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In der zweiten Phase der Innovation-Sandbox für KI wurden fünf Projekte erfolgreich abgeschlossen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sind veröffentlicht und leisten einen wichtigen Beitrag für das gesamte KI-Ökosystem.
Eingereichte Projektanträge
Im zweiten Projekt-Call 2024 reichten 24 Organisationen ihre KI-Projekte ein. Bis Anfang 2026 setzte das Projektteam fünf Projekte erfolgreich um und
veröffentlichte die Ergebnisse fortlaufend. Im Abschlussbericht wurden die
Ergebnisse der zweiten Umsetzungsphase zusammengefasst.
Build & Share: Eine Sandbox zur Befähigung des KI-Ökosystems
Die Ergebnisse der zweiten Phase bestätigen die KI-Sandbox als wirksames Lern- und Umsetzungsinstrument, das regulatorische Unsicherheiten abbaut, Best Practices auf Basis realer Anwendungsfälle entwickelt und so das
KI-Ökosystem gezielt stärkt.
KI bei Baubewilligungen
Baubewilligungsverfahren sind komplex. Dieses Projekt analysierte die
Fähigkeiten von KI-Modellen bei der Überprüfung von Baueingaben und
entwickelte einen Prototyp für einen KI-basierten Vorabcheck von Solaranalgen, Wärmepumpen und Ladestationen. Die Ergebnisse bieten Gemeinden und
Anbietern wichtige Impulse für die digitale Transformation im Baubereich.
KI zur Optimierung des Meldeverfahrens bei Baubewilligungen
Sensorbasierte Brückenüberwachung
Viele Brücken sind Jahrzehnte alt und werden noch immer überwiegend visuell inspiziert. Dieses Projekt testet KI-gestützte Sensoren, die das
Schwingungsverhalten von Brücken kontinuierlich messen. So lassen sich
Ermüdung der öffentlichen Infrastruktur frühzeitig erkennen und fundierte
Aussagen zur Tragfähigkeit treffen. Der datenbasierte Ansatz soll helfen, die
Lebensdauer von Brücken gezielt zu verlängern und Wartung effizienter zu gestalten.
Schweizerische Südostbahn AG & Irmos testen Brückenüberwachung mit KI
Digitale Augenklinik
Die Diagnose von Augenerkrankungen ist aufwendig und erfordert viel
Fachwissen. Dieses Projekt entwickelt einen KI-gestützten Ansatz zur Erkennung von diabetischer Retinopathie und untersucht, wie sich KI zuverlässig in den
klinischen Alltag integrieren lässt. Neben medizinischen Verbesserungen liefert das Projekt auch praxisnahe Empfehlungen, die für andere Fachbereiche wie
Radiologie oder Dermatologie übertragbar sind.
Das Stadtspital Triemli macht mit Oculomics und KI die Zukunft der Diagnostik möglich
Autonome Inspektionsroboter
Für viele Schweizer Robotikfirmen ist der Zugang zum EU-Markt entscheidend – gleichzeitig wächst die regulatorische Komplexität. Dieses Projekt analysiert
zentrale Regelwerke wie den AI Act, die Maschinenverordnung, den
Cyber Resilience Act und den Data Act und zeigt, wie Unternehmen die
verschiedenen Anforderungen sinnvoll navigieren können. Darüber hinaus wird eine AI-Governance-Software getestet, die Firmen dabei unterstützt, die
technischen, rechtlichen und organisatorischen Vorgaben – etwa nach ISO 42001 – effizient umzusetzen.
EU-Regulierung von Industrierobotern für kritische Infrastrukturen
KI in der medizinischen Dokumentation
Im Gesundheitswesen sorgt die Dokumentationspflicht für viel administrativen Aufwand. Dieses Projekt zeigt, wie Spracherkennung und grosse Sprachmodelle (LLMs) diesen Aufwand reduzieren können. Gleichzeitig untersucht es die
rechtlichen Rahmenbedingungen – etwa zu Datenschutz, Berufsgeheimnis oder Cloud-Nutzung – und klärt, wann solche Systeme als Medizinprodukte gelten. Ziel ist es, konkrete Best Practices für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI in der medizinischen Dokumentation zu entwickeln.
KI in der medizinischen Dokumentation – zwischen Potenzial und Regulierung
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