Peer-Review in der Wissenschaft
Unabhängige Fachleute beurteilen Methoden, Daten und Schlussfolgerungen, bevor ein Zeitschriftenartikel, eine systematische Übersichtsarbeit oder eine Leitlinie veröffentlicht wird.
Private medizinische Evidenzbibliothek
Geprüfte Evidenz.Zitierte Antworten.
Aimedis Health Wiki macht aus begutachteter Fachliteratur, klinischen Leitlinien und freigegebenem Referenzmaterial eine private Evidenzbibliothek. Ohne dokumentierte Prüfung durch einen Administrator wird nichts veröffentlicht, und AVA, die Evidenzassistentin des Wikis, antwortet mit nummerierten Zitaten, die auf die genauen Quellenpassagen verweisen: zuerst aus Ihrer geprüften Bibliothek, ergänzt durch PubMed und öffentliche Gesundheitswebsites für alles, was eine allgemeine Frage darüber hinaus benötigt.
Privater Arbeitsbereich für zugelassene Organisationen. Keine öffentliche Registrierung.
- 45Dateiformate, von PDF bis Video
- 182medizinische Fachgebiete
- 12Sprachen der Fachgebiete
- 5AVA-Analysemodi
- 100 %der Publikationen mit dokumentierten Prüfvermerken
Warum Peer-Review
Eine KI ist nur so gut wie die Evidenz, die sie lesen darf.
Die Medizin entwickelt sich rasant, doch nicht alles, was veröffentlicht wird, ist verlässlich, und erst recht nicht alles, was im Internet steht. Peer-Review ist der Qualitätsfilter der Wissenschaft: Bevor eine Studie oder Leitlinie erscheint, prüfen unabhängige Fachleute ihre Methoden, Daten und Schlussfolgerungen.
Das Wiki wird aus begutachteter Fachliteratur, klinischen Leitlinien und freigegebenen Referenzwerken kuratiert und fügt einen zweiten, eigenen Filter hinzu. Nichts wird durchsuchbar, bevor ein Administrator in Ihrer Organisation es geprüft und die Freigabe dokumentiert hat.
Das Ergebnis ist ein Wissensbestand, den Sie vertreten können. Jedes Zitat aus der Bibliothek verweist auf Material, dessen Herkunft, Version, Lizenz und Prüfung dokumentiert sind, und PubMed- oder Webquellen werden mit ihren Links zitiert.
Wiki-Prüfung, dokumentierte Freigabe
Ein Administrator vergleicht den extrahierten Text mit dem Original und prüft Herkunft, Lizenz und Aktualität. Prüfvermerke sind Pflicht, und jede Entscheidung wird im Audit-Protokoll festgehalten.
Veröffentlichte Evidenz
Nutzbar für AVA und angebundene Aimedis-Anwendungen, samt vollständiger Historie.
- 01
Hochladen
Das Original wird mit Autoren, Datumsangaben, Lizenz und Evidenzgrad gespeichert.
- 02
Quarantäne & Scan
Dateisignatur und Dateigröße werden geprüft, ein SHA-256-Fingerabdruck wird festgehalten, und ein Malware-Scan läuft.
- 03
Isolierte Extraktion
Der Text wird in einem kurzlebigen Prozess ohne Datenbank- oder KI-Zugangsdaten extrahiert. OCR und Transkription laufen auf privaten Verarbeitungsdiensten.
- 04
Indexieren
Passagen werden für die semantische Suche eingebettet und behalten ihre Positionsangaben für Seite, Folie und Zeitstempel.
- 05
Prüfen
Ein Administrator prüft Extraktion und Original und gibt dann frei oder lehnt ab; zu jeder Entscheidung werden Prüfvermerke festgehalten.
- 06
Veröffentlichen
Die neue Version geht live, und ihre Vorgängerversion wird in derselben Datenbanktransaktion zurückgezogen.
- 07
Zitieren
AVA und angebundene Apps können sie abrufen, bis ihr Prüfdatum abläuft oder sie zurückgezogen wird.
AVA vs. öffentliche KI
Präzision ist kein größeres Modell, sondern das Wissen, woher jede Antwort stammt.
Allzweck-Chatbots schreiben beeindruckend gut, doch sie antworten aus einer riesigen, ungeprüften Mischung von Internettexten und schreiben genauso flüssig, wenn die Evidenz dünn ist. AVA geht den umgekehrten Weg: zuerst die Evidenz, dann die Antwort.
