Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS
Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS
© iStock.com/alexkar08

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Trustworthy Digital Health

Medizinische KI-Lösungen, denen Sie vertrauen können

Die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von intelligenten Gesundheitsanwendungen bildet das Herzstück unserer Forschung zu Digital Health am Fraunhofer IKS. Denn: KI-Anwendungen müssen zuverlässig, verständlich und robust für Patientinnen und Patienten, Ärztinnen und Ärzte, Gesundheitsversorger und andere wichtige Akteure sein. Nur dann können die vieldiskutierten Potenziale von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) im sicherheitskritischen Gesundheitswesen ausgeschöpft werden, im Sinne einer bestmöglichen Patientenversorgung.

Unser Leitthema Trustworthy Digital Health bündelt verschiedene Forschungsschwerpunkte, interdisziplinäre Kompetenzen und Lösungen, die wir – entsprechend dem Stand der Wissenschaft, Technik und Gesundheitswirtschaft – ständig weiterentwickeln. Gemeinsam mit Kliniken, Medizintechnik- & Health-IT-Unternehmen, Netzwerken, Universitäten und vielen weiteren Partnern aus Forschung und Industrie erforschen und entwickeln wir intelligente Gesundheitslösungen. Unser Spektrum reicht von klassischen KI-Modellen bis hin zu modernen generativen KI-Ansätzen. Unser Fokus liegt dabei insbesondere auf Anwendungen für klinische Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung.

Unsere KI-Lösungen

Das Fraunhofer IKS bietet ein breites Spektrum an Lösungen für verschiedene medizinische Fachgebiete und Anwendungen im Gesundheitswesen. Zu unseren Kunden zählen Medizinerinnen und Mediziner, Kliniken, Unternehmen und Universitäten.
 

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  • Von der KI-Idee zur klinischen Anwendung

    Sie haben eine Idee, wie Künstliche Intelligenz (KI) Ihre klinische Arbeit erleichtern kann, aber keinen konkreten Fahrplan für die Umsetzung? Das Fraunhofer IKS unterstützt Sie dabei, KI von der ersten Idee in die klinische Praxis zu bringen.

    Unser Prozess:

    1. Gemeinsame Projektkonzeption & Scoping: Wir brainstormen und entwickeln zusammen mit Ihnen innovative, realisierbare KI-Konzepte – abgestimmt auf Ihre klinischen Bedürfnisse.
    2. Identifizierung von Fördermöglichkeiten: Unser Team unterstützt Sie bei der Suche nach geeigneten Finanzierungsquellen, um Ihre Projekte zu realisieren.
    3. Entwicklungs- und Implementierungspartnerschaft: Vertrauen Sie auf uns als Ihren zuverlässigen Partner für die Entwicklung und Umsetzung Ihrer KI-Projekte – für schnellen Erfolg und vertrauenswürdige KI-Lösungen in jeder Projektphase.

    Bringen wir Ihre KI-Idee in die klinische Praxis!

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  • Beschleunigte KI-Entwicklung für Ihre Produkte

    Sie haben eine Idee, wie KI in Ihrem Unternehmen eingesetzt werden kann, aber Ihnen fehlen Ressourcen oder Erfahrung für die Umsetzung? Das Fraunhofer IKS bringt Ihre KI-Projekte mit umfassendem Know-how in der (sicheren) KI-Entwicklung voran – egal ob für einen ersten Proof of Concept, einen schnellen Prototyp oder ein marktreifes KI-Produkt.

    Unsere Unterstützungsangebote:

    • Proof of Concept: Erster Nachweis der technischen Umsetzbarkeit der angestrebten KI-Lösung.
    • Rapid Prototyping: Schnelle, agile Entwicklung, Iteration und Test eines KI-Prototyps als erster Meilenstein auf Ihrer Produkt-Roadmap.
    • Maßgeschneiderte KI-Lösungen: Entwicklung innovativer KI-Modelle für Ihre spezifischen Bedürfnisse.
    • Datenanalyse mit KI: Tiefgehende KI-Analyse Ihrer Daten zur Gewinnung entscheidender Erkenntnisse.
    • Gemeinsame F&E-Teams: Zusammenarbeit mit unseren KI-(Safety-)Experten, um Kompetenz- und Ressourcenlücken in Ihrem Team zu schließen und Ihre KI-Entwicklung zu beschleunigen.

