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Ein Digital Health MVP im KI Workshop zur Potenzialanalyse

Ein KI-Workshop zur Potenzialanalyse des Werts und der Machbarkeit

Ein Digital-Health-Startup kam mit einer ehrgeizigen Idee auf uns zu: Eye-Tracking für die psychische Gesundheit nutzen. Das Team hatte bereits eine erste Finanzierung sowie fundierte Forschungsexpertise, doch es fehlte Klarheit über die Machbarkeit und den Wert des Produktkonzepts.

Unterstützung bei der realistischen Bestimmung wie sich KI und Computer Vision einsetzen lassen, welche Daten nötig sind und wie sich die Entwicklung planen lässt, ohne zu früh zu viel zu bauen, war gefragt.

Daher einigten wir uns auf einen KI-Workshop zur Potenzialanalyse, der das Mögliche und das Wertvolle aufzeigen sowie die nächsten Schritte zu priorisieren sollte.

Herausforderung

Unklar, wie KI und CV beim Eye-Tracking für psychische Gesundheit helfen

Keine internen Tech-Ressourcen, um die Machbarkeit zu prüfen

Unsicherheit, wie sich ohne Zeit- oder Ressourcenverlust validieren lässt

Lösung

Ein Workshop, zugeschnitten auf psychische Gesundheit und Neurotech

Use Cases nach klinischem Wert und Machbarkeit bewertet

MVP definiert sowie Daten-, Hardware- und Modellbedarf geklärt

Ergebnis

Tragfähiges Produkt anhand realer Rahmenbedingungen priorisiert

Fehlende Daten und Prototyp-Anforderungen früh erkannt

Klare nächste Schritte hin zu Validierung und PoC-Planung

Eine Fokussierte Discovery für das CV- und KI-Potenzial

Wir gestalteten den KI-Workshop zur Potenzialanalyse zur Machbarkeitsprüfung der KI-Einbindung persönlich. Dabei richteten wir den Workshop gezielt auf die relevanten Technologien aus: Eye-Tracking-Daten und Computer Vision. Ebenso haben wir die Produktvision und gingen die technischen, klinischen und regulatorischen Fragen einbezogen.

In moderierten Gesprächen und einer Machbarkeitsanalyse betrachteten wir Bereiche, in denen KI und Computer Vision einen greifbaren Nutzen für die Diagnostik der psychischen Gesundheit bringen können. Dabei prüften wir verschiedene Konzepte, etwa die blickbasierte Interaktionsanalyse sowie die Emotionserkennung.

Auf Basis von Datenverfügbarkeit, klinischer Relevanz und Entwicklungskomplexität ermittelten wir die aussichtsreichste, weitere Entwicklung.

Den Richtigen Anwendungsbereich Festlegen: von Datenlücken zur Technischen Machbarkeit

Um Klarheit zu schaffen, ordneten wir die vorhandenen Daten gegenüber den relevantesten KI- und CV-Funktionen. Zudem prüften wir die Ideen auf technische Machbarkeit, Komplexität und Nutzerwert.

So konnte das Team kurzfristige Chancen von längerfristigen Ideen mit weiterer Datenerhebung oder Validierung unterscheiden. Es wurde ein klarer erster Fokus bestimmt und nicht tragfähige KI-Ambitionen bestimmt. So wurde späterer Mehraufwand vermieden.

KI mit Strategie und Teamfähigkeiten in Einklang Bringen

Über die Machbarkeit der vorgeschlagenen KI-Nutzung hinaus prüften wir, wie gut diese zur Produkt-Roadmap des Unternehmens und zu den internen Fähigkeiten passen. Zudem wurden die nötigen technologischen Grundlagen wie Cloud-Architektur oder Analytic-Layer herausgearbeitet.

Das Ergebnis war eine Reihe realistischer, gut priorisierter nächster Schritte. Diese bezogen sich auf den aktuellen Reifegrad des Teams und dessen Ressourcen. Zugleich wurde klar, wofür die Ressourcen gebraucht werden und welche Vorhaben sich verschieben lassen.

Was Sagt die Kundin?

„In nur einem Workshop hat Punktum mir geholfen, Klarheit über mein Produkt zu schaffen, eine technische Strategie zu entwickeln und mich auf Finanzierungsgespräche vorzubereiten. Ihre Unterstützung war ein echter Wendepunkt."

Wie es Weitergeht: von der Planung zur Umsetzung

Mit einem klaren Verständnis davon, was machbar, wertvoll und realistisch ist, bereitet das Team nun die Umsetzung vor. Zu den nächsten Schritten gehören, die Verfügbarkeit der Nutzerinteraktionsdaten zu bestätigen, die Backend-Infrastruktur aufzusetzen und die Erfolgskriterien für den KI-Prototyp zu definieren.

Abstrakte Ideen wurden dank des Workshops in konkrete Aufgaben und Anforderungen umgewandelt. Unsicherheiten wurden eliminiert und nun hat das Team einen klaren Plan, um seine erste KI-gestützte Funktion zu testen und zu veröffentlichen.