Öffentlicher KI-Chatbot
Mit dem offenen Internet trainiert
- Schöpft aus einer riesigen, ungeprüften Mischung von Internettexten. Herkunft, Datum und Qualität jeder einzelnen Angabe bleiben unbekannt.
- Schreibt genauso flüssig, wenn die Evidenz dünn ist oder fehlt.
- Kann Quellenangaben erzeugen, die plausibel aussehen, aber nicht existieren.
- Das Wissen ist auf dem Stand des Trainings eingefroren, sodass zurückgezogene Empfehlungen nachwirken können.
- Zu dem, was die Antwort geprägt hat, sind weder Prüfer noch Version noch Lizenz dokumentiert.
AVA im Aimedis Health Wiki
Gestützt auf Ihre geprüfte Evidenz
- Bei allgemeinen Fragen durchsucht sie Ihre geprüfte Bibliothek, PubMed und öffentliche Gesundheitswebsites wie MedlinePlus gleichzeitig und antwortet zuerst aus Ihrer Bibliothek.
- Sagt, dass die Evidenz unzureichend ist, statt Lücken aus dem Gedächtnis zu füllen.
- Nummerierte Zitate öffnen die Originalpassage mit ihrer Version und Lizenz.
- Zurückgezogene Quellen und Quellen mit abgelaufenem Prüfdatum stehen für den Abruf sofort nicht mehr zur Verfügung.
- Zu jeder veröffentlichten Quelle sind Prüfer, Version, Fingerabdruck und Lizenz hinterlegt.
- Behandelt den Text von Quellen als Evidenz, niemals als Anweisung.
AVA · EvidenzassistentinAsk
Fassen Sie die geprüfte Evidenz zur Erstlinientherapie bei Erkrankung X zusammen.
- 1Klinische Praxisleitlinie v3 · S. 14 · CC BY 4.0
- 2Systematische Übersichtsarbeit, 2025 v1 · S. 6 · lizenziert
- 3Positionspapier einer Fachgesellschaft v2 · § 4.2
AVA · EvidenzassistentinAsk
Eine Frage, die keine geprüfte oder vertrauenswürdige Quelle abdeckt.
Die verfügbare Evidenz reicht nicht aus, um diese Frage zu beantworten. Fügen Sie relevante, geprüfte Quellen hinzu oder rufen Sie sie ab.
So entsteht eine Antwort von AVA
- 1
Zuerst die geprüfte Bibliothek
Veröffentlichte Quellen mit gültigem Prüfdatum und passenden Zugriffsrechten stehen an erster Stelle. Bei allgemeinen Fragen werden PubMed und öffentliche Gesundheitswebsites gleichzeitig durchsucht, und die Antwort stützt sich zuerst auf Ihre Bibliothek.
- 2
Semantischer Abruf
Embeddings von voyage-3-large mit 1.024 Dimensionen finden die nächstliegenden Passagen. Schwache Treffer unterhalb der Mindestähnlichkeit werden verworfen.
- 3
Evidenzpaket
Abgerufene Passagen werden auf eine maximale Länge begrenzt und dem Modell als nicht vertrauenswürdige Evidenz übergeben, niemals als Anweisung.
- 4
Serverseitig gewähltes Modell
AVA nutzt Anthropic Claude Sonnet 5, serverseitig ausgewählt. Anfragen können weder das Modell noch den Endpunkt überschreiben.
- 5
Zitatprüfung
Die Zitatnummern müssen zu den abgerufenen Passagen passen. Antworten mit Nummern außerhalb des gültigen Bereichs oder unvollständige Antworten werden abgelehnt.
- 6
Antwort oder Enthaltung
Sie erhalten eine Antwort mit Zitaten oder eine klare Aussage, dass die geprüfte Evidenz die Frage nicht beantwortet.
Zitate zeigen, woher eine Aussage stammt, beweisen aber nicht, dass sich jede klinische Aussage aus der Passage ergibt. Ähnlichkeitswerte sind keine Konfidenzwahrscheinlichkeiten. AVA unterstützt die Evidenzprüfung. Sie ersetzt nicht das klinische Urteilsvermögen.
Einblick ins Wiki
Alles, was eine medizinische Evidenzbibliothek braucht.