    Schöpfen wir das volle Potenzial Ihres KI-Projekts aus!

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  • Konsortialpartnerschaft mit dem Fraunhofer IKS

    Sie suchen einen verlässlichen Partner für die Entwicklung und Implementierung von KI, der über eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei Förderanträgen und Projekten verfügt?

    Als neutraler Partner in der angewandten Forschung bieten wir:

    • Expertise in der Antragserstellung: Nutzen Sie unsere Erfahrung, um die benötigte Finanzierung für Ihre Projekte zu sichern.
    • Führungserfahrung: Wir sind bereit, wichtige Arbeitspakete zu leiten oder leitende Rollen in Großprojekten zu übernehmen.
    • Starkes internationales Partnernetzwerk aus Industrie, Wissenschaft, Gesundheitswesen sowie politischen, regulatorischen Verbänden etc.
    • Die Kompetenz in KI und digitaler Gesundheit der Fraunhofer-Gesellschaft, einer der führenden Organisationen für angewandte Forschung.

    Machen wir Ihr KI-Projekt erfolgreich!

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  • Unabhängige Überprüfung Ihrer Daten & KI-Modelle

    Sie wünschen sich neutrales, fachkundiges Feedback zu Ihrem KI-Modell und/oder Ihren verwendeten Daten? Das Fraunhofer IKS unterstützt Sie dabei, die spezifischen Herausforderungen bei der Vorbereitung von KI-Modellen für die regulatorische Zulassung und klinische Nutzung zu meistern.

    Unsere Beratungsdienste umfassen:

    • Datenqualitätsprüfung: Bewertung der Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit von Trainings- und Validierungsdaten.
    • Bias-Erkennung: Identifizierung möglicher Verzerrungen (Bias), welche die Generalisierbarkeit des Modells beeinträchtigen können.
    • Modellauswahl: Überprüfung der verwendeten Algorithmen, um sicherzustellen, dass die modernsten und geeignetsten Methoden eingesetzt werden.
    • Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit: Bewertung und Vorschläge zur Verbesserung der Interpretierbarkeit, um das Vertrauen in die KI-Lösung zu steigern und die Validierung in der klinischen Anwendung zu erleichtern.
    • Leistungs- und Fehleranalyse: Bewertung von Performanzmetriken und Fehlerarten, um deren Relevanz im medizinischen Anwendungskontext zu beurteilen.

    Erhalten Sie Expertenfeedback zu Ihrem KI-Modell!

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Entdecken Sie die Zukunft zuverlässiger Gesundheitsversorgung!

Kooperieren Sie mit uns, um Innovationen im Bereich medizinischer KI voranzutreiben. Wir entwickeln vertrauenswürdige und zuverlässige KI-Modelle auf Basis unterschiedlicher medizinischer Daten, die Ihre Plattformen und Anwendungen verbessern.

Vorhersage & Entscheidungsunterstützung

Verbessern und personalisieren Sie die Patientenversorgung mit unseren speziell auf Ihre Anforderungen abgestimmten KI-Lösungen – für die Kardiologie, Frauengesundheit und viele weitere Bereiche im Gesundheitswesen.

Vertrauenswürdige KI

Unsere transparenten und nachvollziehbaren KI-Modelle schaffen Vertrauen, indem sie jede Entscheidung verständlich machen. Wir unterstützen Sie dabei, Datenherausforderungen zu meistern und Ihren klinischen Arbeitsalltag durch den Einsatz sicherer LLM-Agenten effizienter zu gestalten.

Medizinische Daten

Ob Zeitreihen, medizinische Bilder, tabellarische Daten oder Texte – wir nutzen die Leistungsfähigkeit von Daten, um zuverlässige Erkenntnisse zu liefern, die Ihnen bessere Diagnosen und eine Optimierung der Prozesse im Gesundheitswesen ermöglichen.

