ASPI Software · Technische Anwenderdokumentation
Zielgruppe: Klinikadministratoren, IT-Fachkräfte
Status: BETA-Version – Download in kürze Verfügbar!
Voraussetzungen: MCDMS-2026.08

Die LM-ASPI Suite ist ein innovatives und für unsere Kunden kostenfreies Projekt, das Kliniken ermöglicht, eigene Automatisierungsagenten und KI-Infrastrukturen zu entwickeln, zu testen und sicher in den klinischen Alltag zu integrieren.

Im Mittelpunkt steht die Möglichkeit, eigene KI-Server direkt innerhalb der Klinik zu betreiben und diese über die MCDMS-KI-Anbindung datenschutzkonform und kontrolliert in bestehende Abläufe zu integrieren. So lassen sich innovative KI-Anwendungen sowohl testen als auch produktiv einsetzen, während sensible Daten sicher in der eigenen Infrastruktur verbleiben.

Alternativ können Sie den LM-WORKER auch ohne KI als leistungsstarke Automatisierungssoftware nutzen. Mithilfe anbindbarer Skripte lassen sich nahezu alle Import- und Export-Schnittstellen automatisieren. E-Mails können empfangen, geprüft und weiterverteilt werden. Der Automatisierung sind hier kaum Grenzen gesetzt.

Ein besonderer Baustein sind die ASPI-LM-WORKER. Mit ihnen lassen sich individuelle Prozesssteuerungen und vielfältige Automatisierungen realisieren. In Verbindung mit MCDMS-Skripten und MCDMS-Formularen können bestehende klinische Abläufe gezielt um KI-gestützte Funktionen erweitert werden. Informationen aus Formularen lassen sich automatisiert verarbeiten, MCDMS-Skripte können definierte Aktionen und Folgeprozesse auslösen und unterschiedliche Systeme sowie KI-Funktionen miteinander verknüpfen. So entstehen intelligente, klinikspezifische Workflows, die sich flexibel an die jeweiligen Anforderungen und Prozesse einer Einrichtung anpassen lassen.

Gleichzeitig bleibt die LM-ASPI Suite bewusst offen: Neben lokal betriebenen KI-Modellen können bei Bedarf auch externe KI-Dienste wie OpenAI, Google oder Claude integriert werden.

Damit verbindet die LM-ASPI Suite Datenschutz, technologische Unabhängigkeit, intelligente Prozessautomatisierung und maximale Flexibilität – und schafft eine zukunftssichere Grundlage für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Klinikalltag.

Sie möchten einen eigenen KI-Server in Betrieb nehmen oder erfahren, welche Möglichkeiten sich für Ihre Einrichtung ergeben? Wir und unsere Partner beraten Sie gerne. Sprechen Sie uns an unter info@aspi-gmbh.de.

1. Zweck und Systemübersicht

Die LM-ASPI Suite stellt eine einheitliche Oberfläche zum Testen von Sprachmodellen und zum Aufbau KI-gestützter MCDMS-Abläufe bereit. Cloudmodelle und lokale Modelle werden über gemeinsame Profile beschrieben. Die Anwendungen verwenden keine eigene Modelldatenbank, sondern lesen dieselbe zentrale Konfiguration.

Ihre Vorteile bei der Nutzung der LM-ASPI Suite:

• Datenschutz und Datensicherheit durch Inhouse-Betrieb
  Die Verarbeitung sensibler Daten erfolgt vollständig innerhalb Ihrer eigenen IT-Infrastruktur.

• Kosteneffizienter Betrieb
  Nach der einmaligen Hardwareinstallation entstehen für die lokale Nutzung keine laufenden nutzungsabhängigen KI-Kosten.

Wofür kann die LM-ASPI Suite eingesetzt werden?

• Integration in bestehende Anwendungen
  Die LM-ASPI Suite kann als lokale KI-Plattform in vorhandene Softwarelösungen (MCDMS) und Arbeitsabläufe integriert werden.

• Lokale KI-WORKER für Texterkennung und Dokumentation
  Automatische Erkennung, Verarbeitung und Übernahme von Texten und Informationen in die Dokumentation.

• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
  Lokale KI-Agenten können Informationen analysieren, strukturieren und definierte Arbeitsschritte automatisiert durchführen.

• Verarbeitung sensibler medizinischer Daten
  Nutzung von KI-Funktionen innerhalb der eigenen Infrastruktur, ohne dass sensible Daten für die Verarbeitung an externe KI-Dienste übertragen werden müssen.
  
• KI-gestützte Zusammenfassungen und Bewertungen zur Qualitätskontrolle Ihrer Dokumente und Inhalte. (Lokaler KI-Server oder sicherer Betrieb in einem deutschen Rechenzentrum)

2. Welche Module sind enthalten:

LM-WORKER

LM-WORKER ist das zentrale Programm zur Nutzung von KI in Verbindung mit MCDMS, MCDMS-Skripten und PowerShell-Skripten. Es dient als KI-Schnittstelle für die Automatisierung von Hintergrundprozessen für Ihre Medizinische Anwendung.

LMCHATTER

LMChatter bietet eine unkomplizierte und grundlegende Testumgebung für KI-Modelle (extern/intern) sowie deren Endpunkte in einem modellbasierten Chatfenster.

LMSETUP

LMSetup bietet umfassende Konfigurationsmöglichkeiten für Modelle und Endpunkte sowie einen einfachen Übertragungstest. Die definierten Modelle lassen sich sowohl intern als auch extern anbinden und bilden die Basis für sämtliche Suite-Anwendungen.

