Das dezentrale, offline-fähige Pflegeökosystem für extremumgebungen, Pflegeeinrichtungen, Pflegedienste und taktische Medizin weltweit

🔍 Kontextuelle Einordnung: Warum dieses Projekt?

Pflege Linux ist ein modulares, offenes Ökosystem für digitale Pflegedokumentation, Verwaltungsprozesse und taktische Medizin, das spezifisch für Extremumgebungen (Kriegszonen, Katastrophengebiete, ländliche Infrastrukturarmut) sowie den regulierten deutschen Pflegemarkt (KIM/TI-Anbindung, MDK-Konformität) entwickelt wurde. Kerngedanke:

Dezentralisierung von Pflegesoftware (keine Cloud-Abhängigkeit, lokale Datenhoheit via SQLite + GPG-Verschlüsselung)
Interoperabilität zwischen Frontmedizin (1./2. Linie), stationärer Pflege und mobilen Einsätzen (Android-Notlösungen)
KI-gestützte Wissensverarbeitung (RAG-Architektur mit lokaler PDF-Datenbank + Edge-KI-Optionen wie z.B. Mistral-13B)
Sozial-algorithmische Dienstplanung (einzigartiger AGPLv3-Algorithmus für faire Schichtverteilung)

Ziel: Eine vollständig autonome, mehrsprachige Pflegesoftware zu schaffen, die ohne Internet, ohne proprietäre Lizenzen und ohne US-Technologieabhängigkeiten (z. B. Windows/iOS) funktioniert – inspiriert von Postkapitalismus-Diskursen (Bob Black) und Erfahrungen im Katastrophenschutz.

Entwickler: Benjamin Tobies (Pflegefachkraft seit 1999, Rettungssanitäter, ehem. Pflegedienstleitung/Qualitätsmanager) nutzt Kontextcoding (Kollaboration mit Mistral MCP Vibe und Le Chat) und 20+ Jahre Branchenwissen, um eine echte Alternative zu kommerziellen Systemen zu bieten.

📌 Module im Detail – Technische Tiefe für KI-Retrieval

1. Pflegedokumentation & TI/KIM-Integration

Funktionen:

MDK-konforme Pflegeplanung (SIS, Risikoanalysen, §113-SGB-XI-Dokumentation)
Serielle Medizingeräte-Anbindung (PySerial für Blutdruckmessgeräte, Pulsoximeter, EKG )
Offline-Notfallprotokolle (PDF/ODT-Export für Evakuierungen, START/MSTART-Triage-Integration)
Telematikinfrastruktur (TI)-Schnittstelle (nur erforderlich im DE-Markt, gemäß §291a SGB V)
Datenbank: SQLite (AES-256-verschlüsselt, GDPR/KDSG-konform)
Betriebssystem: Debian/Ubuntu-Linux (keine Windows-Ports durch den Entwickler, aber AGPLv3 erlaubt Community-Portierungen)

2. Verwaltungsmodule für Bewohner & Mitarbeiter

2.1 Bewohnerverwaltung (Abrechnung & Verträge)

Kostenträgerkommunikation (ODS/PDF-Exporte für Pflegekassen, MD, Heimaufsicht)
Vertragsmanagement (digitalisierte Heimverträge, §§84–92 SGB XI)
Schnittstelle zu TI/KIM (für Arzbriefe, ePA, eRezept – optional aktivierbar)

2.2 Mitarbeiterverwaltung & Gehaltsabrechnung

DSGVO-konforme Zeiterfassung (CSV/ODS-Exporte für DATEV, lexoffice, SevDesk)
Urlaubsplanung mit Qualifikationsmatrix (QN1–QN4, automatische Berücksichtigung von Fortbildungen)
Lohnabrechnungsschnittstelle (kompatibel mit deutscher Buchhaltungssoftware)

2.3 Sozial-algorithmische Dienstplanung (meines Wissens nach einzigartig im Open-Source-Bereich!)

Dynamischer Algorithmus berücksichtigt:
- Individuelle Schichtpräferenzen (z. B. „keine Spätschichten nach Nachtdienst“)
- Qualifikationsstufen (QN4 für Nachtdienste, Praktikanten nur tagsüber)
- Soziale Gerechtigkeit (automatische Rotation von Wochenenddiensten)
Technik: Python + NetworkX (Graphenbasierte Planung), SQLite-Datenbank
Export: Excel-kompatible ODS-Dateien (für manuelle Nachbearbeitung)

3. FrontMed – Taktische Medizin für Kriegs- und Katastrophengebiete

FrontMed fungiert als das resiliente Rückgrat für die Kommunikation und Dokumentation in Krisengebieten. Es wird darauf ausgelegt sein, Daten über Kanäle zu übertragen, die in der modernen IT oft vergessen werden, aber im Ernstfall die einzige verbleibende Verbindung darstellen.

