PIPELINEKI-Automatisierung · Branche
KI-Automatisierung für Arztpraxen
Abläufe, die bisher an fehlendem Urteilsvermögen scheiterten — Texte einordnen, Dokumente lesen, Entscheidungen vorbereiten. Bei Arztpraxen heißt das konkret: Das Telefon ist zwischen acht und zehn Uhr durchgehend besetzt — genau dort setzt ein solches Projekt an.
KI-Automatisierung für Arztpraxen löst ein konkretes Problem: Das Telefon ist zwischen acht und zehn Uhr durchgehend besetzt. Ein Projekt dauert üblicherweise 4 bis 8 Wochen, der Preis hängt vom Umfang ab und wird nach einem kurzen Erstgespräch vorgeschlagen — nicht pauschal für die ganze Branche.
01 — Ausgangslage
Warum Arztpraxen das brauchen
- Das Telefon ist zwischen acht und zehn Uhr durchgehend besetzt
- Rezeptbestellungen und Terminwünsche laufen über dieselbe Leitung
- Nichterscheinen ohne Absage kostet Behandlungszeit
Klassische Automatisierung scheitert an unstrukturierten Dingen: eine E-Mail verstehen, ein Formular in freiem Text lesen, aus einem Angebot die relevanten Positionen ziehen.
02 — Anwendung
KI-Automatisierung im Alltag einer Arztpraxis
Rezeptbestellungen laufen über ein Formular. Damit fällt ein erheblicher Teil der Vormittagsanrufe weg — ohne dass jemand weniger erreicht wird.
- Klassifikation eingehender Nachrichten nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit
- Extraktion strukturierter Daten aus E-Mails, PDFs und Formularen
- Vorformulierte Antwortentwürfe, die eine Person nur noch freigibt
- Zusammenfassungen langer Vorgänge für die Übergabe
- Klare Schwelle, ab der ein Mensch entscheidet — nichts läuft ungeprüft durch
- Protokoll jeder Entscheidung, damit nachvollziehbar bleibt, warum etwas passiert ist
03 — Ablauf
Wie ein Projekt läuft
Anwendungsfall schärfen
Nicht „wir machen was mit KI", sondern ein konkreter Ablauf mit messbarem Ergebnis.
Testdaten sammeln
Wir brauchen echte Beispiele aus eurem Betrieb — je unsauberer, desto besser für den Test.
Bauen und messen
Der Ablauf wird gebaut und gegen die Testdaten gemessen. Erst wenn die Trefferquote stimmt, geht er live.
Kontrollierter Betrieb
Anfangs prüft ein Mensch jede Entscheidung. Je nach Ergebnis wird die Prüfschwelle schrittweise gelockert.
04 — Kosten
Aufwand und Laufzeit
- Preis
- Individuell nach Aufwand
- Typische Laufzeit
- 4 bis 8 Wochen
Je nach Anwendungsfall und Datenlage. Ein Fixpreis lässt sich erst nach dem Erstgespräch seriös nennen — schreibt uns kurz euer Vorhaben, und wir schicken einen Vorschlag, der zu Umfang und Aufwand passt.
Für Digitalisierungsvorhaben gibt es in Österreich mehrere Förderschienen, etwa KMU.DIGITAL oder die aws-Digitalisierungsförderung. Ob und in welcher Höhe eine davon aktuell für euer Vorhaben infrage kommt, prüfen wir individuell mit euch. Aktuelle Bedingungen: kmudigital.at, aws.at.
05 — Fragen
Häufige Fragen
Was sagt der EU AI Act dazu?
Die meisten betrieblichen Anwendungsfälle fallen in die Kategorie mit geringem Risiko und lösen vor allem Transparenzpflichten aus. Wo Kunden direkt mit dem System sprechen oder KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, kennzeichnen wir das. Bei Anwendungen im Personalbereich schauen wir genauer hin, dort gelten strengere Regeln.
Können wir klein anfangen?
Das ist der einzige sinnvolle Weg. Ein Anwendungsfall, acht Wochen, messbares Ergebnis. Was danach kommt, entscheidet ihr auf Basis dessen, was ihr gesehen habt.
Brauchen wir dafür große Datenmengen?
Nein. Anders als beim klassischen maschinellen Lernen reichen für die meisten Anwendungsfälle ein paar Dutzend gute Beispiele, weil das Sprachmodell die Sprachkompetenz schon mitbringt.
Was, wenn sich die Dokumente oder Formate ändern?
Solange die inhaltliche Bedeutung gleich bleibt, kommt das System gut zurecht — anders als starre, feldbasierte Erkennung. Grundlegend neue Dokumentarten brauchen eine kurze Nachjustierung, keinen Neubau.
Wie zuverlässig ist das?
Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir messen es, bevor etwas live geht. Bei Klassifikation eingehender Nachrichten liegen gut gebaute Systeme regelmäßig über neunzig Prozent. Entscheidend ist nicht die Quote allein, sondern was bei einem Fehler passiert — deshalb bauen wir immer eine Prüfschwelle ein.
Ist das mit dem Datenschutz im Gesundheitsbereich vereinbar?
Gesundheitsdaten sind besonders geschützt, deshalb gelten strengere Anforderungen: europäische Verarbeitung, Auftragsverarbeitungsvertrag, Verschlüsselung, enge Löschfristen und Zugriff nur für berechtigte Personen. Wir bauen entsprechend — ein Terminsystem, das nur Name und Terminart kennt, ist datenschutzrechtlich unproblematischer als eines, das Symptome erfasst.
Ersetzt das die Ordinationshilfe am Telefon?
Nein, es entlastet sie. Der Anteil an Anrufen, der reine Terminvergabe und Rezeptbestellung ist, liegt in vielen Praxen bei mehr als der Hälfte. Genau dieser Teil lässt sich verlagern — für alles andere bleibt mehr Zeit.
Wie senken wir Nichterscheinen?
Erinnerung 24 Stunden vorher plus eine kurze am Terminmorgen, jeweils mit einfacher Absagemöglichkeit. Wer leicht absagen kann, sagt ab — und der Termin wird neu vergeben, statt leer zu bleiben.
Rechnet sich eine KI-Automatisierung für eine kleine Arztpraxis?
Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei Arztpraxen ist der Ansatzpunkt meist Terminvergabe online mit Terminarten und Dauer. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.
06 — Weiter
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Nächster Schritt
Reden wir kurz darüber, ob sich das bei euch rechnet.
Ein Gespräch von zwanzig Minuten reicht meistens, um zu klären, ob ein Projekt Sinn hat. Wenn nicht, sagen wir das — das ist billiger für beide Seiten als ein Angebot, das niemand braucht.