hellomed aus Berlin, gegründet 2022, ist eine Versandapotheke für die Pflege und versorgt Patientinnen und Patienten in über 100 Pflegestandorten mit einnahmefertig verblisterten Medikamenten. Gemma Analytics hat für hellomed KI-Agenten zur Dokumentenverarbeitung gebaut: Sie lesen, sortieren und ordnen eingehende Faxe, Scans und E-Mails zu, das Team prüft nur noch die unklaren Fälle.
Die Ausgangslage
Damit Patientinnen und Patienten versorgt werden können, braucht hellomed viele Unterlagen von Pflegeeinrichtungen, Arztpraxen und Apotheken: SEPA-Lastschriftmandate, Einwilligungserklärungen, Zuzahlungsbefreiungen, Medikationspläne. Sie kommen per Fax, als Scan, als Foto oder per E-Mail, und alles landete in einem gemeinsamen Posteingang. Jedes einzelne Dokument musste ein Mensch öffnen, den Typ erkennen, einem Team zuweisen, den Patienten suchen, Sammeldateien auftrennen, das PDF umbenennen, ins System hochladen und die Daten abtippen.
Das kostete bei jedem Dokument Zeit und führte zu Tippfehlern. Was drinstand, sah man erst nach dem Öffnen. Priorisieren ließ sich deshalb nichts, und viele Tickets landeten gesammelt unter „Sonstiges“. Eine einzige Datei konnte bis zu 50 Patientendokumente enthalten und wanderte oft von Team zu Team.
Unsere Lösung
Gemma Analytics hat zwei KI-Agenten gebaut, die direkt am Posteingang arbeiten. Der Triage-Agent liest jedes eingehende Dokument, erkennt den Typ, trennt Sammeldateien in einzelne Dokumente und findet den passenden Patienten in hellomedOS, der eigenen Plattform von hellomed. Der Dokumenten-Admin-Agent extrahiert danach die Daten, etwa aus SEPA-Mandaten, Einwilligungen und Befreiungen, und lädt das Dokument nach Freigabe in hellomedOS hoch.
Die Kontrolle bleibt beim Team. Ist sich der Agent unsicher, etwa weil ein Fax Unterlagen für zwei Patienten enthält oder der Dokumenttyp unklar ist, übergibt er den Fall an einen Menschen, statt zu raten. Jeden Upload gibt das Team selbst frei, jedes Ticket schließt es selbst. Das Projekt startete im Sommer 2026. Der Triage-Agent ging im August live, der Dokumenten-Admin-Agent folgte im September.
Das Ergebnis
Beide Agenten sind produktiv im Einsatz. hellomed bekommt jeden Monat 134 Stunden Arbeitszeit zurück, und das gleiche Team bearbeitet heute 27 Prozent mehr Tickets pro Arbeitstag. 82 Prozent der Tickets durchlaufen jeden Schritt, von der Klassifizierung über die Patientenzuordnung bis zur Datenextraktion, mit hoher Konfidenz. Die Zeit des Teams fließt jetzt in die Fälle, die einen Menschen brauchen.
Tools und Setup
Die Agenten laufen als automatisierte Workflows in n8n und nutzen KI-Modelle von Mistral AI, um Dokumente zu lesen, zu klassifizieren und ihre Daten zu extrahieren. Zoho Desk bleibt das Ticketsystem des Teams: Dort kommen die Dokumente als Tickets an, dort ergänzen die Agenten ihre Ergebnisse, und dort prüft das Team die offenen Fälle. Freigegebene Dokumente und ihre Daten landen in hellomedOS. So fügt sich die Prozessautomatisierung mit KI in die Systeme ein, mit denen das Team ohnehin arbeitet.