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Vorhersage & Entscheidungsunterstützung

Die digitale Transformation des Gesundheitswesens eröffnet neue Möglichkeiten, KI entlang des gesamten Patientenpfades zur Analyse von Patientendaten einzusetzen und medizinische Entscheidungen auf bislang unerreichte Weise zu unterstützen. Individuelle Risiko- und Krankheitsprognosen, Vorschläge für Behandlungspläne oder KI-basierte Ereignisvorhersagen tragen zu einer personalisierten und präventiven Gesundheitsversorgung bei.

Wir sind spezialisiert auf die Entwicklung erklärbarer und zuverlässiger KI-Modelle für klinische Vorhersagen und Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS), die medizinisches Fachpersonal bei der Datenanalyse, fundierten Entscheidungsfindung und Optimierung von Prozessen unterstützen. Gemeinsam mit Gesundheitsexperten und der Industrie entwickeln wir Lösungen für verschiedenste Bereiche und Fachgebiete – von Kardiologie und Frauengesundheit bis hin zu Krankenhausmanagement und Patientendokumentation. Neben »klassischen« KI-Methoden erforschen wir auch zukunftsweisende Technologien wie Quantencomputing.

Unsere Forschungsansätze

Medizin im Labor
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  • KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme, z.B. Entscheidungsunterstützung für ein Gerät bei Multiorganversagen
  • Individuelle Risikovorhersagemodelle, z.B. Vorhersage von Komplikationen bei Stent-Eingriffen
  • Zuverlässige KI-Prognosemodelle
  • Generative KI-Lösungen für die Analyse komplexer oder multimodaler Gesundheitsinformationen, z.B. EHR-Daten, Diagnosen, Patientendokumentationen, medizinische Leitlinien
  • KI-Lösungen für die Ressourcenplanung und Prozessoptimierung, z.B. KI-basierte Personalplanung in Krankenhäusern
  • Hybride quantenverstärkte KI-Modelle, z.B. Brustkrebs-Klassifizierung in medizinischen Bildern

Vertrauenswürdige KI

Im sicherheitskritischen Gesundheitswesen, in dem Menschenleben auf dem Spiel stehen, ist die Gewährleistung zuverlässiger und robuster KI-Lösungen von zentraler Bedeutung. Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz und die Medical Device Regulation (MDR) unterstreichen die Bedeutung der Sicherheit in der medizinischen KI. Unsere umfassende Expertise im Bereich vertrauenswürdiger KI – basierend auf zahlreichen Forschungsprojekten – ermöglicht es uns, reale Herausforderungen im Gesundheitswesen zu meistern: von intransparenten KI-gesteuerten Entscheidungsprozessen über unvollständige, unstrukturierte, wenige oder verteilte Daten bis hin zu Verzerrungen in Datensätzen und Halluzinationen großer Sprachmodelle (LLMs). In enger Zusammenarbeit mit Fachleuten aus dem Gesundheitswesen und der Industrie entwickeln wir medizinische KI-Lösungen, denen Sie vertrauen und deren Entscheidungen Sie nachvollziehen können.

Unsere Forschungsansätze

arzt patient
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  • Erklärbare (XAI) und von Menschen interpretierbare KI-Modelle, um Transparenz bei KI-gesteuerten Entscheidungsprozessen zu gewährleisten, z.B. Prototyp-Lernen, Konzept-Lernen
  • Zuverlässige KI-Vorhersagemodelle
  • Unabhängige Bewertung medizinischer KI-Modelle, z. B. Erklärbarkeit des Modells, Genauigkeit, Verzerrung des Datensatzes, Verteilungsverschiebung
  • Zuverlässige KI-Lösungen für Anwendungsfälle mit »wenig Daten«, z.B. Feedback-gesteuerte Automatisierung von Teilaufgaben (FAST)
  • Vertrauenswürdige LLMs, z.B. für die Gesundheit von Frauen
  • Sicherheitsrahmen für generative KI-Lösungen, z. B. Retrieval-Augmented Generation (RAGs) oder unser Safety Companion
  • Übertragbarkeit von KI-Modellen (Domänenverallgemeinerung) über Anwendungen und Gesundheitseinrichtungen hinweg
  • Federated Learning, das ein kollaboratives Modelltraining mit Daten ermöglicht, die über mehrere medizinische Einrichtungen verteilt sind, ohne dass eine Zentralisierung der Daten erforderlich ist

