Fast ein Jahr Funkstille und jetzt sind wir zurück. In dieser Folge sprechen Fabian und Bastian offen darüber, was in der Zwischenzeit passiert ist: Bastian erhielt im Oktober letzten Jahres eine Darmkrebsdiagnose im fortgeschrittenen Stadium. Statt stillzuhalten, hat er die Zeit genutzt und eine App gebaut. Akasia ist ein KI-gestützter Begleiter für Krebsbetroffene und Angehörige – entstanden aus dem eigenen Alltag zwischen Chemotherapie, Arztterminen, Dokumentenbergen und einem Internet voller gefährlicher Fehlinformationen. Nebenwirkungs-Tracking, automatische Dokumentenverwaltung per OCR, ein KI-Chatbegleiter namens „Muu", Blutbild-Vergleiche per Foto-Upload und eine moderierte Community. Diese Folge ist gleichzeitig ein tiefer technischer Deep Dive: Vektordatenbanken, Modell-Auswahl nach Kostenfaktor, asynchrone API-Calls, lokale KI-Modelle auf dem iPhone, DSGVO-konforme Verschlüsselung und die Frage, wie man eine KI so baut, dass sie bei einem Thema wie Krebs keine gefährlichen Empfehlungen ausspricht. 👉 Werde zum KI- & Content-Experten: www.media-mastery.de 👉 Abonniere CONVERT für Insights, News und Strategien rund um Content-Marketing & KI! 🎙️ In dieser Folge erfährst du: ✅ Warum CONVERT fast ein Jahr pausiert hat – Bastian erzählt offen von seiner Diagnose✅ Die Entstehung von Akasia: Von der Notion-Bastellösung zur echten iOS-App✅ Vektordatenbanken erklärt: Wie geprüftes Krebswissen für die KI aufbereitet wird✅ Modell-Strategie nach Kosten: Wann Opus, wann GPT-Mini – und warum das über Erfolg entscheidet✅ Asynchrone API-Calls: Wie du bis zu 50% Tokenkosten sparst✅ Lokale KI auf dem iPhone: Gemma 3 offline, ohne Cloud, ohne Rechenzentrum✅ Bilderkennung im Alltag: Mahlzeiten per Foto tracken, Dokumente automatisch benennen und kategorisieren✅ Blutbild-Analyse per Upload: Was KI kann – und wo klar die Grenze zum Arzt verläuft✅ Datenschutz by Design: Verschlüsselung, Hosting in Frankfurt, DSGVO-Konformität✅ KI-Community-Moderation: Wie riskante Gesundheitsbehauptungen automatisch markiert werden✅ KI als Barrierefreiheits-Tool: Warum Voice-to-Text bei Neuropathie zum täglichen Helfer wird✅ Der Weg zur DiGA-Zertifizierung und was die elektronische Patientenakte verändern würde✅ iOS vs. Android: Warum die App zuerst nur für iPhone erscheint 💬 Wo siehst du das größte Potenzial von KI im Gesundheitswesen? Schreib's in die Kommentare! 👇 💡 Key Takeaways für Entwickler & Unternehmen: Nutzeranforderung vor KI-Feature – Nicht fragen „wo baue ich KI ein", sondern „löst KI hier ein echtes Problem"Kosten sind Architektur – Modellwahl, asynchrone Verarbeitung und Prompt-Größe entscheiden über die WirtschaftlichkeitMultistep schlägt One-Shot – Auslesen, zusammenfassen, dann weiterverarbeiten liefert deutlich bessere ErgebnisseBei sensiblen Themen defensiv bauen – Lieber weniger Informationen als eine gefährliche EmpfehlungDas Programmieren ist nicht mehr die Hürde – Die eigentliche Arbeit liegt in Compliance, Hosting, Datenschutz und DistributionDatenschutz ist ein Feature – Verschlüsselung und deutsches Hosting schaffen erst das Vertrauen für sensible Daten⏰ Timestamps 00:00:00 - Intro: Zurück nach fast einem Jahr00:00:38 - Bastians Diagnose und der Grund für die Pause00:05:07 - Der Auslöser für Akasia00:09:38 - Datenschutz, Verschlüsselung und der KI-Begleiter „Muu"00:12:47 - Modell-Auswahl, Tokenkosten und asynchrone Verarbeitung00:18:03 - Die größten Hürden bei der Entwicklung00:22:33 - Lokale KI auf dem iPhone und Barrierefreiheit00:29:06 - Dokumentenverwaltung und Blutbild-Analyse00:34:33 - DiGA-Zertifizierung und die elektronische Patientenakte00:35:43 - Erste Schritte in der App und Nebenwirkungs-Tracking00:44:02 - iOS vs. Android, Zukunftspläne und Closed Beta00:48:33 - Ausblick: Wie es mit CONVERT weitergeht 📱 Akasia Closed Beta (iOS): Schreib eine Mail an info@akasia.app📸 Bastians Weg auf Instagram: @teambbaisy.beats.cancer
