussiert auf messbare Qualität.
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