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

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💡 Key Takeaways für Entwickler & Unternehmen:

1. Nutzeranforderung vor KI-Feature – Nicht fragen „wo baue ich KI ein", sondern „löst KI hier ein echtes Problem"
2. Kosten sind Architektur – Modellwahl, asynchrone Verarbeitung und Prompt-Größe entscheiden über die Wirtschaftlichkeit
3. Multistep schlägt One-Shot – Auslesen, zusammenfassen, dann weiterverarbeiten liefert deutlich bessere Ergebnisse
4. Bei sensiblen Themen defensiv bauen – Lieber weniger Informationen als eine gefährliche Empfehlung
5. Das Programmieren ist nicht mehr die Hürde – Die eigentliche Arbeit liegt in Compliance, Hosting, Datenschutz und Distribution
6. Datenschutz 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