Clinisys™ stellt offene, kontrollierte KI-Plattform vor, die Labore von Erkenntnissen zu konkreten Maßnahmen führt

Connected Laboratory Intelligence verbindet wiederverwendbare KI-Plattformkomponenten, ein ergebnisorientiertes Agenten-Ökosystem, CLS MCP und No-Code-Automatisierung, um Labore von Systemen zur reinen Datenerfassung zu Systemen für die übergreifende Orchestrierung von Prozessen weiterzuentwickeln.

TUCSON, Arizona, 27. Oktober 2026 – Clinisys, ein weltweiter Anbieter von Laborinformatiklösungen, hat heute seine AI Innovation Roadmap vorgestellt. Die offene und kontrollierte Plattformstrategie verbindet Labordaten, Analytik, Agenten und Workflow-Automatisierung im betrieblichen Kontext des Labors.

Labore stehen unter zunehmendem Druck durch Fachkräftemangel, finanzielle Herausforderungen, technologische Entwicklungen, Cybersicherheitsrisiken und Anforderungen an die Data Governance.

Isolierte KI-Funktionen lösen diese Herausforderungen nicht – Labore benötigen eine vertrauenswürdige, vernetzte Intelligenzebene, die konkrete Massnahmen unterstützt und zugleich dem Menschen die Kontrolle überlässt.

Die Roadmap entwickelt die Connected Laboratory Intelligence-Wertschöpfungskette von Clinisys weiter: von einer konfigurierbaren Plattform und vernetzten Daten über Analytik und kontrollierte KI bis hin zu kontinuierlicher Innovation.

Dieses aufeinander aufbauende Modell unterstützt die schrittweise Weiterentwicklung des Labors: von der reinen Datenerfassung über die Steuerung von Workflows und die intelligente Nutzung von Daten bis hin zur übergreifenden Koordination von Prozessen. Jede Stufe baut auf der vorherigen auf. Labore entwickeln sich dabei von „Inform“ mit beschreibenden Erkenntnissen über „Optimize“ mit Prognosen und Anomalieerkennung bis hin zu „Transform“, wo KI-Agenten Abläufe koordinieren und der Mensch durch entsprechende Freigaben weiterhin die Kontrolle behält.

„Jede Laborentscheidung, von der nächsten zu bearbeitenden Probe bis zur nächsten zu entwickelnden Therapie, sollte von kontrollierter KI auf Basis vertrauenswürdiger Labordaten unterstützt werden“, sagte Shay Hassidim, Chief Technology Officer von Clinisys. „Unsere Strategie ist von Grund auf kontrolliert, im Laborkontext verankert und generativ: Agenten gehen über das Reporting hinaus und helfen, Arbeit voranzubringen, während Menschen die Kontrolle behalten.“

Von Grund auf offen: zwei Fundamente für die Laborautomatisierung

Clinisys entwickelt komplementäre Wege, mit denen Labore Workflows automatisieren und erweitern können, ohne jede Organisation zu einer einzigen proprietären KI-Erfahrung zu zwingen.

• CLS MCP: Die CLS Model Context Protocol-Grundlage soll fortgeschrittenen Anwendern und IT-Teams ermöglichen, freigegebene KI-Assistenten mit dem kontrollierten CLS-Kontext zu verbinden. Die Roadmap sieht einen kontrollierten Zugriff auf Laborinformationen und Workflows über CLS-APIs vor, wobei organisatorische Regeln, Berechtigungen, Schutzmechanismen, Auditierung und Überwachung über die Plattform angewendet werden.
• CLS NoCode AI: Auf Decisions basierende No-Code-Komponenten sollen operative Teams dabei unterstützen, kontrollierte Workflows aus wiederverwendbaren Vorlagen und Konnektoren zu konfigurieren. Beispiele der Roadmap sind Reflextests, Ergebnisprüfung, Korrektur- und Vorbeugungsmassnahmen, Beschwerdebearbeitung und weitere Prozesse, die von kontrollierter Automatisierung profitieren.
• Eine wiederverwendbare Plattform: Beide Ansätze bauen auf der CLS Extended API und gemeinsamen Plattformdiensten auf. Wiederverwendbare Komponenten für Labordaten, Analytik, Governance, Integration und Workflow-Ausführung sollen sich sowohl innerhalb von CLS als auch auf ausgewählte Clinisys Kernprodukte skalieren lassen.
• Einmal erstellen, im gesamten Ökosystem wiederverwenden: Ein geplanter Clinisys AI Marketplace soll einen kontrollierten Bereitstellungsmechanismus für zertifizierte Agenten, Funktionen, Workflow-Vorlagen und künftige Partnererweiterungen bieten.