3. Was ist notwendig für den Betrieb der LM-ASPI Suite

• Lokale und/oder externe Anbindung an einen oder mehrere KI-Endpunkte. Der Betrieb einer eigenen KI ist gar nicht so aufwendig; die grundlegende Installation dauert nur wenige Stunden. Die Betriebsumgebungen sowie das Modell sollte über eine REST Schnittstelle verfügen. Mögliche Betriebsumgebungen sind:
  

Umgebung	Windows	Linux	GPU´s	Modelformat	Eignung
llama.cpp / llama-server	X	X	NVIDIA, AMD, Intel, Vulkan, CPU	GGUF	*****
LM Studio / llmster	X	X	NVIDIA, AMD, Intel	GGUF u.a.	*****
Ollama	X	X	primär NVIDIA, auch AMD/Intel	eigene Verwaltung/GGUF	*****
vLLM		X	primär NVIDIA, auch AMD/Intel	HF/Safetensors	*****!

Wir und unsere Partner unterstützen Sie gern bei der Implementierung Ihrer unternehmensinternen KI-Lösungen. Für kleinere automatisierte Anwendungen reichen bereits eigenständige Systeme mit kompakter Hardware aus.

Wichtiger Hinweis: Ein KI-Server lohnt sich auch dann, wenn Sie an den Arbeitsplätzen keine direkte Funktionalität wie Textkorrektur oder Diktat bereitstellen möchten. Er kann eigenständig über die LM-SUITE oder andere Tools Prozesse wie Dokumentenprüfung und mehr ganz ohne Eingreifen eines Anwenders durchführen!

Wir empfehlen für einen ersten Test:

1. Wir empfehlen für einen ersten Test beziehungsweise Einzelplatzbetrieb:
Rechner: CPU 12–16 Kerne
RAM: 32 GB, besser 64 GB
GPU: NVIDIA, VRAM 24 GB
SSD: 1 TB NVMe
Netzwerk: 1 Gbit/s
OS: Windows Server oder Linux
KI-Software: llmster (LM-Server) oder llama.cpp
Geeignete Modelle: Quantisierte Modelle mit etwa 8B–20B Parametern, beispielsweise gpt-oss-20b
Gleichzeitig aktive KI-Anfragen: 1
Einsatzbereich: Entwicklung, Einzelplatztest, Vorführung und technische Erprobung

Eine professionelle aktuelle 24-GB-Alternative wäre beispielsweise die RTX PRO 4000 Blackwell mit ECC-Speicher. Eine bereits vorhandene NVIDIA-Grafikkarte mit 24 GB kann für den Test selbstverständlich weiterverwendet werden.

2. Mindestkonfiguration für eine kleine Klinik oder Hintergrund Prozesse:
Rechner: AMD Ryzen AI Max+ 395, 16 Kerne und 32 Threads z.B. (Minisforum MS-S1 MAX 128GB)
RAM: 128 GB LPDDR5x Unified Memory, GPU: Integrierte AMD Radeon 8060S, 40 Recheneinheiten
KI-Speicher: Je nach Modell bis zu 96 GB als Grafikspeicher zuweisbar
SSD: Mindestens 2 TB NVMe, besser 2 × 2 TB NVMe als RAID 1, sofern das System dies unterstützt
Netzwerk: Mindestens 2,5 Gbit/s, besser 10 Gbit/s
OS: Windows 11 Pro beziehungsweise Enterprise oder Linux
KI-Software: llmster, LM Studio, llama.cpp oder Ollama
Geeignete Modelle: Quantisierte Modelle mit etwa 20B–35B Parametern; auch größere Modelle bis gpt-oss-120b technisch möglich
Gleichzeitig aktive KI-Anfragen: Planungswert ungefähr 2–4 bei einem 20B- bis 35B-Modell
Einsatzbereich: Kleine Klinik, zentraler KI-Dienst für Textkorrektur, Zusammenfassungen, Dokumentprüfung, RAG, einfache Agentenprozesse und gelegentliche Transkription

AMD spezifiziert den Ryzen AI Max+ 395 mit 128 GB LPDDR5x-8000 und die Radeon 8060S mit 40 Grafikeinheiten. Die Plattform unterstützt Windows 11, Ubuntu und RHEL; Windows Server wird in der offiziellen Betriebssystemliste nicht aufgeführt, ist aber auch nicht Notwendig!

3. Maximalkonfiguration für große Kliniken
Rechner: 2 redundante KI-Server mit jeweils CPU 48–64 Kerne
RAM: Je Server 512 GB bis 1 TB ECC
GPU: Je Server 2 × NVIDIA mit jeweils 96 GB VRAM und ECC
SSD: Je Server 4 × 4 TB oder 4 × 8 TB Enterprise-NVMe als RAID 10
Netzwerk: Redundant 25–100 Gbit/s
OS: Linux Server
KI-Software: llmster oder llama.cpp mit vorgeschaltetem Loadbalancer und automatischer Ausfallüberwachung
Geeignete Modelle: Mehrere parallele Instanzen von gpt-oss-120b, 70B-Modellen und kleineren Spezialmodellen
Gleichzeitig aktive KI-Anfragen: ungefähr 12–25 mit 120B-Modellen beziehungsweise 40 oder mehr mit 20B- oder 32B-Modellen
Einsatzbereich: Große Klinik, Klinikverbund, viele Abteilungen, hohe Verfügbarkeit, mehrere KI-Dienste und Weiterbetrieb beim Ausfall eines Servers

Als GPU wäre je Server beispielsweise eine Bestückung mit zwei RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition mit jeweils 96 GB ECC möglich. Die beiden Grafikkarten sollten vorzugsweise als getrennte Modellinstanzen eingesetzt werden. Dadurch kann jede GPU ein eigenes 120B-Modell bedienen.