TietAI hat 2,5 Mio. € Seed-Finanzierung erhalten, um KI ins operative Herz von Krankenhäusern zu bringen

KI in Gesundheitsdaten zum Laufen bringen

TietAI Intelligence

Ein vollständiges KI-Betriebssystem, speziell für Gesundheitssysteme entwickelt. Eine umfangreiche Anzahl von Konnektoren hilft Ihnen, die gängigsten Systeme und Protokolle zu integrieren.

Unterstützung von Teams bei der Erstellung von Workflows gemäß Benutzeranweisungen mit minimalem Code-Einsatz; plus Definition ausgefeilter Entscheidungslogik, unterstützt von sicheren KI-Agenten.

FHIR Server für klinischen Datenaustausch
KI in Gesundheitsdaten zum Laufen bringen

Warum es wichtig ist

01

Vollständiger Werkzeugkasten

Ein umfangreiches Set vorgefertigter Konnektoren, Werkzeuge und Agenten, die unsere Agenten befähigen, spezialisierte Aufgaben im Gesundheitsbereich auszuführen

02

Effizienz

Die gemeinsame Nutzung multimodaler LVLM (Large Visual and Language Models) und medizinischer vSLM (Small Language Models) optimierte die Ressourcennutzung und hohe Präzision bei allen Aufgaben.

03

Öffentliche und private Modelle

Eine Kombination aus eigenen Modellen und öffentlichen Modellen ermöglicht große Bereitstellungsflexibilität und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Anwendungsfälle: luftdichte vollständige On-Premises-Bereitstellungen.

04

Leitplanken und Compliance

Umfassende Einhaltung von Gesundheitsvorschriften (HIPAA, GDPR, SOC 2 Type II) und integrierte Leitplanken zur Gewährleistung sicherer und ethischer KI-Nutzung.

Deterministische Agenten

Agenten mit reproduzierbaren Ausführungen

Wir haben eine eigene LLM-Runtime entwickelt, um reproduzierbare Ausführungen von KI-Agenten zu gewährleisten, einschließlich Agenten auf Basis multimodaler Sprachmodelle.

Die Engine läuft mit kommerziellen, kundenspezifischen und offenen Modellen. Sie kann außerdem optimierte Modelle on-premise bereitstellen und gibt Nutzern volle Sicherheit: kontrollierbare Antworten in einer kontrollierten Computing-Umgebung.

Deterministische Agenten-Runtime für reproduzierbare Ausführungen multimodaler Modelle
Fähigkeiten hinter diesen Agenten

HIPAA-konform

Vollständige BAA-Unterstützung mit End-to-End-Verschlüsselung und PHI-Schutz

SOC 2 Type II

Umfassende Sicherheitskontrollen, geprüft von Drittprüfern

GDPR-bereit

Datenminimierung und Privacy-by-Design-Architektur

Klinisch validiert

Rigoros getestet an klinischen Datensätzen und Expertenbewertungen

99,9% Verfügbarkeit

Enterprise-SLA mit redundanter Infrastruktur und Disaster Recovery

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Agentenvalidierung, Unit-Tests, Observability-Metriken und Compliance-Metadaten

Agenten-Absicherung

Validation by design

TietAI Intelligence integriert Validierungs-Workflows und Unit-Tests, damit Teams jeden Agenten vor dem Einsatz testen und anschließend Observability-Metriken über Läufe, Tools, Prompts und Outputs hinweg überwachen können.

Derselbe Prozess erzeugt ein breites Spektrum maschinenlesbarer Metadaten für Audit, Risiko und Lebenszyklus-Governance. Diese Einrichtung hilft Agenten, Anforderungen des EU AI Act zu erfüllen, und unterstützt die Ausrichtung an ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, OECD-KI-Prinzipien und weiteren internationalen KI-Compliance-Rahmenwerken.

Vollständig ausgestatteter Werkzeugkasten

Grundfähigkeiten der Agenten

Unsere Agenten sind mit einem umfassenden Set von Werkzeugen und Funktionen ausgestattet, um verschiedene Herausforderungen bei der Gesundheitsintegration zu bewältigen.

Dokumentenverwaltung

Wissensdatenbanken aus statischen Dokumenten (PDF, Word, Excel usw.) oder Abrufen relevanter Informationen aus dem Internet.

Kontext-Engineering

Erweiterte Kontextverwaltungsfähigkeiten, einschließlich Speicher, Zusammenfassung und Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die Agentenleistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Überprüfbar

Das Agentenprotokoll wird sicher mit vollständigen Audit-Trails (nach Anonymisierung und Verschlüsselung) gespeichert, um die Aktivität zu verfolgen und einen kontinuierlichen Lernkreislauf zu ermöglichen

Gesundheitsdaten stärken

Nahtlose, sichere Gesundheitsdatenintegration