- HTX | Private KI fuer europaeische Unternehmen — ORCA · MANTA · KOI · TIDE/
- KOI — KI für Anästhesie | ASA-PS-Klassifikation -89% Fehler | HTX/
KOI — KI für Anästhesie | ASA-PS-Klassifikation -89% Fehler | HTX
KI fuer die Anaesthesie.
Automatische ASA-PS-Klassifikation mit fortschrittlichen Reasoning-Modellen. -89% Klassifikationsfehler im Vergleich zu Aerzten. Klinische Daten, die Ihr Krankenhaus nie verlassen.
Klassifikationsfehlers
fortschrittlicher Modelle
on-premise
Entscheidungsunterstuetzung fuer den Anaesthesisten.
Die ASA-PS-Klassifikation ist der Standard fuer die praeoperative Risikobewertung. Doch die Inter-Rater-Variabilitaet ist hoch: Aerzte stimmen nur in 7 von 10 Faellen ueberein. KOI reduziert diese Variabilitaet mit fortschrittlicher Reasoning-KI.
Patientenakte analysieren
KOI empfaengt Patientendaten: Anamnese, koerperliche Untersuchung, Diagnostik. Das KI-Modell analysiert das vollstaendige klinische Bild.
Chain-of-ThoughtASA-PS-Klassifikation
Das Modell erstellt eine ASA-PS-Klassifikation mit detailliertem klinischen Reasoning und Konfidenzwert. Jede Entscheidung ist erklaerbar und ueberpruefbar.
97,5% GenauigkeitAerztliche Entscheidung
Der Anaesthesist bewertet die vorgeschlagene Klassifikation, vergleicht sie mit seinem klinischen Urteil und entscheidet. KOI unterstuetzt, ersetzt nie.
Human-in-the-LoopValidiert an 20 standardisierten klinischen Faellen.
Die HTX-Studie bewertete 11 Sprachmodelle — von Modellen der ersten Generation (GPT-4, LLaMA) bis zu fortschrittlichen Reasoning-Modellen (GPT-o3, Claude Sonnet, DeepSeek R1) — an 20 klinischen Vignetten aus den meistuntersuchten ASA-PS-Benchmarks der Literatur.
Zentrale Ergebnisse: Fortschrittliche Modelle erreichen 97,5% Genauigkeit (95% KI: 92,9%-99,1%) und uebertreffen signifikant sowohl Modelle der ersten Generation (~77%) als auch den menschlichen Benchmark (7,7/10). Der mittlere Fehler sinkt von 2,3 auf 0,25 Fehlklassifikationen pro 10 Faelle.
DeepSeek R1, on-premise deploybar, zeigte perfekte Reproduzierbarkeit ueber wiederholte Trials — der Beweis, dass datenschutzkonformes Deployment ohne Genauigkeitsverlust moeglich ist.
Klinische Daten verlassen nie das Krankenhaus.
KOI laeuft auf PRISMA, der privaten KI-Infrastruktur von HTX. On-Premise oder europaeische Cloud, mit Ende-zu-Ende-Verschluesselung. Keine Patientendaten werden an externe Server gesendet.
38,4% der Studien zu LLMs im Gesundheitswesen implementieren keinen ausreichenden Datenschutz. KOI ist von Grund auf fuer DSGVO- und KI-Verordnung-Konformitaet konzipiert — denn im Gesundheitswesen ist Datenschutz nicht optional.
Gefoerdertes Forschungsprojekt
KOI entstand aus dem Projekt "ASA-PS Classification", gefoerdert von der Region Friaul-Julisch Venetien (LR 22/2022, Art. 7 — TRL 6-8 Validierung, Foerderung 90.000 EUR). In Zusammenarbeit mit dem Ospedale del Quadrante (Ramsay Sante) validiert das Projekt das KI-System fuer die ASA-PS-Klassifikation klinisch. Zeitraum: Dezember 2025 - November 2026. Derzeit Research Use Only (RUO) — Medizinprodukt-Zulassung fuer 2027 geplant.
KOI FAQ
Was ist KOI und wie funktioniert es?
KOI klassifiziert Patienten automatisch nach der ASA-PS-Skala fuer die Anaesthesiologie — 89% weniger Fehler als manuelle Klassifikation. Es verwendet fortschrittliche Reasoning-Modelle, die die Patientenakte analysieren und eine Klassifikation mit detaillierter klinischer Erklaerung erstellen.
Kann ich KOI in meinem Krankenhaus einsetzen?
Ja. KOI laeuft auf PRISMA, on-premise installierbar. Klinische Daten verlassen niemals die Einrichtung. Volle DSGVO- und KI-Verordnung-Konformitaet.
Ist KOI ein Medizinprodukt?
KOI ist derzeit als Research Use Only (RUO) klassifiziert — einsetzbar fuer Forschung und klinische Validierung, nicht fuer die diagnostische Praxis. HTX befindet sich in der Zertifizierung nach ISO 13485 und IEC 62304, die Zulassung als Medizinprodukt ist fuer 2027 geplant. KOI wird mit dem Ospedale del Quadrante (Ramsay Sante) entwickelt, unterstuetzt durch eine Foerderung von 90.000 EUR der Region FVG.