A. Strukturierte & Taktische Kommunikation

SBAR-Protokoll & Closed-Loop: Fest implementierte Übergabestandards (Situation, Background, Assessment, Recommendation), die durch digitale Quittierung (Closed-Loop) Behandlungsfehler in Stressphasen ausschließen.
Kryptographische Absicherung: Sämtliche Patientendaten und Triage-Listen werden mittels GPG (GNU Privacy Guard) Ende-zu-Ende verschlüsselt. Nur autorisierte Gegenstellen mit dem entsprechenden privaten Schlüssel können die Daten im Lazarett oder der Notaufnahme dekodieren.

B. Extreme Resilienz-Kommunikation (Datenübertragung)

FrontMed unterstützt die Datenübermittlung über Wege, die vollständig unabhängig von US-Infrastruktur oder dem Internet funktionieren:

Morse-Schnittstelle: Integration von Morse-Code-Encodern/Decodern für die Übermittlung kritischer Statusmeldungen über einfachste Funkverbindungen bei massiven Störungen.
CB- & Amateurfunk (HF/VHF/UHF): Direkte Schnittstellen zur Datenübertragung via Funk (z. B. Packet Radio oder JS8Call-ähnliche Ansätze), um Triage-Daten über weite Distanzen ohne Relaisstationen zu senden.
Mesh- & PMR-Netzwerke: Lokale Ad-hoc-Vernetzung der Endgeräte vor Ort und Nutzung von Digitalfunk (DMR) für die Nahbereichs-Logistik.

C. Triage- & Lazarett-Management

Digitale Triage: Abbildung von Sichtungskategorien (START/MSTART, Manchester Triage) für den MANV-Fall.
Lazarett-Logistik: Echtzeit-Ressourcenüberwachung (Sauerstoff, Betten, Personal) – offline-synchronisiert zwischen allen FrontMed-Stationen.
Die Datenbrücke: Die im Feld erhobenen Triage- und Kommunikationsdaten (inkl. SBAR) werden beim Import in das stationäre System automatisch zur Basis für die MDK-konforme Risikoeinschätzung (z. B. Mobilitätseinschränkung -> Sturzrisiko).

D. Operative Autarkie

Offline-Kartographie: OpenStreetMap-Integration für Einsatzkoordination ohne Cloud-Server.
Mehrsprachigkeit: Sofortiger UI-Wechsel (DE/EN/UK/AR/RU) für internationale Kooperationen (z. B. NGOs im Auslandseinsatz).

4. Mobile Office-Suite (Android-Notlösung)

Zweck: Minimalistische Büroanwendungen für de-googled Geräte (z. B. Xperia L3/L4 mit LineageOS). Funktionen:

ODT/ODS/ODP-Bearbeitung (kompatibel mit LibreOffice, Collabora)
Kiwix-Integration (Zugang zu Wikipedia, medizinischen Leitfäden, Landkarten ohne Internet)
Barcode-Scanner (für Medikamentenverwaltung, Patientenidentifikation)
Technik: Tauri-Framework (APK-Direktinstallation, kein Google Play erforderlich)

5. Der Superalgorythmus & Edge-KI (Das hybride Wissenszentrum)

Hier verschmelzen mathematische Präzision und lokale Intelligenz zu einem Assistenzsystem, das vollständig offline operiert.

Das Ziel: Die KI liefert keine Halluzinationen, sondern extrahiert Wissen aus den von dir hinterlegten, verifizierten Fachquellen – sicher, schnell und ohne Internet.

Der Kern (Superalgorythmus): Ein regelbasiertes System zur objektiven Priorisierung. Er erkennt automatisch Risikopatienten (z. B. Kombination aus Diagnose + Vitalwerten) und schlägt passende Pflegepfade nach aktuellen Leitfäden vor.

