Bahnbrechende Forschung an der Schnittstelle von KI und Medizin
Kaun AI widmet sich wirkungsvoller Forschung an der Schnittstelle von KI und Medizin.
Projektportfolio
Live
Urologie-Trainings-App
Interaktive Lernplattform zur Verbesserung chirurgischer Fähigkeiten und klinischer Kenntnisse.
Die Anwendung bietet Module, Fallstudien und Simulationen, um Urologie-Assistenzärzte bei der Verbesserung ihrer Fachkenntnisse zu unterstützen und moderne Technologien für ein besseres Lernerlebnis zu nutzen.
Probieren Sie unsere MedEd-App aus(öffnet in neuem Tab)In endgültiger Überarbeitung
LLM-Vergleich bei Blasenkrebs
Bewertung großer Sprachmodelle zur klinischen Entscheidungsunterstützung im Bereich der Blasenkrebsbehandlung.
Evaluierung großer Sprachmodelle wie ChatGPT und Claude zur klinischen Entscheidungsunterstützung im Management von Blasenkrebs. Das Projekt zielt darauf ab, die diagnostische Interpretation und Behandlungsplanung durch KI-gestützte Erkenntnisse in der Urologie zu verbessern.
MVP kommt bald
KI-gestützter Schichtplaner für Pflegekräfte
Ein intelligentes System zur Verwaltung des Pflegepersonals, das die Schichtplanung automatisiert, die Einhaltung der Arbeitsbestimmungen durchsetzt und KI-gestützte Personalanpassungen für den Gesundheitsbetrieb integriert.
Kaun AI Ökosystem
KaunSys
- KaunSys ist die Produkteinheit von Kaun AI – entwickelt für den deutschen Medizinmarkt.
- KaunSys Intake – KI-gestützte Patientendokumentation. Jedes Überweisungsschreiben wird in 60 Sekunden zu einem strukturierten Bericht.
- AbrechnungsAI – GOÄ-Abrechnungsoptimierung für Urologen. Erkennt vergessene Abrechnungscodes automatisch.
Veröffentlichungen & wissenschaftliche Beiträge
Preprint
Clinical AI is Not Primarily a Software Problem: The Case for Operator-Led Implementation
Perspective-Paper, das argumentiert, dass die Implementierung klinischer KI primär an Governance, Entscheidungsbefugnis und Verantwortungsstrukturen scheitert — nicht an Algorithmen. Führt die Rolle des Clinical AI System Architect (CAISA) ein.
- Autoren: Mohammed Alfarra, Umut-Ulas Yesilyurt, Mulham Al-Nader
- Datum: Mai 2026
Preprint
AI-Supported Decision Assistance in Postmortem Kidney Transplantation: A Decision-Science Framework for the Center-Level Acceptance Decision in the Eurotransplant Context — with a Translational Pathway toward an MDR-Compliant Software Medical Device
Ein entscheidungswissenschaftliches Framework für die Center-Level-Akzeptanzentscheidung bei postmortalen Nierentransplantationen im Eurotransplant-Kontext — mit einem translationalen Pfad zu einem MDR-konformen Software-Medizinprodukt.
- Autoren: Mohammed Alfarra
- Datum: Mai 2026
AuF-Symposium 2025
2 angenommene Abstracts
Peer-Review-Aktivität
BMJ Digital Health & AI
Whitepaper & Executive Brief
Was sind die grundlegenden Dokumente?
Entdecken Sie die Vision und Strategie von Kaun AI in unserem Whitepaper (mit detaillierter Beschreibung von Mission, Vorgehensweise und Rahmenwerk für verantwortungsvolle KI) und in unserem prägnanten Executive Brief für Partner.
Kaun AI Whitepaper – Vision & Strategischer Rahmen (Version 1.0)
Kaun AI – Partner & institutioneller Kontext
A. Ökosystem, Innovation und Politik
Datasmart Point GmbH
Strategischer Partner für KI-Weiterbildung und digitale Qualifizierung mit Expertise in Künstlicher Intelligenz, Kompetenzentwicklung und internationalen Bildungsprogrammen. Gemeinsam mit Kaun AI werden skalierbare Bildungsangebote, Fellowship-Programme und interdisziplinäre Qualifizierungsinitiativen an der Schnittstelle von Medizin, Künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation entwickelt.
Gründerservice Halle
Förderung von Startups und institutioneller Austausch innerhalb des regionalen Innovationsökosystems.
Investforum Halle
Offizielle Präsentation und Ökosystem für Frühphaseninvestitionen.
AI Hub Berlin
Gelistet als aktiver Akteur im Berliner KI-Ökosystem.
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HealthCapital Berlin-Brandenburg
Teil des regionalen Innovationsnetzwerks für Biowissenschaften und Gesundheit über Berlin Partner.
DIIC / DATIpilot
Mitglied einer nationalen Innovations- und Transfergemeinschaft.
Volucap GmbH
Weltweit führende Technologie zur volumetrischen Datenerfassung für hochauflösende Digitalisierung des menschlichen Körpers und KI-fähige Datensätze.
Unterstützung der Entwicklung realistischer Simulationen, Trainingsumgebungen und datengetriebener Innovationen im Gesundheitswesen und in der angewandten Forschung.
B. Wissenschaftlicher und akademischer Kontext
University Hospital Halle – Department of Urology
Wissenschaftlicher Hintergrund einschließlich gemeinsam eingereichter Projekte und angenommener Konferenzbeiträge.
Mansoura University
Hintergrund und Austausch im Bereich klinische Forschung mit Schwerpunkt angewandte klinische KI.
World Internet Conference (WIC)
Mitglied der WIC-Arbeitsgruppe für digitale und intelligente Gesundheit, bekannt gegeben beim WIC Digital Silk Road Development Forum 2026 in Xi'an. Kaun AI bringt eine ärztlich geführte, klinisch fundierte Perspektive in den internationalen Austausch zu digitaler Gesundheitsinnovation und Governance ein.
China Daily
Öffentliche Erwähnungen im Kontext von SDGs und Themen der digitalen Innovation.
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Stanford ARISE Network
Akademischer Peer-Review-Kontext im Zusammenhang mit BMJ Digital Health & AI.
+ TPG – Innovationsregion Pflege & Gesundheit
Netzwerkpartner im Rahmen einer öffentlich finanzierten Innovationsinitiative zur digitalen Transformation in der Pflege und im Gesundheitswesen, koordiniert vom Universitätsklinikum Halle.
C. Klinische Pilotpartner
Eldebna GmbH
Berliner ambulanter Pflegedienst und Pilotpartner für die Implementierung des Nursing Scheduler AI.
Beitrag durch praxisnahe Workflow-Integration und Validierung im realen Versorgungsalltag.
Operative Einheiten
Venum 3D Co.
Unabhängiges Unternehmen im Bereich digitale Fertigung mit Sitz in Ägypten, das operative Umsätze generiert und punktuell technische Umsetzung innerhalb des erweiterten Kaun-AI-Ökosystems unterstützt.
Treten Sie unserer globalen Initiative bei
Kaun AI begrüßt die Zusammenarbeit mit akademischen Einrichtungen, Organisationen des Gesundheitswesens, Forschungsgruppen und Technologiepartnern, um gemeinsam wirkungsvolle, klinisch fundierte KI-Lösungen zu entwickeln.
Es bestehen Möglichkeiten zur Zusammenarbeit. Ausführliche Informationen zum Onboarding erhalten Sie auf Anfrage.