Loretta ist die souveräne Infrastrukturschicht, die es deutschen Gesundheitsorganisationen ermöglicht, KI-Agenten mit integrierter GDNG-, EHDS- und EU-AI-Act-Konformität einzusetzen. Ihre Daten verlassen nie Ihr Gebäude.
Im Einsatz. Klinisch validiert. Souveräne Architektur. Gebaut auf IONOS Cloud · FHIR R4 nativ.
In diesem Bereich finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu unserer KI-gestützten Plattform und wie sie personalisierte Gesundheitsversorgung ermöglicht.
Loretta ist souveräne KI-Infrastruktur für europäische Gesundheitssysteme, die sichere, konforme Betriebsschicht, die es Versicherern und Krankenhäusern ermöglicht, präventive Versorgungsagenten per API bereitzustellen, während Gesundheitsdaten ihre Umgebung nie verlassen.
Deutschlands gesetzliche Krankenversicherer verfügen über Daten von 73 Millionen Versicherten, aber es fehlt ihnen an der Infrastruktur, um unter den kommenden GDNG- und EHDS-Vorschriften darauf zu reagieren. Loretta liefert die fehlende Schicht: produktionsreife Endpunkte für Risikostratifizierung, kausales Interventionsdesign und bias-korrigierte Agenten-Workflows, vorzertifiziert für GDNG-, EHDS- und EU-AI-Act-Anforderungen. Institutionen verbinden sich mit Lorettas föderierten Trust-Center-Knoten neben ihren bestehenden Systemen und gehen in Wochen live, nicht in Jahren.
Loretta ist die Protokollschicht, die Basis, auf der Institutionen aufbauen. Wir veröffentlichen eine Referenzimplementierung, um zu zeigen, was Partner mit unseren APIs umsetzen können, ähnlich wie Stripe Zahlungsabläufe demonstriert, aber die darunterliegende Infrastruktur verkauft. Das Produkt ist die Endpunkt-Architektur: Souveränität, Kausalität und Equity-Korrektur, bereitgestellt als API-Verträge unter der vollständigen Kontrolle der Institution.
Deutschlands gesetzliche Krankenversicherer verfügen über jahrzehntelange Daten von 73 Millionen Versicherten, aber ihre Analysen können nur korrelative Fragen beantworten. Sie wissen, wer gefährdet ist. Sie können die Frage, die den Interventions-ROI bestimmt, nicht beantworten: "Wenn wir diese Kohorte in Programm X einschreiben, welchen kausalen Effekt hat das auf die Ergebnisse?"
Loretta schließt diese Lücke. Unsere API liefert souveräne Risikostratifizierung, die Daten innerhalb von Trust-Center-Knoten hält, kausales Interventionsdesign, das vorschreibt, was für wen wirkt, und equity-korrigierte Ressourcenallokation, die einer regulatorischen Prüfung standhält. Das Ergebnis: weniger vermeidbare Krankenhausaufenthalte, niedrigere Kosten für chronische Versorgung und eine belastbare Compliance-Position vor der GDNG-Durchsetzung.
Patientendaten verbleiben in der sicheren Verarbeitungsumgebung der verantwortlichen Institution (Trust-Center oder gleichwertig); Lorettas Komponenten werden lokal bereitgestellt und zentrale Systeme erhalten nur aggregierte, nicht identifizierbare Parameter.
Ja. Lorettas Architektur ist um DSGVO-Prinzipien und GDNG-Anforderungen für die Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten konzipiert, einschließlich der Nutzung sicherer Verarbeitungsumgebungen und des Verbots grenzüberschreitender Rohdatenübertragungen.
Nein. Loretta bewegt keine personenbezogenen Gesundheitsdaten außerhalb der verantwortlichen Institution oder in nicht-souveräne Cloud-Umgebungen; dies ist eine grundlegende Designentscheidung zur Erfüllung der GDNG- und EHDS-Souveränitätsanforderungen.
Sekundärnutzung bedeutet die Verwendung von Gesundheitsdaten für Forschung, Planung und Prävention statt für die direkte klinische Versorgung; GDNG und EHDS legalisieren ausdrücklich eine solche Nutzung unter strengen Schutzmaßnahmen, und Loretta bietet die technische Umsetzung, um dies sicher zu tun.
