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KI-Automatisierung

Medizinischer SektorProjekterfahrung

KI-Agenten prüfen eingereichte Unterlagen, extrahieren Daten und beantworten Fragen auf Basis interner Wissensdokumente, mit Eskalation an Menschen bei Unsicherheit.

PythonLangChainOpenAI APIPineconeFastAPI
Symbolbild: Fachpersonal mit TabletSymbolbild

RAG

Antworten mit Quellenangabe

Human

in the Loop bei unsicheren Fällen

Log

jedes Schritts für die Nachvollziehbarkeit

Aus Vertraulichkeitsgründen nennen wir weder Auftraggeber noch Kennzahlen dieses Projekts.

Ausgangslage

Onboarding im medizinischen Umfeld bedeutet viele Unterlagen, wiederkehrende Rückfragen und Daten, die in mehrere Systeme übertragen werden. Fachpersonal verbringt Zeit mit Routinearbeit.

Gleichzeitig gelten hohe Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Datenschutz: Jede automatische Entscheidung muss prüfbar sein.

Lösung

Agenten klassifizieren eingereichte Dokumente, extrahieren relevante Felder und prüfen sie gegen Regeln.

Eine RAG-Pipeline mit Vektordatenbank beantwortet Fragen auf Basis interner Richtlinien und nennt die Quelle der Antwort.

Unsichere Fälle gehen mit Begründung an Fachpersonal. Jeder Schritt wird protokolliert.

Das steckt drin

  • Agenten-Orchestrierung mit LangChain
  • RAG-Pipeline mit Vektordatenbank
  • Mensch entscheidet bei unsicheren Fällen
  • Protokoll jedes Agenten-Schritts

Passende Leistung

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