#38 Krebs und KI: Von Bastis Krebserkrankung zur App Akasia

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.


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️ 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 Jahr
00:00:38 - Bastians Diagnose und der Grund für die Pause
00:05:07 - Der Auslöser für Akasia
00:09:38 - Datenschutz, Verschlüsselung und der KI-Begleiter
„Muu"
00:12:47 - Modell-Auswahl, Tokenkosten und asynchrone
Verarbeitung
00:18:03 - Die größten Hürden bei der Entwicklung
00:22:33 - Lokale KI auf dem iPhone und Barrierefreiheit
00:29:06 - Dokumentenverwaltung und Blutbild-Analyse
00:34:33 - DiGA-Zertifizierung und die elektronische
Patientenakte
00:35:43 - Erste Schritte in der App und
Nebenwirkungs-Tracking
00:44:02 - iOS vs. Android, Zukunftspläne und Closed Beta
00:48:33 - Ausblick: Wie es mit CONVERT weitergeht


Akasia Closed Beta (iOS): Schreib eine Mail an
info@akasia.app
Bastians Weg auf Instagram: @teambbaisy.beats.cancer