Branche - Healthcare

Engineering für Systeme, bei denen ein Bug zum Patientenrisiko wird.

Ihr klinisches KI-Feature ist blockiert, weil ein Arzt gefragt hat, wie es entschieden hat. Ihre EHR-Integration liegt Monate hinter dem Zeitplan. Ihre Datenpipeline ist HIPAA-relevant, wurde aber nie formal auditiert. Im Gesundheitswesen muss das Engineering Anforderungen an die Patientensicherheit überstehen — nicht nur Software-Tests.

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Zur HIPAA-Compliance

Wir sind ein Engineering-Unternehmen, keine HIPAA-Compliance-Beratung. Wir bauen Systeme, die HIPAA-bewusst architektiert sind — PHI-Grenzen im Code durchgesetzt, Zugriffskontrollen korrekt implementiert, Datenflüsse dokumentiert. Die finale HIPAA-Compliance-Zertifizierung liegt bei Ihrem Rechts- und Compliance-Team. Wir haben diesen Prozess schon oft begleitet.

Wo wir helfen

Die Engineering-Probleme, die wir im Healthtech-Bereich am häufigsten sehen.

Diese stammen aus Engagements mit Healthtech-Teams, Krankenhaussystemen und klinischen KI-Plattformen in den Bereichen Patientenaufnahme, EHR-Integration und Dateninfrastruktur.

KI-Features, denen klinische Stakeholder nicht vertrauen

Ein LLM, das Notizen zusammenfasst oder Anomalien markiert, ist wertvoll — bis ein Arzt fragt, wie es entschieden hat. Klinische KI in Produktion braucht von Tag eins an Erklärbarkeit, Human-in-the-Loop-Kontrollen und Audit-Trails.

EHR-Integration, die Monate statt Wochen dauert

HL7 FHIR, Epic, Cerner — jede Integration ist anders, langsamer als erwartet und voller Randfälle, die erst in der Produktion auftauchen. Es richtig zu machen erfordert Erfahrung mit den spezifischen Eigenheiten jedes Systems, nicht nur Kenntnis des Standards.

Datenpipelines, die nicht sicher für den klinischen Einsatz sind

PHI, das über Umgebungsgrenzen hinweg leckt. Logging, das Daten erfasst, die es nicht sollte. Trainingspipelines, die anonymisierte Daten mit Produktionsdaten vermischen. Das ist nicht theoretisch.

Produkte für einen einzelnen Standort, die auf zehn skalieren müssen

Hartcodierte Workflows. Konfiguration in Tabellenkalkulationen verwaltet. Multi-Tenancy nachträglich angeflanscht. Die Architektur funktionierte für den Pilot-Standort — sie funktioniert nicht für den Enterprise-Rollout.

Inferenzlatenz, die klinische KI unpraktikabel macht

Modelle, die in der Evaluation genau bewerten, aber zu langsam für einen klinischen Workflow sind. Passt es nicht in die klinische Latenzanforderung, wird es nicht genutzt — unabhängig von der Genauigkeit.

Systeme, die ein Audit nicht überstehen

Incident-Response, die nicht dokumentiert ist. Zugriffskontrollen, die technisch vorhanden, aber nicht durchgesetzt sind. Change-Logs, die existieren, aber nicht durchsuchbar sind. Kommt ein Auditor, sind das keine theoretischen Lücken — das sind Findings.

Ein neues Healthcare-Produkt bauen, das sein erstes Compliance-Review besteht

PHI-Grenzen, Zugriffskontrollen, Audit-Logging und Datenfluss-Dokumentation sind Architekturentscheidungen, keine Compliance-Patches. Healthcare-Produkte, die ohne diese Grundlagen starten, verbringen die nächsten zwei Jahre mit Nachrüstung — während sie gleichzeitig auf neue Standorte und Enterprise-Kunden skalieren wollen.

Lösungen, die Fachexperten erfordern

Manche Engagements überspannen Branchen und technische Herausforderungen zugleich. Entdecken Sie die vollständige Lösungsübersicht, um die passende zu finden.

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Nachgewiesene Ergebnisse

Was vergleichbare Engagements geliefert haben.

Healthtech - Series AKlinische KI
Inferenzkosten um 73 % reduziert — gleiche klinische Genauigkeit

Eine KI zur Patientenaufnahme lief bei jeder Interaktion mit GPT-4o. Genau, aber teuer und zu langsam für die Latenzanforderungen klinischer Workflows. Wir bauten die Pipeline als geroutetes Multi-Modell-System neu — kleine Modelle für das Triage-Routing, größere Modelle nur wenn Komplexität es erfordert. Das Ergebnis: ein Drittel der Kosten, halbe Latenz, gleiche Genauigkeit im klinischen Evaluationssatz.

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Systemtypen

Was wir für Healthcare-Teams bauen.

Das sind die Kategorien von Healthcare-Systemen, die wir am häufigsten bauen und modernisieren. Die meisten starten mit einem Produkt-Pilot, um den technischen Ansatz zu validieren, bevor ein vollständiger Build beauftragt wird.

Mehr über den Produkt-Pilot →
  • Klinische KI mit Erklärbarkeit und Audit-Trails
  • Automatisierung von Patientenaufnahme und Triage
  • HL7 FHIR / EHR-Integration (Epic, Cerner)
  • HIPAA-bewusste Dateninfrastruktur-Architektur
  • Verarbeitung und Klassifizierung medizinischer Dokumente
  • Interoperabilitäts- und Datenaustauschsysteme
  • Multi-Tenant-Healthcare-SaaS-Plattformen
  • Inferenzoptimierung für klinische Workflows
  • Remote-Patientenüberwachung (RPM)
  • Telemedizin- und virtuelle Versorgungsplattformen
Selected work

Personalisierte Pflege-KI nach HIPAA-konformen Architekturstandards gebaut.

Kundenfeedback

Was Kunden über die Zusammenarbeit mit uns sagen.

Collaborating with Insoftex on our healthcare project proved to be transformative. Their team skillfully re-architected our platform based on comprehensive feedback, delivering exceptional results. They effectively addressed complex challenges while maintaining a strong emphasis on quality and precision. We look forward to continuing our partnership and highly recommend Insoftex to anyone seeking innovative, high-quality solutions.
Dmitry Shteyn

Dmitry Shteyn

CTO · VURVhealth · USA

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