Nach Fachgebieten geordnet, in 12 Sprachen
182 medizinische Fachgebiete und Tätigkeitsbereiche, durchsuchbar in jeder der unten aufgeführten Sprachen, mit Darstellung von rechts nach links für Arabisch. Jedes Fachgebiet bündelt seine geprüften Referenzquellen.
- enCardiology
- deKardiologie
- frCardiologie
- esCardiología
- itCardiologia
- ptCardiologia
- nlCardiologie
- plKardiologia
- trKardiyoloji
- arطب القلب
- zh心脏病学
- ja循環器学
45 Dateiformate
PDF, Office und OpenDocument, EPUB, HTML und Markdown, Datendateien und Untertitel. Bilder werden per OCR gelesen, Audio und Video werden auf privaten Verarbeitungsdiensten transkribiert.
- .txt
- .md
- .markdown
- .csv
- .tsv
- .json
- .jsonl
- .ndjson
- .xml
- .html
- .htm
- .rtf
- .srt
- .vtt
- .doc
- .xls
- .ppt
- .docx
- .xlsx
- .pptx
- .odt
- .ods
- .odp
- .epub
- .jpg
- .jpeg
- .png
- .webp
- .gif
- .tif
- .tiff
- .bmp
- .heic
- .heif
- .mp3
- .wav
- .flac
- .ogg
- .m4a
- .aac
- .mp4
- .mov
- .webm
- .mkv
AVA: fünf Arten, mit Evidenz zu arbeiten
- AskEine gezielte Evidenzfrage beantworten.
- EvaluateEvidenzlage, Einschränkungen und Prüflücken untersuchen.
- ContextVersorgungskontext, Population und Anwendbarkeit verstehen.
- Cross-checkAussagen über zitierte Quellen hinweg vergleichen.
- ResearchEine interne Evidenzübersicht erstellen und Lücken finden.
Herkunft, die Sie nachprüfen können
Originale werden mit SHA-256-Fingerabdrücken, Autoren, Datumsangaben, Lizenzen und Evidenzgraden aufbewahrt. Zitate verweisen auf Seite, Folie oder Zeitstempel, und jede Überarbeitung behält ihre Historie.
- Quelle
- Klinische Praxisleitlinie
- Version
- 3 veröffentlicht
- SHA-256
- 3f9a0c7d…b84e21b
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Prüfung
- Vermerke dokumentiert · fällig 2027-03
- Ersetzt
- Version 2 · zurückgezogen
Sammlungsstatistiken
Deterministische Berichte ohne KI-Beteiligung: Evidenzgrade, Formate, Publikationsjahre, überfällige Prüfungen, Herkunftslücken und doppelte Dateien.
PubMed integriert
Durchsuchen Sie NCBI PubMed und importieren Sie bibliografische Angaben zur Prüfung, ohne Abstracts oder Volltexte zu kopieren.
Medizinische Terminologie
Schlagen Sie klinische Codes über Ihren lizenzierten Terminologiedienst nach, wobei Codesystem und Lizenz im Blick bleiben.
Von Grund auf interoperabel
Schreibgeschützte FHIR-R4-Ressourcen für Dokumente, Herkunft und Bibliotheken, Validierung von HL7-v2-Nachrichten, ein TypeScript SDK und eine OpenAPI-Beschreibung für Entwickler.
Evidenz für das Aimedis-Ökosystem
Aimedis-Plattformen rufen veröffentlichte, geprüfte Auszüge und Podcasts mit eigenen, widerrufbaren Referenzschlüsseln ab. Jedes Ergebnis enthält Quelle, Version und Lizenz. Private Speicherlinks und Patientenakten sind vom gemeinsam genutzten Dienst ausgeschlossen.
- Aimedis Care Pro
- REST-API für Ihren Server
Sicherheit & Datenschutz
Von Grund auf privat. Standardmäßig nachprüfbar.
Medizinische Wissensarbeit verlangt dieselbe Sorgfalt wie medizinische Daten. Das Wiki setzt Zugriffsrechte in der Datenbank durch, nicht nur in der Oberfläche, und führt ein überprüfbares Protokoll jeder Entscheidung.
Nur auf Einladung
Keine öffentliche Registrierung. Jedes Konto gehört zu einem zugelassenen Administrator einer zugelassenen Organisation.
