AI Dent.
4 KI-Produkte für die Zahnmedizin. Vom MVP bis zur Skalierung. Die KI-Pipeline funktionierte – die Ärzte kamen damit nicht zurecht.
3 Jahre Head of Design. Unter NDA.
von der KI ausgewertet
- Was
- 4 KI-Produkte für die Zahnmedizin: Scan-Auswertung, Behandlungsplanung, eine Desktop-MIS-App und Scribe.
- Warum
- Die KI-Pipeline funktionierte, doch Ärzte konnten sie nicht nutzen: 70 % missverstanden die KI-Tools bei den ersten Tests.
- Meine Rolle
- Head of Design, 3 Jahre: Research, UX/UI, Design-System, Team von 2.
- Ergebnis
- 1000+ Kliniken · 3× schnellere Aufgaben · −70% „Nicht gefunden“-Tickets
Experten vertrauen KI, wenn sie sie prüfen, korrigieren und darauf aufbauen können.
- Prüfen. Rohe Konfidenzwerte, mit denen Ärzte nichts anfangen konnten, wurden zu farbcodierten Overlays, Schweregraden und Befundkarten pro Zahn. Zuvor missverstanden 70 % der Neueinsteiger die KI-Tools.
- Korrigieren. Jeder Befund wird direkt im Bericht bestätigt, bearbeitet oder abgelehnt, inklusive Kommentar des Radiologen – ohne den Bericht zu verlassen.
- Handeln, im Praxisbetrieb. Im Einsatz in 1000+ Kliniken: 3× schnellere Aufgabenerledigung und −70 % „Nicht gefunden“-Tickets nach dem Redesign.
Eine KI, die Dental-Scans liest – in einer Oberfläche, die Ärzte wirklich nutzen – von einem MVP zu vier Produkten gewachsen.
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1000+ Kliniken. Kanada, USA, Europa. Die KI-Pipeline funktionierte – doch Ärzte konnten sie nicht nutzen. Als Head of Design habe ich über 3 Jahre die gesamte Experience neu aufgebaut: UX neu gestaltet, das Design-System entwickelt, zwei Themes ausgeliefert und die Plattform von einem einzelnen MVP zu einer Dental-KI-Suite mit vier Produkten ausgebaut.
Unter NDA. Produktidentität und Kundenname sind vertraulich. Die gezeigten Screens stammen aus der veröffentlichten Case Study auf stepikin.ru. Echte Patientendaten und interne Details der proprietären KI-Modelle werden nicht offengelegt. Die Plattform wird hier als „AI Dent“ bezeichnet.
Nicht ein Produkt. Vier.
Jedes mit eigener UX und eigenem Research.
KI-Radiologie & Patientenverwaltung
Analyse von CBCT, Panorama und Bitewing; Patienten, Berichte, Multi-Klinik.
Studio – Behandlungsplanung mit KI
Prothetische und kieferorthopädische Planung auf Basis von Scan-Daten.
Desktop-App – MIS-Integration
Native App, die die KI mit Praxisverwaltungssystemen verbindet.
Scribe – KI-Aufzeichnung von Beratungsgesprächen
Zeichnet Gespräche auf, extrahiert Befunde und füllt Patientennotizen aus.
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Im Lauf von 3 Jahren wuchs die Plattform von einem einzelnen KI-Radiologie-Tool zu einer vollständigen Dental-KI-Suite. Jedes Produkt erforderte einen eigenen UX-Ansatz, eigenen User Research und eigene Design-System-Arbeit.
- KI-Radiologie & Patientenverwaltung – KI-Analyse von CBCT, Panorama und Bitewing mit Befund-Overlay. Patientenakten, Berichtsbestellung, Multi-Klinik-Verwaltung. Hauptfokus dieses Cases.
- Studio – Behandlungsplanung mit KI – KI-gestützte prothetische und kieferorthopädische Planung. Visualisiert Restaurationsszenarien und Implantatpositionen auf Basis von Scan-Daten.
- Desktop-App – MIS-Integration – native Desktop-App, die AI Dent mit Praxisverwaltungssystemen (MIS) verbindet. Verknüpft die KI-Analyse mit der bestehenden Praxissoftware.
- Scribe – KI-Aufzeichnung von Beratungsgesprächen – KI-Aufzeichnung und Transkription zahnärztlicher Beratungen. Extrahiert zentrale Befunde und füllt Patientennotizen automatisch aus.
Gebaut für die KI. Nicht für den Arzt.
2022 gestartet, um die KI zu validieren. Mit dem Wachstum wurden sechs UX-Probleme zu Blockern.
Corridor-Tests
Überladene Patientenlisten
4–7 Klicks, um einen Patienten zu finden.
Überfrachtete Patientenseiten
Bis zu 11 Tabs; Befunde vergraben.
Unintuitive KI-Tools
Von 70 % der Neueinsteiger missverstanden.
Umständlicher 2D-/3D-Wechsel
Radiologen verloren mitten im Bericht den Kontext.
Nur dunkel, kein Mobile
Brach unter 1280 px.
Kein Design-System
In jedem Sprint neue Patterns.