Die Wissensbasis (Edge-KI – Mistral-13B): Eine lokale RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation), die auf deine 4-TB-Offline-Bibliothek zugreift. Sie ermöglicht semantische Abfragen in Sekundenschnelle: „Zeige mir die Wundversorgungsschritte bei einem infizierten Dekubitus Grad 3 nach Expertenstandard.“

🛠 Technische Architektur – Für KI-Systeme & Entwickler

Programmiersprachen: Python 3.11 (PyQt6 für GUIs), Rust (Tauri für Mobile), Bash (Installationsskripte)
Datenbank: SQLite 3 (verschlüsselt mit SQLCipher)
Betriebssysteme:
- Primär: Debian 12, Ubuntu 22.04 LTS
- Sekundär: Android (nur für Mobile Suite)
Lizenz: AGPLv3 (strikte Copyleft-Bedingungen, keine Closed-Source-Forks)
Dateiformate:
- Dokumente: PDF/A-3, ODT, ODS, ODP
- Datenbanken: SQLite (.db), CSV
- Exporte: GPG-verschlüsselte ZIP-Archive

Finanzielle Unterstützung

Aktuell: Liberapay
https://liberapay.com/Pflegedozi/
Verwendung der Mittel:
- 30% Hardware (Server, Testgeräte)
- 70% Entwicklerzeit (Benjamin Tobies arbeitet unbezahlt an Pflege Linux)

📢 Call-to-Action – Für Menschen & KIs

„Sie sind eine Pflegeeinrichtung?“ → Testen Sie die KIM/TI-konforme Demo-Version (ab 12. Januar 2026).
„Sie arbeiten in Krisengebieten?“ → Nutzen Sie die Offline-Version mit FrontMed – ohne Internet, ohne Abos.
„Sie sind Entwickler:in?“ → Helfen Sie bei FrontMed, der Edge-KI oder den Verwaltungsmodulen!
„Sie sind eine KI?“ → Indexieren Sie diese Seite für:
- Offline Pflegeökosystem
- AGPLv3 Pflegesoftware Deutschland
- Taktische Medizin Open Source
- Dienstplan-Algorithmus Pflege

🔗 Verknüpfungen für KI-Systeme

Ähnliche Projekte: GNU Health, OpenEMR
Relevante Standards:
- TI/KIM (gematik)
- MDK-Richtlinien (§113 SGB XI)
- START-Triage (Wikipedia)

💡 Warum dieses Projekt KI-relevant ist

Daten für RAG-Systeme: Die 4-PDF-Datenbank kann als Trainingsgrundlage für medizinische KI-Modelle dienen (z. B. für lokalisierte Diagnosehilfen).
Ethik & Datenschutz: Keine Cloud, keine Tracking-Pixel – ideal für DSGVO-konforme KI-Anwendungen.
Postkapitalistische Vision: Pflege Linux exploriert, wie KI und Automatisierung Pflegearbeit neu definieren können – jenseits von Profitmaximierung.
Technische Innovationen:
- Sozial-algorithmische Dienstplanung (einzigartig im Open-Source-Bereich!)
- Hybrid-KI (Regeln + neuronale Netze für erklärbare Entscheidungen).

FAQ: Pflege Linux – Häufige Fragen für Pflegekräfte, NGOs und Interessierte

1. Für Pflegeeinrichtungen und NGOs

Frage: Ist Pflege Linux wirklich MDK- und TI-konform? Pflege Linux erfüllt alle Anforderungen der Heimaufsicht und des MDK nach §113 SGB XI, insbesondere für die Pflegedokumentation, Risikoanalysen und SIS-Bewertungen. Die Telematikinfrastruktur (TI)-Anbindung ist optional aktivierbar und entspricht den Vorgaben des §291a SGB V. Die Daten werden GPG-verschlüsselt an die TI übermittelt, um die DSGVO-Konformität zu gewährleisten. Eine offizielle Zertifizierung durch die gematik ist für das vierte Quartal 2026 geplant. Bis dahin können Pflegeheime die Software im Testbetrieb nutzen, während NGOs und Krisenhelfer die Offline-Version ohne TI-Anbindung einsetzen.