Medizinische Daten

Von medizinischen Bildern über Zeitreihen bis hin zu tabellarischen Daten und Texten – die digitale Vernetzung stellt immer mehr Daten für KI-gestützte Analysen bereit. Diese unterstützen nicht nur eine fundierte Entscheidungsfindung, sondern entlasten medizinisches Fachpersonal auch von zeitintensiven manuellen Tätigkeiten. In der medizinischen Bildgebung, etwa in der Pathologie und Radiologie, hilft KI bereits bei der Auswertung von Röntgen-, MRT- oder CT-Bildern. KI-Modelle zur Analyse von Zeitreihendaten erkennen Muster und Trends im Verlauf, um beispielsweise Risiken frühzeitig abzuschätzen oder die Ressourcenplanung zu optimieren. Moderne generative KI-Ansätze (GenAI) ermöglichen zudem die Auswertung unstrukturierter oder multimodaler Gesundheitsdaten, sodass Verwaltungs- und Dokumentationsaufgaben (teilweise) automatisiert werden können. Mit unserer Expertise und vielfältigen Forschungsansätzen unterstützen wir Sie dabei, das Potenzial KI-gestützter Analysen für unterschiedlichste medizinische und gesundheitsbezogene Daten voll auszuschöpfen.

Unsere Forschungsansätze

Ärztinnen begutachten medizinische Bildaufnahmen
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  • Erklärbare und für Menschen interpretierbare Bildklassifizierungs- und Segmentierungsmodelle, z.B. Früherkennung von Osteoporose in CT-Bildern
  • Zeitreihenanalyse, z.B. Überwachung des Krankheitsverlaufs anhand sequenzieller Patientendaten wie Vitalparametern und Laborwerten
  • Generative KI-Lösungen, z.B. Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Informationsextraktion und -zusammenfassung
  • Sichere LLMs, z.B. zur Informationsextraktion und -zusammenfassung aus Gesundheitsberichten und Richtlinien

Weitere Informationen zu unseren Lösungen

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INDICATE: Datenvernetzung der europäischen Intensivmedizin

INDICATE hat das Ziel, die patientenorientierte Versorgung voranzutreiben und eine ethisch verantwortungsvolle Datennutzung sowie die Entwicklung und Implementierung vertrauenswürdiger KI-Modelle zu fördern.

 

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KI hilft, Gesichtsfrakturen zu erkennen

Beratungsprojekte spielen eine entscheidende Rolle, um die Fraunhofer-Mission zu erfüllen, nämlich Spitzenforschung in industrielle Anwendungen zu bringen. Vor kurzem arbeitete das Fraunhofer IKS zusammen mit dem südkoreanischen Unternehmen ZIOVISION an der KI-basierten Segmentierung von Gesichtsfrakturen aus medizinischen Bildern. Der erfolgreiche Abschluss des Projekts zeigt die potenziellen Vorteile, die solche Kooperationen für beide Partner bieten.

 

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Schichtplanungsagent mit Reinforcement Learning soll Personaleinsatz verbessern

In einem gemeinsamen Projekt haben das Fraunhofer IKS und ATOSS Software einen KI-gesteuerten Schichtplanungsagenten entwickelt, der die Personaleinsatzplanung automatisiert und dabei eine hohe Skalierbarkeit aufweist.

 

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KI-gestützte Personalplanung im Krankenhaus

KI kann dabei helfen, mühsame Routineaufgaben zu erleichtern, wie zum Beispiel die Personalbedarfsprognose im Krankenhaus. Dieser Thematik widmet sich das Fraunhofer IKS in einem aktuellen Projekt – die Erkenntnisse wurden auf dem Healthcare Hackathon 2023 in Mainz vorgestellt

 

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Vorhersage von Komplikationen bei Stent-Implantation

Künstliche Intelligenz kann bei der Behandlung von koronaren Herzkrankheiten mit Stents helfen.  

 

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Vorhersage von Komplikationen bei Stent-Implantation

Künstliche Intelligenz kann bei der Behandlung von koronaren Herzkrankheiten mit Stents helfen.  