Lorettas Equity-Correction-Engine erzwingt Fairness während des Modelltrainings, nicht nach dem Deployment. Modelle werden mathematisch so beschränkt, dass Leistungsunterschiede über sozioökonomischen Status, Alter und Geschlecht unter definierten Schwellenwerten bleiben, derzeit weniger als 5% über den sozioökonomischen Status. Das bedeutet, dass jeder Versicherer, der Agenten über Lorettas Infrastruktur bereitstellt, auditierbare Compliance mit Fairness-Standards erhält, ohne selbst ein einziges Bias-Modell erstellen zu müssen. Für Versicherer ist das Ergebnis: präventive Interventionen, die Ressourcen auf Basis kausaler Bedarfe zuweisen, anstatt historischer Datenmuster, die bestehende Ungleichheiten reproduzieren.
Modelle werden über dezentrale Knoten innerhalb von Trust-Centern (Sichere Verarbeitungsumgebungen, SPE) trainiert, sodass Roh-Patientendaten niemals die institutionelle Obhut verlassen; nur verschlüsselte Modellaktualisierungen werden zentral aggregiert.
Kausale Inferenzmethoden schätzen die Wirkung einer Intervention (zum Beispiel eines Diabetes-Management-Programms) anstatt nur Korrelationen, wodurch Loretta Uplift modellieren und Schätzungen mit randomisierten kontrollierten Studien innerhalb einer Marge von etwa 20% vergleichen kann.
Loretta leitet den sozioökonomischen Status (SES) aus datenschutzfreundlichen Proxies ab und beschränkt Modelle so, dass Leistungsunterschiede (zum Beispiel falsch negative Ergebnisse) zwischen SES-Gruppen unter etwa 5% bleiben, im Einklang mit aufkommender Fairness-Forschung und regulatorischen Erwartungen.
Nein. Loretta ergänzt bestehende Arbeitsabläufe mit Risikobewertungen und Interventionsvorschlägen; alle Entscheidungen verbleiben unter menschlicher Aufsicht und institutioneller klinischer Governance.
EHDS verlangt von jedem Mitgliedstaat den Aufbau interoperabler Gesundheitsdatenräume und die Benennung von Datenzugangsstellen; Loretta ist so konzipiert, dass sie innerhalb dieser nationalen Infrastrukturen läuft, was die Erweiterung von Deutschland auf andere EU-Märkte erleichtert.
Ja, bewusst. Gesundheits-KI, die klinische Entscheidungen und Versorgungsentscheidungen beeinflusst, sollte den höchsten Standard erfüllen. Lorettas Infrastruktur integriert das erforderliche Risikomanagement, die Audit-Dokumentation, menschliche Aufsichtskontrollen und Bias-Monitoring als Standard-API-Funktionen, nicht als nachträglich hinzugefügte Compliance-Schichten. Jeder über Loretta bereitgestellte Agent ist von Grund auf EU-AI-Act-konform. Für Institutionen, die Build-versus-Buy-Entscheidungen evaluieren: Der Aufbau dieser Kontrollen im eigenen Haus dauert 12–18 Monate Engineering. Loretta liefert sie als Endpunkt-Features ab dem ersten Tag.
Loretta plant, die DiGA-Listung (Digitale Gesundheitsanwendung) in Deutschland für geeignete patientenseitige Module anzustreben; für B2B-Infrastruktur steht die Konformität mit GDNG, EHDS und dem EU AI Act im Fokus.
Eine klinische randomisierte kontrollierte Studie ist geplant, um Verbesserungen bei Ergebnissen wie HbA1c und Blutdruck zu demonstrieren, wobei alle Ergebnisse nach SES stratifiziert werden, um Gerechtigkeit zu testen.
Deutsche gesetzliche Krankenversicherer (GKV) und große Gesundheitssysteme sind der anfängliche Fokus, mit Erweiterung auf andere EU-Kostenträger und Leistungserbringer, sobald EHDS-Infrastrukturen online gehen.
Erste Deployments zielen auf chronische Erkrankungen mit hoher Belastung wie Typ-2-Diabetes und Bluthochdruck ab, mit einem Fahrplan zur Erweiterung auf andere kardiometabolische und respiratorische Erkrankungen.
Loretta verbindet sich über Standardschnittstellen wie HL7/FHIR mit Abrechnungs- und EHR-Systemen und arbeitet innerhalb bestehender sicherer Verarbeitungsumgebungen, wodurch die Notwendigkeit zur Änderung institutioneller IT reduziert wird.
Ja. Durch Versicherer- oder Anbieterpartnerschaften kann Loretta Arbeitgeber-Gesundheitsprogramme mit derselben Risiko- und Interventions-Engine betreiben, mit Preisgestaltung, die auf Pro-Mitglied-Pro-Monat-Modelle abgestimmt ist.