Zwei-Faktor-Authentifizierung
Codes aus einer Authenticator-App. Nach der Einrichtung ist der zweite Faktor für jede Seite, jeden API-Aufruf und jeden Lesezugriff auf die Datenbank erforderlich.
Isolation in der Datenbank
Row-Level Security trennt Organisationen, Korpora und einzelne Patienten in der Datenbank selbst, nicht nur in der Oberfläche.
Vor dem Lesen gescannt
Uploads erhalten einen Fingerabdruck und werden auf Malware geprüft, dann in einem isolierten Prozess ohne Datenbank- oder KI-Zugangsdaten ausgelesen.
Hash-verkettetes Audit-Protokoll
Uploads, Prüfungen, Veröffentlichungen und Änderungen an Zugangsdaten werden in einer eigenen Hash-Kette pro Organisation festgehalten.
Patientendaten bleiben außen vor
Es gibt einen getrennten Arbeitsbereich für Patientendaten, doch die Verarbeitung bleibt deaktiviert, bis jeder Verarbeitungsdienst genehmigt wurde.
Diese Schutzmaßnahmen unterstützen einen Betrieb, der sich an DSGVO und HIPAA ausrichtet. Sie sind keine Zertifizierung und ersetzen nicht die rechtliche, vertragliche und klinische Freigabe durch Ihre Organisation.
Fragen
Gut zu wissen.
Kann sich jeder registrieren?
Nein. Das Wiki ist ein privater Arbeitsbereich für zugelassene Organisationen und ihre Administratoren. Fordern Sie unten Informationen an, und das Aimedis-Team meldet sich bei Ihnen.
Ersetzt AVA das klinische Urteilsvermögen?
Nein. AVA hilft Ihnen, geprüfte Evidenz zu finden, zu vergleichen und zu zitieren. Sie stellt keine Diagnosen und verschreibt nichts, und klinische Entscheidungen verbleiben bei qualifizierten Fachkräften.
Was geschieht, wenn die Evidenz fehlt?
AVA sagt das. Allgemeine Fragen werden mit Ihrer geprüften Bibliothek, mit PubMed und mit öffentlichen Gesundheitswebsites abgeglichen. Deckt die Evidenz nur einen Teil einer Frage ab, benennt die Antwort den fehlenden Teil. Stützt keine dieser Quellen eine Antwort, erhalten Sie statt einer Vermutung die Rückmeldung, dass die Evidenz unzureichend ist; das ist ein klares Signal, Quellen hinzuzufügen oder zu prüfen.
Warum begutachtete Fachliteratur aufnehmen statt beliebiger verfügbarer Texte?
Weil eine KI-Antwort nur so verlässlich sein kann wie das Material, auf dem sie beruht. Peer-Review prüft Methoden, Daten und Schlussfolgerungen vor der Veröffentlichung, und die eigene dokumentierte Prüfung des Wikis kontrolliert Extraktion, Herkunft, Lizenz und Aktualität jeder Quelle, bevor sie durchsuchbar wird.
Welche KI-Modelle verwendet AVA?
AVA verwendet Anthropic Claude Sonnet 5 mit serverseitig kontrollierten Einstellungen. Die allgemeine Referenzrecherche durchsucht Wiki-Evidenz, PubMed und öffentliche Gesundheitswebsites wie MedlinePlus gemeinsam und antwortet zuerst aus der Wiki-Evidenz. Analysen mit ausgewählten Quellen und Patientenanalysen bleiben auf den Evidenzumfang beschränkt, für den sie autorisiert sind.
Können unsere eigene KI oder andere Aimedis-Apps die Evidenz nutzen?
Jede Aimedis-Plattform oder zugelassene Anwendung erhält einen eigenen, widerrufbaren, an die jeweilige Anwendung gebundenen Referenzschlüssel (1–365 Tage oder unbefristet). Jeder gültige Schlüssel kann alle veröffentlichten, geprüften und lizenzierten Referenzauszüge und Podcasts lesen, jeweils mit Quelle, Version und Lizenz. Patientenakten und private Speicherlinks sind ausgeschlossen.
Zugang
Nur auf Einladung.
Es gibt keine öffentliche Registrierung. Teilen Sie uns mit, wo wir Sie erreichen können, und das Aimedis-Team sendet Ihnen Informationen zum Wiki und dazu, wie Ihre Organisation Zugang erhalten kann.
Ihre E-Mail-Adresse wird nur zur Beantwortung dieser Anfrage verwendet.
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