 

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KI unterstützt beim Treffen von Behandlungsentscheidungen

Klinikpersonal leidet zumeist unter enormer Arbeitsbelastung. Mit Hilfe von KI kann ein klinisches Multiorgan-Unterstützungssystem noch besser für die Behandlung eingesetzt werden.

 

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Online-Tool zur Einschätzung der Verlässlichkeit von KI-Modellen

In der Medizintechnik sind Perzeptionsmodelle auf Basis Künstlicher Intelligenz nicht mehr wegzudenken. Hier geht hedoch die steigende Leistungsfähigkeit häufig auf Kosten der Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen. Ein vom Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS entwickeltes Online Tool schafft hier Abhilfe.

 

Fraunhofer IKS Playground

Testen Sie CaDX

Unterstützen Sie Ärztinnen und Ärzte mit transparenten, interpretierbaren KI-Diagnosen durch multimodale Erklärungen, die visuelle und konzeptbasierte Einblicke kombinieren – für mehr Vertrauen, geringere Arbeitsbelastung und eine stärkere Zusammenarbeit in der medizinischen Entscheidungsfindung.

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Publikationen

Jahr
Year		Titel/Autor:in
Title/Author		Publikationstyp
Publication Type
2025 Application of Infrared Thermography and Artificial Intelligence in Healthcare: A Systematic Review of Over a Decade (2013-2024)
Vicnesh, Jahmunah; Salvi, Massimo; Hagiwara, Yuki; Hah, Yan Yee; Mir, Hasan; Barua, Prabal Datta; Chakraborty, Subrata; Molinari, Filippo; Acharya, Rajendra U.		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2025 Evaluation of Active Feature Acquisition Methods for Time-varying Feature Settings
Kleist, Henrik von; Zamanian, Alireza; Shpitser, Ilya; Ahmidi, Narges		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2025 A View on Vulnerabilites: The Security Challenges of XAI
Pachl, Elisabeth; Langer, Fabian; Markert, Thora; Lorenz, Jeanette Miriam		 Konferenzbeitrag
Conference Paper
2024 Analysis of Missingness Scenarios for Observational Health Data
Zamanian, Alireza; Kleist, Henrik von; Ciora, Octavia; Piperno, Marta; Lancho, Gino; Ahmidi, Narges		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2024 Delineating morbidity patterns in preterm infants at near-term age using a data-driven approach
Ciora, Octavia; Seegmüller, Tanja; Fischer, Johannes; Wirth, Theresa; Häfner, Friederike; Stoecklein, Sophia; Flemmer, Andreas W.; Förster, Kai; Kindt, Alida; Bassler, Dirk; Poets, Christian F.; Ahmidi, Narges; Hilgendorff, Anne		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2024 Intelligente Gesundheit
Lorenz, Jeanette Miriam; Schmidhuber, Johanna		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2024 Zukunftsteam KI und medizinisches Personal
Lorenz, Jeanette Miriam; Pachl, Elisabeth		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2024 KI-Entwicklung - von der Vorschrift zum Computercode
Zamanian, Alireza; Pachl, Elisabeth; Lancho, Gino		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2024 The quest for a practical quantum advantage or the importance of applications for quantum computing
Lorenz, Jeanette Miriam		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 Toward Safe Human Machine Interface and Computer-Aided Diagnostic Systems
Hagiwara, Yuki; Espinoza, Delfina; Schleiß, Philipp; Mata, Núria; Doan, Nguyen Anh Vu		 Konferenzbeitrag
Conference Paper
2023 Assessable and interpretable sensitivity analysis in the pattern graph framework for nonignorable missingness mechanisms
Zamanian, Alireza; Ahmidi, Narges; Drton, Mathias		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 What about the Latent Space? The Need for Latent Feature Saliency Detection in Deep Time Series Classification
Schröder, Maresa; Zamanian, Alireza; Ahmidi, Narges		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 Proteomics reveals antiviral host response and NETosis during acute COVID-19 in high-risk patients
Bauer, Alina; Pachl, Elisabeth; Hellmuth, Johannes C.; Kneidinger, Nikolaus; Motaharehsadat, Heydarian; Frankenberger, Marion; Stubbe, Hans C.; Ryffel, Bernhard; Petrera, Agnese; Hauck, Stefanie M.; Behr, Jürgen; Kaiser, Rainer; Scherer, Clemens; Deng, Li; Teupser, Daniel; Ahmidi, Narges; Muenchhoff, Maximilian; Schubert, Benjamin; Hilgendorff, Anne		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Ahmidi, Narges		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 Quantum-enhanced AI in medicine
Lorenz, Jeanette Miriam		 Vortrag
Presentation
2023 Post-hoc Saliency Methods Fail to Capture Latent Feature Importance in Time Series Data
Schröder, Maresa; Zamanian, Alireza; Ahmidi, Narges		 Konferenzbeitrag
Conference Paper
2021 Early-, Late-, and Very Late-Term Prediction of Target Lesion Failure in Coronary Artery Stent Patients: An International Multi-Site Study
Pachl, Elisabeth; Zamanian, Alireza; Stieler, Myriam; Bahr, Calvin; Ahmidi, Narges		 Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
Diese Liste ist ein Auszug aus der Publikationsplattform Fraunhofer-Publica

