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Wer im Krankenhaus nach Robotik fragt, hört meistens: da Vinci. OP-Roboter verbessern Eingriffe, sparen einem Haus aber kaum Geld. Marco Brizzolara und Johannes Drexler schauen woanders hin: auf Reinigung, Logistik und Patientenbegleitung, also auf die repetitiven und körperlich harten Aufgaben, für die vielerorts das Personal fehlt.
Im Gespräch mit Maximilian Greschke erklären die beiden Gründer von Elvio Robotics, warum Robotik erst jetzt reif für den Klinikalltag ist, warum ein einzelner Roboter wenig bringt und weshalb Kliniken, die es auf eigene Faust versucht haben, oft gefragt haben: „Wo wart ihr die letzten zwei Jahre?“
Es geht um Aufzüge, Türen und WLAN als eigentliche Hürde, um einen Roboter namens „Helene Fischer“, um Cybersicherheit im lokalen Netz und um die Frage, wann humanoide Roboter in deutschen Kliniken arbeiten.
Themen der Folge
Über die Gäste
Marco Brizzolara ist Co-Founder und CEO von Elvio Robotics. Er hat in China für Horizon Robotics und TikTok gearbeitet und war zuletzt bei McKinsey auf Tech-Transformationen spezialisiert.
Johannes Drexler ist Co-Founder und CTO von Elvio Robotics. Er hat Robotik an der TU München studiert und war bei der Boring Company in den USA, bei Schwarzman Scholars in Peking und bei der Boston Consulting Group.
Diagnose: Zukunft ist der Podcast von Recare. Alle zwei Wochen spricht Maximilian Greschke, CEO von Recare, mit Stimmen aus Wissenschaft, Industrie und Klinikpraxis darüber, wie KI die Versorgung verändert und was das konkret für Kliniken, Pflege sowie Patientinnen und Patienten bedeutet. Abonnieren: diagnosezukunft.podigee.io
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Ressourcen:
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:
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/
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Weitere Infos zu Recare: https://recaresolutions.com
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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:
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
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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:
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/
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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:
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
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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:
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
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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:
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.
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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
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Wolf-Christian Vaross ist CIO des Universitätsklinikums Magdeburg – und kam ursprünglich aus ganz anderen Branchen ins Gesundheitswesen: Telekommunikation, Automobilindustrie (u. a. Audi Australien) und Softwareentwicklung. Was ihn beim Einstieg ins Krankenhaus zunächst überforderte – Silosysteme, fehlende Konnektivität, historisch gewachsene IT-Landschaften – wurde über die Jahre zu seinem zentralen Antrieb: Strukturen schaffen, Plattformen denken, Prozesse neu aufsetzen. Heute verantwortet er zentrale Transformationsfelder wie Datenstrategie, Interoperabilität, KI, Robotik und die IT-seitige Begleitung eines milliardenschweren Neubaus.
Zentrale Fragen der Folge:
Die Folge zeigt eindrücklich, dass digitale Transformation im Krankenhaus weder ein Tool-Thema noch ein reines IT-Projekt ist. Ohne klare Unternehmensstrategie bleibt jede KI-Initiative Stückwerk. Ohne Prozessverständnis verpufft jede Plattform. Und ohne organisatorische Verankerung wird Innovation zur Nebenbeschäftigung.
Besonders spannend ist der Blick auf die Verzahnung von Datenstrategie, KI und Robotik im Kontext eines großen Neubaus: Wer heute baut, muss zehn Jahre in die Zukunft denken – inklusive Logistikrobotern, KI-gestützter Dokumentation, prädiktiver Patientensteuerung und neuen Datenarchitekturen für Forschung und Versorgung.
Für Führungskräfte im Gesundheitswesen liefert die Episode konkrete Impulse:
Eine Folge für alle, die das Gesundheitswesen nicht nur digitalisieren, sondern strukturell neu denken wollen.
RESSOURCEN / LINKS:
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Weitere Infos zum Universitätsklinikum Magdeburg: https://www.med.ovgu.de/
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