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Beschreibung
vor 1 Monat
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.
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