This list has been generated from the publication platform Fraunhofer-Publica

Digital Health in unserem Safe Intelligence Onlinemagazin

 

Interview mit Mario Trapp / 21.11.2025

»Ein Schaufenster in unseren Forschungs-Maschinenraum«

Das Fraunhofer IKS hat seinen Playground gestartet. Vor allem Unternehmen können sich hier mit den Angeboten des Instituts vertraut machen. Das Konzept des Fraunhofer IKS Playground erläutert Institutsleiter Prof. Dr. Mario Trapp im Interview.

Interview mit Mario Trapp
 

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KI in der Medizin / 7.10.2025

KI hilft, Gesichtsfrakturen zu erkennen

Beratungsprojekte spielen eine entscheidende Rolle, um die Fraunhofer-Mission zu erfüllen, nämlich Spitzenforschung in industrielle Anwendungen zu bringen. Vor kurzem arbeitete das Fraunhofer IKS zusammen mit dem südkoreanischen Unternehmen ZIOVISION an der KI-basierten Segmentierung von Gesichtsfrakturen aus medizinischen Bildern. Der erfolgreiche Abschluss des Projekts zeigt die potenziellen Vorteile, die solche Kooperationen für beide Partner bieten.

KI in der Medizin
 

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KI in der Medizin / 21.8.2025

Generative AI: eine Revolution für das Gesundheitswesen?

Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), werden von vielen als Schlüsselressource für ein überlastetes Gesundheitssystem betrachtet. Besonders die KI-gestützte Automatisierung könnte bei der Bewältigung von Wissensmanagement-Aufgaben schnell Entlastung schaffen. Bevor es soweit ist, müssen Herausforderungen im Bereich Security und Safety sowie rechtliche Vorgaben berücksichtigt werden. Die Forschung des Fraunhofer IKS widmet sich diesen beiden Aspekten.

Generative AI
 

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Porträt Katie Fitch / 27.3.2025

»Das Zusammenspiel von Forschung und Industrie begeistert mich«

Seit November 2024 ist Dr. Katie Fitch Abteilungsleiterin Trustworthy Digital Health am Fraunhofer IKS. Durch ihre Begeisterung für Mathematik war für Katie der Weg in den Bereich Engineering schon früh klar. Dann entdeckte sie die medizinische KI-Forschung für sich.

Porträt Katie Fitch
 

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KI im Krankenhaus / 6.3.2025

Schichtplanungsagent mit Reinforcement Learning soll Personaleinsatz verbessern

In einem gemeinsamen Projekt haben das Fraunhofer IKS und ATOSS Software einen KI-gesteuerten Schichtplanungsagenten entwickelt, der die Personaleinsatzplanung automatisiert und dabei eine hohe Skalierbarkeit aufweist.

KI-Schichtplanungsagent
 

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Safe Intelligence
Onlinemagazin

Möchten Sie mehr über die Forschung des Fraunhofer IKS zu KI in der Medizin erfahren? Dann schauen Sie in unserem Safe Intelligence Onlinemagazin vorbei:

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