Experiment: Mit Cursor AI einen nachhaltigen Pflege-Chatbot entwickeln – ohne Programmierkenntnisse! (Teil 1)
Die Pflege steht vor großen Herausforderungen, und innovative Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) können eine Schlüsselrolle spielen, um diese zu bewältigen. Doch was passiert, wenn man selbst Hand anlegt, ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse? In diesem Artikel erfährst du, wie ich mit Cursor AI einen Chatbot entwickelt habe, der den Hilfebedarf im Bereich Mobilität und Bewegung gemäß den Begutachtungsrichtlinien prüft und bewertet – und warum kleine, nachhaltige KI-Modelle dabei eine zentrale Rolle spielen.Ein Blick ins Experiment
Im Zentrum meines Experiments steht die Frage, wie sich mit minimalen Programmierkenntnissen ein KI-gestützter Chatbot oder eine App erstellen lässt. Ziel ist es, ein Tool zu entwickeln, das Pflegekräfte bei der Beurteilung des Hilfebedarfs unterstützt. Konkret geht es um Module wie:- Positionswechsel im Bett
- Halten einer stabilen Sitzposition
- Fortbewegen im Wohnbereich
- Treppensteigen
Warum Cursor AI?
Cursor AI ist eine Plattform, die es ermöglicht, Code mit Unterstützung eines KI-Modells zu schreiben. Sie nimmt dir die komplexen Teile des Programmierens ab und erlaubt es auch Laien, funktionsfähige Anwendungen zu erstellen. Während ich selbst kein erfahrener Programmierer bin, konnte ich mit Cursor AI die Grundfunktion meines Chatbots realisieren. Der Code, den ich geschrieben habe, mag vielleicht nicht elegant sein, aber er funktioniert – und das ist für den ersten Schritt entscheidend! Schau dir im folgenden Video an, wie ich das Experiment gestartet habe:Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von YouTube. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenDie Rolle der pflegerischen Expertise
Die eigentliche Stärke dieses Experiments liegt in der Kombination aus Technologie und pflegerischem Fachwissen. KI-Modelle arbeiten mit Sprache, und um präzise Ergebnisse zu erzielen, ist eine fundierte Anleitung durch Pflegeexperten unverzichtbar.
Der von mir entwickelte Chatbot zeigt, dass die Pflegefachkraft nicht nur Anwenderin ist, sondern aktiv an der Entwicklung solcher Systeme beteiligt sein muss. Die Feinheiten der Begutachtungsrichtlinien kann nur jemand bewerten, der die Praxis kennt.
Nachhaltigkeit durch kleine Modelle
Ein weiterer wichtiger Aspekt meines Experiments ist die Nachhaltigkeit. Viele KI-Anwendungen nutzen große Sprachmodelle, die enorme Ressourcen benötigen. Mein Ziel war es, zu zeigen, dass auch kleine Modelle, wie das Mistral-Modell, erstaunliche Ergebnisse liefern können.
Diese kleinen Modelle verbrauchen weniger Strom und sind damit umweltfreundlicher. Natürlich sind sie in ihrer Leistung begrenzter, aber mit der richtigen Optimierung können sie dennoch beeindruckende Resultate erzielen.
Was kommt als Nächstes?
Dies war nur der erste Teil meines Experiments. Im nächsten Schritt werde ich mich auf die Optimierung des Modells konzentrieren. Dazu gehören:
- Prompt Engineering: Präzisere Eingaben, die die Antworten des Modells verbessern.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Der Einsatz von Vektordatenbanken, um gezielt auf Dokumentationen zuzugreifen.
- Fine-Tuning: Eine Feinjustierung des Modells, damit es die Pflege-Richtlinien noch besser versteht.
Im abschließenden Schritt wird der Chatbot als eigenständige App deployt, die Pflegekräfte im Alltag unterstützen kann.
Fazit
Mein Experiment zeigt, dass Technologie und Pflege eine starke Verbindung eingehen können. Mit einfachen Tools wie Cursor AI können auch Menschen ohne Programmierkenntnisse innovative Anwendungen entwickeln. Entscheidend dabei ist jedoch, dass pflegerische Expertise in die Entwicklung einfließt – nur so können KI-Systeme in der Praxis wirklich nützlich sein.
Bleib dran für den nächsten Teil, in dem ich den Chatbot weiter optimiere und auf ein neues Level hebe!
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