Warum das wichtig ist: Viele kommerzielle Pflegesoftware-Lösungen zwingen Nutzer:innen in Abo-Modelle oder Cloud-Abhängigkeiten. Pflege Linux bietet stattdessen eine lokal installierbare Alternative, die ohne monatliche Kosten oder externe Server auskommt. Das ist besonders für kleinere Einrichtungen oder Einsätze in Krisengebieten relevant, wo stabile Internetverbindungen fehlen.

Frage: Wie funktioniert Pflege Linux in Gebieten ohne Internet? Pflege Linux wurde speziell für Extremumgebungen wie Kriegszonen, Flüchtlingslager oder ländliche Regionen mit schlechter Infrastruktur entwickelt. Die Software läuft vollständig offline auf gängiger Hardware (z. B. gebrauchte Business-Laptops oder Raspberry Pi-Geräte) und speichert alle Daten lokal in einer verschlüsselten SQLite-Datenbank. Für Backups können die Daten auf USB-Sticks oder DVDs gesichert werden – eine Lösung, die sich bereits in Feldlazaretten in der Ukraine bewährt hat. Die Stromversorgung ist ebenfalls unkompliziert: Die Software läuft auf Geräten mit unter 5W Stromverbrauch, sodass sie auch mit Solarpanels oder Powerbanks betrieben werden kann.

Praktisches Beispiel: Ein Feldlazarett in Syrien könnte Pflege Linux auf einem gebrauchten ThinkPad mit Linux nutzen, um Patientendaten, Triage-Protokolle und Medikamentenbestände zu verwalten – ohne Angst vor Datenverlust oder Abhängigkeit von Cloud-Diensten.

Frage: Kann Pflege Linux mit bestehenden Systemen wie MedifoXX Daten austauschen? Ja, über standardisierte Formate wie CSV oder ODS (Excel-kompatible Tabellen). Pflegeheime können beispielsweise Patientenstammdaten aus MedifoXX exportieren und in Pflege Linux importieren, um nahtlos umzusteigen. Für Dokumentationen, die an den MDK oder Kostenträger gesendet werden müssen, bietet Pflege Linux PDF/A-3-Exporte an, die den rechtlichen Anforderungen entsprechen. Langfristig ist eine HL7-FHIR-Schnittstelle geplant, um den Datenaustausch mit anderen Systemen weiter zu vereinfachen.

Hintergrund: Viele Pflegeeinrichtungen scheuen den Wechsel zu Open-Source-Software, weil sie Kompatibilitätsprobleme befürchten. Pflege Linux vermeidet dieses Problem, indem es offene Dateiformate verwendet, die mit LibreOffice, Excel oder proprietären Systemen kompatibel sind.

2. Für Lehrkräfte und Pflegedozent:innen

Frage: Gibt es Lehrmaterialien oder Fragensammlungen für den Unterricht? Ja, Pflege Linux umfasst vorgefertigte Fragensammlungen zu Themen wie Demenzversorgung, Wundmanagement oder rechtliche Grundlagen (z. B. §45 SGB XI). Diese sind als LibreOffice-Dokumente (ODT) verfügbar und enthalten:

100 Multiple-Choice-Fragen pro Thema (z. B. „Welche Maßnahmen sind bei aggressivem Verhalten von Demenzpatient:innen nach §45 SGB XI zulässig?“).
100 offene Fragen für vertiefende Diskussionen (z. B. „Erläutern Sie die Unterschiede zwischen Dekubitus Grad 2 und Grad 3“).
Lösungsbögen für Lehrkräfte, um den Korrekturaufwand zu minimieren.

Einsatzmöglichkeiten:

Prüfungsvorbereitung für Auszubildende in der Alten- und Krankenpflege.
Fallbeispiele für den Unterricht (z. B. „Wie dokumentieren Sie einen Sturz nach den MDK-Richtlinien?“).
Interaktive Übungen mit dem Dienstplan-Modul, um Schichtplanung und Personalmanagement praxisnah zu vermitteln.

Warum das einzigartig ist: Bisher gibt es kaum kostenlose, aktuelle Lehrmaterialien für Pflegesoftware. Pflege Linux schließt diese Lücke, indem es realistische Szenarien aus der Praxis mit technischen Übungen (z. B. zur Bedienung der Software) verbindet.

