Quinn
- Biowissenschaften & Gesundheitspflege
- Pre-Seed-Phase
- SaaS
- B2B
- 2026
-
1-10 Mitarbeiter
- Nicht gefunden
- ,
- Login required
- Quinn Health
Über Quinn
Quinn ist ein Health-Tech-Unternehmen, das sich auf KI-gestützte Dokumentationsprozesse im Gesundheits- und Pflegebereich konzentriert. Die Plattform richtet sich an Pflegeeinrichtungen, ambulante Pflegedienste, Kliniken und medizinische Praxen, in denen Gespräche und Notizen zuverlässig, nachvollziehbar und effizient dokumentiert werden müssen.
Im Mittelpunkt steht die Entlastung von Pflege- und Gesundheitsteams bei dokumentationsnahen Aufgaben. Statt Informationen zunächst manuell aus Gesprächen und Stichpunkten in verschiedene Dokumentationsstrukturen zu übertragen, können Mitarbeitende Inhalte erfassen und von Quinn vorstrukturieren lassen. So soll mehr Zeit für die direkte Interaktion mit Patientinnen, Patienten und Bewohnerinnen beziehungsweise Bewohnern bleiben.
Das Unternehmen positioniert seine Lösung nicht als Ersatz für bestehende Pflege-, Klinik- oder Praxissysteme. Quinn bereitet Inhalte für die Übernahme in vorhandene Abläufe vor und legt Wert auf sichtbare menschliche Kontrolle: Entwürfe bleiben bearbeitbar, offene Punkte werden kenntlich gemacht und die fachliche Prüfung sowie Freigabe erfolgen durch das verantwortliche Team.
Für den Einsatz in Organisationen beschreibt Quinn geschützte Arbeitsbereiche mit Login und Organisationszugriff sowie kontrollierte Wege für Audio-Uploads und Exporte. Erstellung, Bearbeitung, Freigabe und Export sind als nachvollziehbare Prozessschritte angelegt. Auf der Website werden keine bestimmten Zertifizierungen zugesichert; stattdessen werden die vorgesehenen Kontrollpunkte und die Verantwortung der Fachkräfte hervorgehoben.
Quinn bietet ein Pilotprogramm und unverbindliche Demos für Pflegeeinrichtungen, Kliniken und medizinische Teams an. Dabei können realistische Dokumentationsfälle durchgespielt und mögliche Einsatzbereiche im jeweiligen Arbeitsalltag bewertet werden.
Über das Produkt
Quinn ist eine KI-gestützte Dokumentationsassistenz für Pflegeeinrichtungen, ambulante Pflegedienste, Kliniken und medizinische Praxen. Die Anwendung unterstützt Teams dabei, Gespräche, Audioaufnahmen, Stichpunkte und Notizen in strukturierte Dokumentationsentwürfe zu überführen.
Nutzer wählen zunächst ihre Rolle und den passenden Arbeitsablauf aus, beispielsweise Pflegeaufnahme, Pflegegespräch, Visite, Übergabe, Anamnese oder Entlassplanung. Anschließend können sie Informationen per Sprache, Audioaufnahme, Datei-Upload oder Texteingabe erfassen. Quinn transkribiert die Inhalte und bereitet sie in klar gegliederten, prüfbaren Abschnitten auf.
Für pflegenahe Abläufe erstellt die Plattform SIS-nahe Dokumentationsentwürfe. Relevante Beobachtungen, Ressourcen, Risiken, offene Punkte und nächste Schritte werden sichtbar gemacht. Auch aus kurzen Stichpunkten kann ein sachlicher Entwurf mit Beobachtung, Einordnung und Handlungshinweisen entstehen. Dabei soll Quinn keine fertige Akte erzeugen, sondern eine fachlich prüfbare Grundlage für die weitere Dokumentation liefern.
Die Entwürfe können durch das verantwortliche Team bearbeitet, ergänzt und validiert werden. Quinn kennzeichnet offene Fragen und weist auf Punkte hin, die vor der Weitergabe geklärt werden sollten. Erst nach der fachlichen Prüfung und Freigabe können Inhalte kopiert, als PDF exportiert oder in bestehende Pflege-, Klinik- oder Praxissysteme übernommen werden.
Zu den vorgesehenen Anwendungsfällen gehören Pflegeaufnahme und SIS-Vorbereitung, klinische Übergaben, ärztliche Anamnesen, Visiten- und Verlaufsnotizen, Tagesberichte sowie Entlass- und Versorgungsplanung. Mehrere Einträge können zu einer übersichtlichen Zusammenfassung für Pflege, Station oder Praxis verdichtet werden.
Die Anwendung ist ausdrücklich als Assistenz für die Dokumentation konzipiert. Sie ersetzt keine bestehende Patienten- oder Pflegeakte, stellt keine medizinische Diagnose und trifft keine Therapieentscheidungen. Die fachliche Prüfung und finale Freigabe bleiben beim zuständigen Team.
Über das Team
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