ARGO

Eines der ersten klinischen KI-Modelle Deutschlands. Trainiert auf über 7 Millionen deutschen Patientenakten.

Klinisches LLMArztbriefeSouveräne ArchitekturValidiert

Das Fundament

ARGO ist eines der ersten klinischen Large Language Models Deutschlands in produktiver Nutzung und die technologische Basis für unsere KI-Lösungen im Gesundheitswesen.

Medizin-spezifisch

Trainiert auf über 7 Millionen deutschen Patientenakten. Versteht den medizinischen Kontext und die Fachterminologie.

Hohe Sicherheit

Training erfolgt lokal, ohne Cloud-Abhängigkeit, eingebettet in die Sicherheit der Krankenhaus-IT.

Qualitätsgesichert durch medizinisches Fachpersonal

Die Qualität wird kontinuierlich durch medizinisches Fachpersonal geprüft.

Lokal einsetzbar

Volle Kontrolle über Ihre Daten. On-Premise verlässt nichts Ihr Netzwerk.

11

UKE-Kliniken mit ARGO im Tagesbetrieb

7 Mio.

Patientenakten als Trainingsbasis

DE

Entwicklung, Training und Betrieb in Deutschland

ARGO: Arztbrief-Entwürfe aus der Patientenakte

ARGO generiert Epikrisen-Vorschläge aus der Patientenakte. Radiologische Befunde, Laborwerte, klinische Notizen, Medikation. Alles fließt zusammen zu einem strukturierten Vorschlag. Oft in Sekunden statt Stunden. Und das ist erst der Anfang: ARGO wächst zum KI-unterstützten klinischen Arbeitsplatz, der an jeder Stelle der Behandlung mitdenkt.

Seit Juli 2024 täglich im Einsatz in 11 Kliniken des UKE.

ARGO Oberfläche: Arztbrief-Generierung in Aktion

Passt in Ihre Infrastruktur

ARGO verbindet sich mit bestehenden Systemen: KIS, PACS, VDI. Die Integration erfolgt in der Regel ohne Unterbrechung des klinischen Betriebs. Wenn Sie Interoperabilität als zentrale Strategie Ihrer Klinik setzen wollen, sind Sie bei uns richtig: Sprechen Sie mit dem Team, das FHIR am UKE produktiv gemacht hat.

Powered by

IDMBase: Der Maschinenraum

Die Interoperabilitätsplattform, die Ihre Bestandssysteme mit dem FHIR-Standard verbindet und ARGO mit strukturierten Daten versorgt. Für klinische Interoperabilität ohne Kompromisse.

FHIR-Transformation

Heterogene Klinikdaten automatisch in validierte FHIR-Ressourcen konvertieren.

Terminologie-Mapping

Automatische Anreicherung mit LOINC, SNOMED CT und weiteren internationalen Code-Systemen.

Intelligente Laststeuerung

Priorisierte Verarbeitung aktiver Fälle, ohne die Performance der Bestandssysteme zu beeinträchtigen.

Bidirektionale Integration

Nahtlose KIS-Integration an PDMS und Archivsysteme über eine modulare ETL-Pipeline.

Was kommt: KI-Agenten für die Klinik

ARGO wird zur Plattform für spezialisierte KI-Agenten. Von der automatisierten Kodierung bis zur Entscheidungsunterstützung. Wir forschen an der nächsten Generation medizinischer KI.

Häufige Fragen

Was Klinik-IT und ärztliche Leitungen vor einer ARGO-Einführung wissen wollen.

Was ist ARGO?

Ein KI-gestützter klinischer Dokumentationsarbeitsplatz. Die komplette Arztbriefschreibung läuft in ARGO: aus der Patientenakte entsteht der strukturierte Arztbrief.

Welche Daten wurden für das Training genutzt?

7 Millionen Patientenfälle aus dem Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE). Reale klinische Daten, kein zusammengekauftes Datenset.

Wo läuft ARGO?

Aktuell On-Premise auf der eigenen Klinik-Infrastruktur. ARGO wird cloudfähig entwickelt; eine Cloud-Variante kommt in Q3 2026.

Welche Anwendungsfälle sind heute produktiv?

Arztbriefschreibung läuft live im Tagesbetrieb am UKE. Aktuell wird ARGO auf weitere Kliniken ausgerollt.

Wie integriert sich ARGO ins KIS?

Über die zugrundeliegende Interoperabilitätsplattform. ARGO arbeitet mit FHIR und liest aus heterogenen Klinikquellen – KIS, PACS, Labor, Medikation.

Was ist IDMBase, was war ARGO-CL?

IDMBase ist das KI-getriebene Data Warehouse unter ARGO. Es produziert FHIR aus unstrukturierten Klinikdaten und persistiert sie in der Interoperabilitätsplattform. ARGO-CL war die Vorstufe von ARGO, die nur Epikrisen generiert hat – der heutige Funktionsumfang von ARGO geht weit darüber hinaus.

ARGO kennenlernen

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie ARGO Ihre Klinik unterstützen kann.