AI. Innovation. Alles dazwischen.

KI analysiert Unterlagen, vergleicht mit Richtlinien und schlägt Entscheidungen vor – die Verwaltung trifft die endgültige Entscheidung.

Automatisierte Beobachtung von Nebenwirkungsclustern in Patientenfeedbacks, Foren oder EHRs, z. B. nach Launch eines neuen Medikaments.

Extraktion relevanter Infos aus E-Mails, Formularen oder Fotos zur Vorqualifizierung von Haftpflicht- und Kaskoschäden.

NLP analysiert Arztbriefe und Klinikberichte auf Klarheit, Risiken und medikamentöse Hinweise für eine strukturiertere Kommunikation mit Patient:innen.

Machine Learning klassifiziert Krankenhausfälle für Abrechnung und Qualitätssicherung schneller, nachvollziehbar und auditfähig.

Automatisiertes Durchsuchen und Zusammenfassen tausender Studien zu Proteinverhalten, Rezeptorwirkung oder Metabolisierung.

Automatisches Auslesen, Zuordnen und Weiterverarbeiten von Lieferscheinen, Frachtbriefen und Rechnungen.

Nach Leufkens et al. (2012) werden bei typischen Koloskopie-Screenings 22 % - 28 % der Polypen und 20 % - 24 % der Adenome übersehen. Durch maschinelles Lernen kann das 2D-Livebild der Koloskopie in ein 3D-Modell des Dickdarms rekonstruiert werden, in dem Segmente hervorgehoben werden, die einer zusätzlichen Abdeckung bedürfen.

Vorhersagemodelle für Bettenauslastung, Notaufnahmezahlen oder personalintensive Leistungen verbessern Planung & Schichtsteuerung.

Frühzeitige Identifikation von Verzögerungen, Engpässen oder Dateninkonsistenzen mit Hilfe von überwachten und unüberwachten Lernverfahren.

Risikoanalyse und dynamische Entwicklungen im Anlage- und Kapitalmarktbereich – mit Hilfe von Vorhersagemodellen auf tagesaktuellen Parametern.

Computer Vision zur Identifikation und Klassifikation von Paketen, Paletten oder beschädigten Einheiten.

Computer Vision erkennt Produkte via Kamera, z. B. an SB-Kassen, zur Diebstahlprävention oder Inventurautomatisierung.

Automatisierte, nachvollziehbare und schnellere Codierung von Ethikanträgen, Studienprotokollen, Berichten oder AE-Dokumentation.

Virtuelle Sensoren messen Produktionsparameter ohne zusätzliche Hardware. Maschinelles Lernen nutzt vorhandene Daten, etwa Temperatur- oder Stromwerte, um daraus neue, wertvolle Variablen abzuleiten.

Das berühmte "Enhance!" von CSI und anderen Fernsehserien ist kein Witz mehr. Mit dem neuen Generativen Adversarialnetzwerk kann die Bildauflösung von einem oder einer Reihe von Bildern mit niedrigerer Auflösung verbessert werden.

Prognosemodelle erkennen Risiken durch Verspätungen, Engpässe oder Grenzstillstände und schlagen Alternativen dynamisch vor.

Effizientere Verarbeitung von Kontoeröffnungsunterlagen oder Vermögensberichtsdaten durch Natural Language Processing (NLP).

Conversational AI für Fahrer:innen: NLP-Modelle erkennen Absichten und steuern Bordfunktionen situationsabhängig – auch offlinefähig.

Verlässliche Prognosen über Strompreise, Handelsvolumen oder Kundennachfrage auf Stunden-, Tages- oder Monatssicht.

Per Kamera und Deep Learning können Nahtfehler, Lackeinschlüsse oder Bauteilabweichungen frühzeitig detektiert und dokumentiert werden.