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In dieser Podcastepisode geht’s um den Tech-Stack hinter moderner Prävention: Wie ein Health-Tech-Startup Laborberichte aus PDFs/HL7 in strukturierte Daten verwandelt, warum Einheiten-Normalisierung (µg/L vs mg/L vs mol) schwierig ist, und wie LLMs + Guardrails helfen, aus diesem Chaos verlässliche Insights zu bauen. Wir sprechen über OCR vs Vision-LLMs, Self-hosted Modelle vs SOTA (inkl. EU-Hosting), Pseudonymisierung/Minimal-Knowledge bei sensiblen Daten, und warum ein kleines Team mit AI-Coding (Claude Code) plötzlich Output auf großem Team Niveau liefert. Wenn du Dokumenten Verarbeitung, LLM-Evals, Data Pipelines und Founder-Real Talk magst: Freu dich auf diese Episode mit Noah von Aniva Health. Buche dir hier deine kostenlose KI-Potenzialanalyse: https://www.dein-copilot.de/ Falls du neu auf diesem Kanal bist: Ich bin Pascal Poredda, der Gründer von Dein Copilot. Wir helfen Selbstständigen und Unternehmern, mit Automationen & KI, hunderte Stunden manueller Arbeit zu sparen. Wir haben bereits über 10 Unternehmen geholfen, über 1300h manuelle Arbeit erspart und so bares Geld für unsere Kunden gespart. Lass uns hier vernetzten: ➞ LinkedIn: / pascal-poredda Wenn du Fragen zu KI hast, schreib mir gern.