Doctolib bringt einen KI-Agenten, mit dem Behandelnde ihre Notizvorlagen im Chat selbst erstellen

Das Problem

Doctolib bietet einen KI-Schreibassistenten an, den Consultation Assistant, der einem Patientenbesuch zuhört und die klinische Notiz entwirft. Der Zeitgewinn hängt davon ab, ob die Notiz so klingt, wie die Ärztin oder der Arzt sie selbst geschrieben hätte. Zwei Kardiologinnen oder Kardiologen schreiben nicht gleich, und jede Abweichung schickt die Person zurück ans Umschreiben. Mit Doctolibs Produkt ließen sich Notizvorlagen um Anweisungen ergänzen, aber eine gute Vorlage zu schreiben kostete Zeit und technisches Können, das die meisten Behandelnden nicht hatten.

Was sie gebaut haben

Der Consultation Template Manager ersetzt einen Einstellungsbildschirm durch einen Chat. Die behandelnde Person sagt, welche Art von Notizvorlage sie braucht, mit Fachgebiet und Aufbau. Der Agent stellt Multiple-Choice-Fragen, entwirft eine Vorlage und verfeinert sie, während die Person reagiert, zum Beispiel mit „Abschnitt Allergien ergänzen". Er kann auch eine alte Freitextvorlage in einem Durchgang neu strukturieren. Dahinter arbeitet eine kleine Gruppe zusammenwirkender KI-Agenten, koordiniert von einem Agenten, der jede Anfrage an einen Interviewer, einen Builder oder einen Konverter weiterleitet.

Wie sie vorgegangen sind

Die Idee entstand bei einem internen Hackathon Anfang März 2026. Etwa drei Wochen später lief der Agent in Produktion mit externen Beta-Behandelnden. Das Team blieb klein: zwei Vollzeitkräfte im Engineering (eine Person für Software, eine für maschinelles Lernen) mit Teilzeithilfe aus Produktmanagement, Design und Produktmarketing.

Das Tempo kam von einer bestehenden KI-Plattform. Sie liefert ein Agenten-Framework auf Basis von Googles Agent Development Kit, ein Gateway, mit dem Doctolib den Anbieter des Sprachmodells wechseln kann, ohne den Anwendungscode zu ändern, automatisierte Bereitstellung sowie eingebaute Überwachung und Tests. Doctolibs Medical-Excellence-Komitee prüfte das Produkt vor der Freigabe, und Beschäftigte testeten in Woche eins eine Alpha.

Vor der Freigabe ließ das Team automatisierte Tests laufen, in denen ein Modell Ärztinnen und Ärzte mit verschiedenen Fachgebieten und Zielen spielte, während andere Modelle bewerteten, ob der Agent Fragen wiederholte, sich dem Fachgebiet anpasste und eine stimmige Vorlage erzeugte.

Ergebnisse

Doctolib berichtet Zahlen von den rund 6.000 Behandelnden mit Zugang. Von den Nutzenden, die den Agenten begonnen haben, schließen 78 % mit dem Speichern einer angepassten Vorlage ab. Doctolib sagt, dass die gespeicherte Vorlage etwa neun von zehn Mal nur kleine oder gar keine Änderungen enthält. Rund die Hälfte derer, die den Agenten ausprobieren, nutzt anschließend die eigene Vorlage in einer echten Konsultationszusammenfassung, meist innerhalb weniger Tage. Der Agent läuft in Frankreich und Deutschland.

Das sind Annahmekennzahlen aus einem frühen Rollout. Der Beitrag nennt keine eingesparte Zeit pro Notiz.

Was Sie übernehmen können

Suchen Sie den Schritt, der Menschen daran hindert, eine Funktion gut zu nutzen, und lassen Sie einen Gesprächsagenten ihn für sie erledigen. Nutzen Sie eine gemeinsame Plattform für Bereitstellung und Bewertung, damit die erste Version nur Wochen dauert, und verfolgen Sie, ob Menschen behalten, was der Agent erstellt.