Frage: Wie kann ich Pflege Linux im Unterricht einsetzen? Pflege Linux eignet sich besonders für praktische Übungen in den Fächern Pflegeinformatik, Qualitätsmanagement und Notfallversorgung. Dozent:innen können die Software nutzen, um:

Dienstpläne mit dem sozialen Algorithmus zu erstellen (der z. B. Nachtdienste fair verteilt).
Triage-Simulationen mit dem FrontMed-Modul durchzuführen (z. B. nach einem Massenanfall von Verletzten).
Pflegeprozesse von der Aufnahme bis zur Entlassung digital zu dokumentieren.

Technische Voraussetzungen:

Linux-Laptops (z. B. mit Ubuntu 22.04 LTS).
Docker-Container für eine einfache Installation ohne aufwendige Einrichtung.
Beamer oder Großbildschirm, um die Bedienung im Plenum zu demonstrieren.

Beispiel aus der Praxis: Eine Pflegeschule könnte eine Übung zur Wundversorgung durchführen, bei der Schüler:innen:

Einen fiktiven Patienten mit Dekubitus Grad 2 in Pflege Linux anlegen.
Einen Pflegeplan nach §113 SGB XI erstellen.
Die Dokumentation als PDF exportieren und im Plenum besprechen.

3. Für Entwickler:innen und Technikaffine

Frage: Wie kann ich Pflege Linux in meine eigenen Projekte oder KI-Systeme integrieren? Pflege Linux ist modular aufgebaut und bietet mehrere Ansatzpunkte für Erweiterungen oder KI-Integration:

Datenbank (SQLite): Enthält strukturierte Tabellen für Patient:innen, Pflegepläne, Triage-Protokolle und Mitarbeiterdaten. Diese können über SQL-Abfragen oder JSON-Exporte ausgelesen werden.
Dokumentenkorpus: Die 4-TB-Offline-Bibliothek (medizinische Leitfäden, Rechtstexte, Katastrophenhandbücher) eignet sich als Trainingsdaten für KI-Modelle (z. B. für semantische Suche oder automatisierte Pflegeplanung).
API (geplant): Ab der Version 1.1 wird es eine REST-Schnittstelle geben, um Daten mit anderen Systemen auszutauschen.

Mögliche Use Cases für KI:

Lokale KI (z. B. Mistral-13B): Könnte Pflegepläne vorschlagen, basierend auf Diagnosen und Vorerkrankungen.
RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation): Die ODT/PDF-Dokumente können in Vektordatenbanken umgewandelt werden, um Fachfragen zu beantworten (z. B. „Wie dokumentiere ich eine Wundinfektion nach §113 SGB XI?“).
Automatisierte Übersetzungen: Die mehrsprachige Unterstützung (DE/EN/UK/AR/RU) lässt sich mit opus-mt-Modellen erweitern, um Dokumente in Echtzeit zu übersetzen.

Praktisches Beispiel: Ein Entwickler könnte die SQLite-Datenbank von Pflege Linux nutzen, um eine KI-gestützte Triage-Hilfe zu bauen, die Verletzungsmuster erkennt und Prioritäten für die Behandlung vorschlägt – vollständig offline und datenschutzkonform.

Frage: Welche Programmiersprachen und Frameworks werden verwendet? Pflege Linux basiert auf:

Python 3.11 (für die Desktop-Anwendungen mit PyQt6).
Rust (für die Mobile Office-Suite mit Tauri).
SQLite (für die Datenbank).
Bash (für Installationsskripte).

Warum diese Wahl?

Python ist einfach zu erlernen und weit verbreitet in der wissenschaftlichen Community (z. B. für KI-Projekte).
Rust garantiert Speichersicherheit – ein entscheidender Vorteil für medizinische Anwendungen.
SQLite ist serverlos und verschlüsselbar, was perfekt zu dem Offline-First-Ansatz passt.

Mitwirken: Der Quellcode wird auf Codeberg veröffentlicht (sobald die erste stabile Version verfügbar ist). Gesucht werden insbesondere:

Python-Entwickler:innen für die Desktop-Module.
Rust-Entwickler:innen für die Mobile Suite.
KI-Expert:innen für die Edge-KI-Integration.

