kopfzummi.ai ist die Werkstatt von Jens Neumann, Neurologe am Universitätsklinikum Magdeburg. Hier entsteht ein mehrstufiges System für die Klinik: vom lokalen Dashboard mit SOPs und Terminen, über persönliches Fall-Memory und Sprach-Anamnese, bis zum klinikübergreifenden Stroke-Netzwerk auf Hashgraph. Daneben läuft Dashboard of Life als persönlicher Cockpit mit eigenem KI-Assistenten. Privat zuerst. Sprache zuerst. KI als Werkzeug, nicht als Ersatz.
Jede Stufe steht für sich, aber jede baut auf der darunter auf. Das Klinik-Dashboard ist die Basis: Termine, SOPs, Telefonnummern, RAG. Darauf liegt das persönliche Fall-Memory, darauf die Sprach-Anamnese, darauf das Board für externe Anmeldungen, dann die lokale Stroke Unit, ganz oben das Klinik-Netzwerk auf Hashgraph. Was lokal funktioniert, lässt sich auf jede andere Klinik portieren.
Der gemeinsame Arbeitsplatz einer Klinik. Termine, SOPs, Telefonverzeichnis, Konsile, Notizen, DSFA. Dazu ein lokales RAG über das gesamte Klinik-Wissen. Skalierbar auf jede andere Klinik, die einen eigenen Workspace braucht.
Eigene Fälle, eigene Lessons, eigene Suche. Sprache rein, strukturierter Fall raus. Lit-Diff prüft gegen PubMed und Leitlinien: Gilt das noch? Liegt auf dem Klinik-Dashboard auf.
Diktat statt Tippen. WhisperX läuft lokal mit Diarisierung, LLM-Extraktion frei wählbar, von Ollama bis Frontier. Jede Aufgabe mit wörtlichem Zitat-Beleg gegen Konfabulation. Setzt auf Casus auf und füttert es.
Externe Klinik meldet einen Patienten zur Fallbesprechung im neurovaskulären Board an. Strukturierte Eingabe, Vorbereitung, Beschluss, Rückmeldung. Das Pattern ist generisch: aus Neuro-Board wird Onko-Board, Kardio-Board, was die Klinik braucht.
Jede Klinik sieht ihre eigenen Stroke-Patienten in Echtzeit. Zwei Modi: Simulation für Demo, Hashgraph für Produktion. Die KIS-Anbindung pro Klinik kommt als nächster Schritt, damit die Daten ohne Doppeleingabe ins Dashboard fließen.
Mehrere Kliniken speisen ihre Stroke-Daten per HL7 in den Hedera Hashgraph. Das übergeordnete Dashboard rekonstruiert sich aus den HCS-Messages, alle Kliniken haben den gleichen Datenstand. Peergroup-Vergleiche und Versorgungsforschung auf einer manipulationssicheren Datenbasis.
Mission-Control für den Tag, abseits der Klinik. Atlas der Lebensbereiche, Briefing am Morgen, Memory-Layer und Kalender in einem Cockpit. Mit eigenem KI-Assistenten, der über alles Bescheid weiß. Eigener Track, eigener Stack, keine Klinik-Daten.
Anamnesen werden lokal transkribiert. Cloud-LLMs sind ein Schalter, kein Default. Audio wird nach erfolgreicher Pseudonymisierung gelöscht, nicht archiviert. Tier-Trennung physisch, nicht logisch.
Klinik passiert mündlich. Werkzeuge müssen Sprache verstehen: mit Sprechertrennung, Zitat-Beleg und deutscher Fachsprache. Diktat zu Struktur, nicht Tippen zu Text.
Ein Fall lohnt sich, wenn das Aha festgehalten ist, nicht der Code. LLM-Outputs werden gegen die Quelle geprüft. Was nicht im Transkript steht, fällt raus. Lit-Diff fragt regelmäßig: gilt das noch?
Informationsdichte vor Whitespace. Mono für alles Technische, Sans für alles Menschliche. Amber sparsam. Atmosphäre durch vier dezente Schichten: aurora, grid, spotlight, halo. Nichts ist dekorativ, alles bedeutet etwas.
Jeden Tag entstehen in der Klinik wertvolle Beobachtungen, die im KIS verschwinden. kopfzummi.ai hält das Aha fest, versteht Sprache, und hinterlässt Audit-Spuren, denen man auch in fünf Jahren noch traut.
Gebaut wird zwischen Universitätsklinik und Engineering-Stack. Jede Entscheidung wird zweimal geprüft: einmal klinisch, einmal technisch.
Casus zieht auf Neon mit pgvector um. Anamnese bekommt Meeting-Mode mit Sprecher-Diarisierung. Stroke Dashboard läuft Hashgraph-only in Produktion.
Lit-Diff gegen PubMed und AWMF-Leitlinien. Auth via Clerk. Multi-User-Tier für Casus. PWA-Hülle für die Mobile-Aufnahme.
Ein Werkzeugkasten, der so selbstverständlich zur Visite gehört wie Stethoskop und Reflexhammer. Nur dass er mitdenkt, mitschreibt und auf Stand bleibt.