Positionierung: Clinisys verlangt von Laboren nicht, einen weiteren geschlossenen KI—Technologie-Stack einzuführen. Die Roadmap soll vertrauenswürdigen Laborkontext für freigegebene KI-Erfahrungen und kontrollierte Workflows, die jede Organisation auswählt, sicher nutzbar machen.

Fünf Initiativen verwandeln gemeinsame KI-Fähigkeiten in Kundennutzen

Die Roadmap strukturiert wiederverwendbare KI-Plattforminitiativen in fünf Ergebnisbereiche:

• Workflow Copilots: KI-Unterstützung direkt am Arbeitsort, darunter CLS CARE, Equipment Care sowie regionale oder produktspezifische Copiloten.
• Advanced Analytics: dialogorientierte und prädiktive Erfahrungen, die Labore von Daten zu Entscheidungen führen, darunter Analytics-, Data Exploration- und Research-Konzepte.
• Automation und Orchestrierung: Regeln, Routing, Überwachung, Workflow-Aktionen, QC, Probenfluss und Durchlaufzeitkonzepte, die Signale mit kontrollierten Reaktionen verbinden.
• AI Marketplace: ein geplanter kontrollierter Mechanismus für zertifizierte Agenten, Workflow-Vorlagen und künftige Ökosystemerweiterungen.
• Intelligent Lab Command Center: eine zukünftige Lösung für den operativen Laborbetrieb, die Warnmeldungen, Laborstatus, Geräteüberwachung, Überwachung von KI-Agenten, Entscheidungsunterstützung und empfohlene nächste Aktionen zusammenführt.

Die releasespezifische Verfügbarkeit wird nach den jeweils geltenden Bereitschafts- und Freigabeprüfungen separat kommuniziert.

Zwei Agentenerfahrungen zeigen die Strategie in Aktion

Analytics Agent. Der Analytics Agent soll autorisierte Anwenderin einer dialogorientierten Abfolge von der Frage zur Erkenntnis führen: Fragen, Visualisieren, Analysieren, Exportieren und Planen. Anwender können kontrollierte CLS-Daten untersuchen, visuelle Darstellungen erzeugen, Zusammenfassungen prüfen, autorisierte Datensätze exportieren und die regelmässige Bereitstellung von Informationen planen. Der Zugriff richtet sich nach den jeweiligen Rollen und Berechtigungen.

Equipment Care. Der Equipment Care Agent führt Informationen zu Geräteaktivitäten, Qualitätskontrollen, Servicehistorie, Wartungsanforderungen, Arbeitsauslastung und Gerätezuordnungen zusammen. Angestrebte Ergebnisse sind eine frühere Problemerkennung, weniger vermeidbare Wiederholungen und mehr Zeit für Laborfachkräfte. Quantifizierte Ergebnisse und Aussagen zu Standards werden nach ihrer Validierung ergänzt.

Vertrauenswürdig, offen und kontrolliert

Clinisys richtet die Roadmap auf vertrauenswürdige, kontrollierte Intelligenz aus und verbindet Cloud, Daten, Analytik, KI, Automatisierung und KI-Agenten. Die ersten Anwendungen mit KI-Agenten zeigen die Entwicklungsrichtung; endgültige Angaben zur Verfügbarkeit werden mit der jeweiligen Produktversion kommuniziert.

„Der Vorteil liegt nicht in einem einzelnen Agenten“, ergänzte Prashant Prabudh, Director, AI Analytics and Agentic Platforms bei Clinisys. „Er liegt in einer offenen, kontrollierten Intelligenzebene, in der Labordaten, APIs, Analytik, No-Code-Workflows und spezialisierte Agenten zusammenarbeiten können. So entwickelt Clinisys Aufzeichnungssysteme zu Orchestrierungssystemen weiter und schafft eine Plattform für kontinuierliche Innovation.“

Über Clinisys

www.clinisys.com
Clinisys ist ein weltweit tätiger Anbieter von Diagnoseinformatiklösungen, die das moderne Labor in den Bereichen Gesundheitswesen, Biowissenschaften und öffentliche Gesundheit neu definieren und hat Firmensitze in Tucson, Arizona; Raleigh, North Carolina; Woking, England; Gent, Belgien und Walluf, Deutschland. Jeden Tag werden in mehr als 7.000 Laboren in 42 Ländern mit den Plattform- und Cloud-Lösungen von Clinisys Millionen von Laborergebnissen und Datenerkenntnissen generiert. Weitere Informationen unter www.clinisys.com.

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