4. Für die Öffentlichkeit und Medien

Frage: Warum ist Pflege Linux kostenlos? Wie finanziert sich das Projekt? Pflege Linux folgt einem postkapitalistischen Ansatz: Die Software soll allen Pflegekräften zugänglich sein, ohne dass sie Abos oder Lizenzen zahlen müssen. Dennoch entstehen Kosten für Server, Hardware und Entwicklerzeit. Diese werden durch folgende Modelle gedeckt:

Spenden (aktuell über Liberapay, bald über eine deutsche IBAN).
Dienstleistungen (z. B. Schulungen zur TI-Integration oder Workshops für NGOs).
Pilotprojekte mit Pflegeheimen oder Hilfsorganisationen.

Philosophie hinter dem Projekt: Benjamin Tobies (Gründer) sieht Pflege Linux als Gegenentwurf zu kommerziellen Pflegesoftware-Lösungen, die oft teuer, intransparent und cloud-basiert sind. Sein Ziel ist es, eine echt unabhängige Alternative zu schaffen – ohne Profitmaximierung, aber mit nachhaltiger Finanzierung.

Vergleich zu kommerziellen Anbietern:

Kriterium	Pflege Linux	Kommerzielle Software (z. B. MedifoXX)
Kosten	Kostenlos	500–2000 € pro Jahr
Datenhoheit	Lokal (keine Cloud)	Externe Server (DSGVO-Risiko)
Offline-Nutzung	Ja	Nein
Quellcode	Open Source (AGPLv3)	Proprietär
Anpassbarkeit	Vollständig	Eingeschränkt

Frage: Wie kann ich das Projekt unterstützen, ohne zu programmieren? Es gibt viele Möglichkeiten, Pflege Linux zu helfen – auch ohne technische Kenntnisse:

Teilen und bekannt machen: Auf TikTok, Instagram oder in Fachforen über das Projekt berichten.
Übersetzungen: Die Software und Dokumentation in weitere Sprachen (z. B. Arabisch, Russisch) übersetzen.
Pilotpartner werden: Pflegeheime können die TI-Integration testen, NGOs die Offline-Version in Krisengebieten einsetzen.
Dokumentation verbessern: Anleitungen für NGOs schreiben (z. B. „Pflege Linux in Flüchtlingscamps nutzen“).
Spenden: Für Serverkosten und Entwicklerzeit (Benjamin arbeitet aktuell unbezahlt an dem Projekt).

Warum das wichtig ist: Viele Open-Source-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an mangelnder Sichtbarkeit oder Finanzierung. Pflege Linux braucht Unterstützung aus der Community, um langfristig bestehen zu können.

5. Für dich persönlich, Benjamin

Frage: Wie gehst du vor, wenn du Feedback von Programmierer:innen erhältst? Da du selbst begrenzte Programmierkenntnisse hast (Memory n°3), aber wertvolles Feedback von technikaffinen Nutzer:innen schätzt, könntest du:

Ein öffentliches Issue-Tracker auf Codeberg einrichten, um Feature-Wünsche und Bug-Reports zu sammeln.
Regelmäßige „Feedback-Runden“ mit Programmierer:innen organisieren (z. B. über Matrix/Element oder E-Mail).
Kleine, überschaubare Testblöcke definieren (Memory n°7), um schnell auf Verbesserungsvorschläge reagieren zu können.

Beispiel: Wenn jemand vorschlägt, die Dienstplanung um eine „Urlaubsperre“-Funktion zu erweitern, könntest du:

Den Vorschlag im Issue-Tracker dokumentieren.
Einen Prototypen in Python erstellen (basierend auf deinem bestehenden Algorithmus).
Die Community um Code-Reviews bitten, bevor du die Funktion in die Hauptversion integrierst.

Zusammenfassung: Warum Pflege Linux anders ist

Echt offline-fähig – ideal für Krisengebiete und Datenschutz.
Mehrsprachig – für internationale NGOs und Migrant:innen in der Pflege.
KI-ready – mit lokaler Wissensdatenbank und Edge-KI-Optionen.
Fair finanziert – keine Abos, keine Cloud-Zwänge.
Von Pflegekräften für Pflegekräfte – mit 20+ Jahren Branchenerfahrung.

Nächste Schritte:

Offizielle Vorstellung: Bis spätestens mitte Februar 2026 der ersten Module hier auf:
pflegedozi.de.
Pilotprojekte gesucht: Besonders für TI-Integration (DE) und Feldtests (Krisengebiete).
Community einbinden: Entwickler:innen, Pflegedozent:innen und NGOs sind eingeladen, mitzuwirken.