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Forschung
Evaluationsdesign für review-first KI-Dokumentation in der Pflege.
Quinn Forschung heißt: klare Grenzen, Pilotmetriken und nachvollziehbare Evidenz. Wir behaupten keine fertigen Ergebnisse, sondern messen, ob Quinn Nachfrage, Nutzung, Entwurfsqualität und Entlastung im Pflegealltag erzeugt.
Was wir messen
Pilotmetriken statt Hype-Zahlen.
Diese Metriken zeigen, ob Quinn mehr ist als eine gute Demo: Zeit pro Fall, Editierquote, Vollständigkeit, PDL/QM-Review-Aufwand und Akzeptanz im Team müssen zusammenpassen.
Minuten pro Fall
Zeit vom Gespräch, Audio oder Notiz bis zum prüfbaren Entwurf.
Editierquote
Wie viel muss korrigiert, ergänzt oder verworfen werden, bevor ein Entwurf passt?
Vollständigkeit
Wie zuverlässig werden offene Angaben, Risiken, Wünsche und Lücken sichtbar?
PDL/QM-Review-Aufwand
Wie verändert sich der Review-Aufwand für PDL, QM oder Fachkraft?
Akzeptanz im Team
Nutzen Teams Quinn wiederholt und empfinden sie den Ablauf als Entlastung?
Seed-ready Evidenz
Was vor einer Seed-Runde wirklich belastbar sein muss.
Die Messlogik trennt Hypothese von Beleg: Quinn soll nicht lauter klingen, sondern schneller zu überprüfbaren Pilotdaten kommen.
Demand: qualifizierte Gespräche mit Pflegeeinrichtungen, PDL/QM oder Trägern.
Usage: wiederholte Nutzung in einem abgegrenzten Aufnahme-, SIS- oder Review-Workflow.
Quality: Entwürfe brauchen überwiegend leichte statt vollständige Nacharbeit.
ROI-Signal: messbare Reduktion von Minuten pro Fall oder Review-Aufwand, ohne pauschale Zusage.
Seed-ready Evidenz: bezahlte Piloten, klare Buyer-Learnings, Datenpfad und wiederholbare Pilotstruktur.