Loretta bietet eine Referenzimplementierung, die Institutionen als White-Label nutzen können, um Erinnerungen, Aufklärung und Überwachung in ihre bestehenden klinischen Workflows zu integrieren; es ist kein eigenständiges Direct-to-Consumer-Produkt und arbeitet vollständig unter institutioneller Governance.
Alle Nachrichten, Aufforderungen und Empfehlungen, die über den klinischen Workflow übermittelt werden, werden unter institutionellen klinischen Regeln und Aufsicht ausgelöst und genehmigt; Loretta stellt die Werkzeuge bereit, nicht autonome Entscheidungsfindung.
Eine geregelte klinische Workflow-Schnittstelle kann gegebenenfalls in einen DiGA-ähnlichen Pfad einbezogen werden; die regulatorische Klassifizierung hängt von der spezifischen Konfiguration und dem mit der Institution vereinbarten Verwendungszweck ab.
Chronische Erkrankungen machen über 80% der Ausgaben der gesetzlichen Krankenversicherung in Deutschland aus. Der Großteil dieser Kosten entsteht durch vermeidbare Krankenhausaufenthalte und Spätkomplikationen bei Patienten, die früher hätten identifiziert und erreicht werden können. Lorettas Infrastruktur ermöglicht es Versicherern, von reaktiver Schadensbearbeitung zu gezielter, kausaler Prävention überzugehen: Sie identifiziert, welche Interventionen bei welchen Kohorten Kosten senken, und stellt sie per API bereit, bevor teure Akutepisoden auftreten. Die ökonomische Logik ist einfach: Jeder verhinderte Krankenhausaufenthalt ist eine direkte Kostenvermeidung, und Loretta macht Prävention auf Bevölkerungsebene programmierbar.
Loretta wird als Infrastruktur bepreist, nicht als Software-Lizenzen pro Nutzer. Das primäre Modell ist eine jährliche Unternehmenslizenz pro Versicherer oder Gesundheitssystem, mit optionaler Pro-API-Call-Preisgestaltung für Deployments mit hohem Volumen. Mit zunehmender Deployment-Dichte über eine versicherte Bevölkerung gelten Pro-Mitglied-Pro-Monat-Gebühren. Diese Struktur wandelt Investitionsausgaben in planbare Betriebsausgaben um — und skaliert linear mit der versicherten Bevölkerung der Institution.
Etablierte Präventionsprogramme in Deutschland zeigen 3–5x ROI über drei Jahre. Lorettas Ziel ist es, diese Renditen zu verbessern, indem Prävention durch kausale Inferenz präziser ausgerichtet, durch Bias-Korrektur gerechter verteilt und durch API-Infrastruktur schneller bereitgestellt wird. Zum Vergleich: Ein einzelner verhinderter diabetesbedingter Krankenhausaufenthalt spart einem Versicherer etwa 5.000–8.000 € pro Ereignis. Auf Bevölkerungsebene einer großen Krankenkasse ergeben selbst bescheidene Verbesserungen bei der Präventionstargeting Millionenbeträge an jährlicher Kostenvermeidung.
Nur wenn Ihr Arzt, Krankenhaus oder Ihre Krankenversicherung beschließt, Lorettas Werkzeuge zur Unterstützung Ihrer Versorgung zu nutzen. Auch dann bleiben Ihre Daten bei Ihrem Gesundheitsdienstleister und werden niemals außerhalb seiner sicheren Systeme geteilt. Loretta ist ein Werkzeug, das sie wie einen Taschenrechner nutzen, kein separates Unternehmen, das Ihre Informationen sammelt.
Ihr Gesundheitsdienstleister oder Versicherer wird Sie informieren, wenn sie Loretta zur Unterstützung Ihres Behandlungsplans nutzen. In einigen Fällen erhalten Sie möglicherweise hilfreiche Erinnerungen oder personalisierte Gesundheitstipps über den klinischen Workflow Ihres Anbieters, aber nur, wenn Ihr Anbieter dies für Sie eingerichtet hat. Sie können Ihr Versorgungsteam jederzeit fragen, ob und wie Loretta eingesetzt wird.
Ja, Sie werden immer eine ausdrückliche Einwilligung zur Nutzung Ihrer Daten erteilen. Mit Ihrer Einwilligung wird Ihr Gesundheitsdienstleister oder Versicherer alle gesetzlichen Anforderungen hinsichtlich Einwilligung und Datenschutz nach deutschem und EU-Recht einhalten. Wenn Sie Fragen zur Verwendung Ihrer Daten haben, wenden Sie sich an Ihre Arztpraxis oder Ihren Versicherungsvertreter. Sie kontrollieren alle Entscheidungen über Ihre Informationen.