Resilienz & Transformation
des Gesundheitswesens

Ein interdisziplinärer Falltrainer, der es Lernenden erlaubt, Fälle im Bereich Management, Medizin und Psychologie zu üben. Mit Feedbackfunktion, Tutoringfunktion und einer durch Autoren in Phasen modellierbaren KI. Zum Hackathon soll das Tool evaluiert und offene Fälle in einer Open-Source-Bibliothek veröffentlicht werden.

Baue deinen eigenen medizinischen Sprachbot mit UKSH, PwC und ElevenLabs! Entdecke kreative Workflows im Klinikkontext — von der Patientenaufnahme bis zur Krisenintervention. Durch die Skalierbarkeit im Krisenfall ist das Thema eng mit Resilienz verknüpft. Zu gewinnen: Credits & Lizenzen von ElevenLabs.

Aus alltäglichen Umgebungsgeräuschen und Gesprächen in Healthcare-Umgebungen automatisch Arztbriefe oder Pflegedokumentationen o.ä. erstellen. Das Thema wird im breiten Kontext bearbeitet. Gemeinsam mit Google Cloud, dem UKSH, Uniklinikum Freiburg und PwC. Weitere Partner gerne willkommen !

Eine KI-gestützte Chatfunktion soll Prozessdaten im OP-Bereich einfacher nutzbar machen und so Transparenz sowie Ressourceneffizienz verbessern. Operationssäle produzieren eine Fülle an Daten: Dokumentationen, Protokolle, Nachberichte und Sprachaufzeichnungen. Gemeinsam mit Squire untersuchen wir, wie moderne Sprachtools und KI-Modelle eingesetzt werden können, um OP-Abläufe automatisiert auszuwerten, zu dokumentieren und Prozesse zu verbessern. Ziel ist es, den administrativen Aufwand für klinisches Personal spürbar zu reduzieren und gleichzeitig die Qualität der Dokumentation zu erhöhen.

Mithilfe von Smartwatches könnten Vitaldaten und Bewegungsmuster kontinuierlich erfasst werden, um Risiken frühzeitiger zu erkennen und die Versorgung zu unterstützen. Das Patientenarmband ist eines der meistgenutzten, aber am wenigsten digitalisierten Elemente im Klinikalltag. In dieser Challenge dreht sich alles darum, wie smarte Wearables zur Schnittstelle zwischen Patient:in, Pflege und digitaler Infrastruktur werden können — von der Vitalwerterfassung über Bewegungsanalyse bis hin zu kontextsensitiven Benachrichtigungen für das Pflegepersonal.

Eine KI-gestützte Datenextraktion soll die bislang manuelle Dokumentation in der Schlaganfallversorgung vereinfachen und Mitarbeitende entlasten. Qualitätssicherung im Krankenhaus bedeutet heute noch vielfach: manuelle Dokumentation, zeitaufwändige Formularbögen und redundante Dateneingaben. Gemeinsam mit Tiplu und Recare untersuchen wir, wie sich Qualitätssicherungsbögen für die Schlaganfallbehandlung automatisch und intelligent befüllen lassen — auf Basis vorhandener klinischer Daten, KI-gestützter Extraktion und smarter Prozessintegration. Ziel ist es, den Dokumentationsaufwand erheblich zu reduzieren und gleichzeitig die Vollständigkeit der Qualitätssicherung zu verbessern.

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es KI-Systemen ermöglicht, sicher und strukturiert mit externen Datenquellen, Tools und Diensten zu interagieren. In dieser Challenge geht es darum, möglichst viele nützliche MCP-Server aufzubauen, die nahtlos mit dem offenen Isaree-Ökosystem zusammenarbeiten — und die nach dem Hackathon frei verfügbar bleiben. Isaree verfolgt die Vision einer offenen, kollaborativen KI-Infrastruktur für das Gesundheitswesen. MCP-Server sind dabei ein zentrales Bauprinzip: Sie ermöglichen es, klinische Datenquellen (z. B. FHIR-Endpunkte, Terminologieserver, Dokumentenarchive) als wiederverwendbare Kontextressourcen bereitzustellen, die von verschiedenen KI-Agenten genutzt werden können. Ziel ist es, beim Hackathon ein wachsendes, offenes MCP-Ressourcen-Ökosystem zu schaffen: Jedes Team kann eigene Server beisteuern, bestehende erweitern und die Ergebnisse direkt in Isaree-Workflows integrieren. Die besten Beiträge werden in einem öffentlichen Repository veröffentlicht und stehen der Community dauerhaft zur Verfügung.

Die Daten aus neu aufgesetzten Infrastrukturen und Geräteparks werden bei weitem noch nicht ausgeschöpft Dabei könnte man gerade in Kombination mit den modernen AI-Technologien, TI-Messenger, Voice-AI etc. ganz neue Serviceklassen schaffen, die Mitarbeiter:innen ggf. kombiniert mit Ambient-Technologien und geschickten Messengerstrukturen entlasten, indem immer die richtigen Live-Informationen zur Verfügung gestellt werden. Auf dieser Themen-Challenge-Insel wollen wir alle Ideen sammeln und sich gegenseitig befruchten lassen — und mit anderen Challenges Kontakt aufnehmen. Wir wollen dabei ganz bewusst auch nicht nur technisch arbeiten, sondern sind auch interessiert, Nutzer:innen und ihre Versorgungsprozesse sowie das Management mit passenden Kennzahlen abzuholen. Teilnehmer:innen sollen interdisziplinär und kreativ arbeiten können — wir sind gespannt auf eure Ideen.

In dieser Challenge wollen wir uns zusammen mit verschiedenen wissenschaftlichen Einrichtungen und dem Team von Caire.AI mit der Integration von Biodaten — hier auch speziell von Remote-PPG Daten (Blutdruckmessung per Kamera) u.a. kümmern. Dabei soll es ganzheitlich um die Themen Integration, Wertschöpfung und Prozesse gehen, damit das Thema auch praxisnah und schnell implementierbar bearbeitet wird.

Falschinformationen im Gesundheitswesen sind ein wachsendes Problem — gleichzeitig ist evidenzbasiertes Wissen oft hinter Paywalls, in proprietären Systemen oder in schwer zugänglichen Formaten vergraben. In dieser Challenge wollen wir gemeinsam mit isaree Wege entwickeln, wie medizinische Evidenz offen, strukturiert und maschinenlesbar bereitgestellt werden kann. Ziel ist es, Informationen aus wissenschaftlichen Quellen, Leitlinien und klinischen Datenbanken so aufzubereiten, dass sie von KI-Systemen genutzt, von Fachkräften vertraut und von Patient:innen verstanden werden können. Teams können an konkreten Ansätzen arbeiten: von der Aufbereitung und Strukturierung von Leitlinien über KI-gestützte Zusammenfassungen bis hin zu offenen Wissensgraphen für klinische Entscheidungsunterstützung. Open Source, Transparenz und Nachnutzbarkeit sind dabei Pflicht, nicht Option.