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Die Plattform startete 2022 mit der Validierung der KI-Pipeline als Leitstern. Mit der internationalen Expansion verdichteten sich sechs UX-Probleme zu kritischen Blockern.
- Kognitive Überlastung in den Patientenlisten. Dichte, ungefilterte Tabellen ohne Hierarchie. Einen Patienten zu finden, kostete 4–7 Klicks. Ärzte verbrachten mehr Zeit mit Navigieren als mit Diagnostizieren.
- Überfrachtete Patientenseiten. Bis zu 11 Tabs pro Patient bei inkonsistenter Informationsarchitektur. Kritische KI-Befunde gingen unter. Ärzte übersprangen regelmäßig ganze Bereiche.
- Unintuitive KI-Tools. Projektionswerkzeuge, Zahnschema-Widgets, 2D-/3D-Navigation – von 70 % der Erstnutzer in Corridor-Tests missverstanden.
- Komplexer 2D-/3D-Wechsel. Der Wechsel zwischen Panorama-, Bitewing-, CBCT- und 3D-Ansicht erforderte mehrstufige Abläufe. Radiologen verloren mitten im Bericht den Kontext.
- Nur Dark Mode – kein Mobile. Kein helles Theme. Die Oberfläche brach unter 1280 px. Unbrauchbar auf kalibrierten weißen Befundmonitoren und bei hellem Praxislicht.
- Kein Design-System. Jeder Sprint brachte neue visuelle Patterns. Keine Komponentenbibliothek, kein Token-System. Mit jedem Release wuchs die Inkonsistenz.
30+ Zahnärzte. Jede Fachrichtung.
Beobachtung in laufenden Praxen auf drei Kontinenten, in vier Fachrichtungen.
„Ich öffne den Bericht, aber ich weiß nie, welcher Teil wichtig ist. Alles wirkt gleich wichtig.“
„Ich habe meinen Patienten in zwei Klicks gefunden. Vorher waren es jedes Mal 30 Sekunden.“
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Discovery-Sessions. Einstündige Beobachtungssessions mit Radiologen, Allgemeinzahnärzten, Prothetikern und Kieferorthopäden – direkt in ihrem Praxisalltag auf drei Kontinenten. Wir haben verfolgt, wie Ärzte tatsächlich zwischen den Tools wechseln – nicht, was sie in Umfragen angeben. Amplitude-Analytics erfasste nach dem Launch Verhaltensmuster im großen Maßstab. 30+ Interviews in 4 zahnmedizinischen Fachrichtungen.
Kontinuierliche Validierung. A/B-Tests der Oberfläche, 5-Sekunden-Verständnistests für die Navigation, Corridor-Usability-Studien. Hypothesentests vor jedem größeren Release. Feedback-Interviews nach dem Launch zur 3-Monats-Marke.
„Ich öffne den Bericht, aber ich weiß nie, welcher Teil wichtig ist. Alles wirkt gleich wichtig.“ – Radiologe, 8 Jahre klinische Erfahrung.
„Die neue Patientenliste: Ich habe meinen Patienten in zwei Klicks gefunden. Vorher waren es jedes Mal 30 Sekunden.“ – Prothetiker, Moskau · Interview nach dem Launch.
Research → Analytics → Design → Release.
Drei parallele Workstreams, jederzeit. Kein stufenweises Wasserfall-Modell.
Discovery in der Klinik
Beobachtung, Corridor-Tests, Interviews nach dem Launch.
Amplitude-Tracking
Funnels, Baselines, Support-Tickets als Indikator für Verwirrung.
Figma → Produktion
Token-basiertes System, Prototypen, annotierte Specs.
Die drei Workstreams im Detail
Qualitativer Research – Discovery in der Klinik.
- Beobachtungssessions in 4 zahnmedizinischen Fachrichtungen
- Corridor-Usability-Tests im echten Patientenfluss
- A/B-Tests für Layout und Verständlichkeit
- Interviews 3 Monate nach jedem größeren Release
Quantitative Analytics – Amplitude-Tracking.
- Verhaltens-Tracking auf Event-Ebene in allen zentralen Flows
- Funnel-Analyse für Berichtsbestellung und Patientennavigation
- Hypothesentests gegen die Baselines vor dem Launch
- Volumen der Support-Tickets als Indikator für Verwirrung, vorher/nachher
Design & Prototyping – Figma → Produktion.
- Design-System mit 200+ Komponenten und token-basierten Themes
- Interaktive Prototypen mit Figma Make für Usability-Tests
- Übergabe der Design-Specs mit Entwickler-Annotationen
- Design Leadership: Reviews, QA, Konsistenz über alle Produkte
Schritte: Entdecken (Beobachtung in Kliniken, 30+ Interviews, Amplitude-Analyse) → Definieren & Mapping (JTBD, User Journeys, Überarbeitung der Informationsarchitektur) → Design (Wireframes → High-Fidelity → Figma-Make-Prototypen) → Testen & Release (Usability-Tests, A/B-Experimente, Live-Tracking).
4–7 Klicks bis zum Patienten. Jetzt zwei.
Zwölf Iterationen bei Layout, Filtern und Dichte.
- 01Inline-SucheSofortfilter nach Name, Datum, Status.
- 02Intelligente SortierungLetzter Besuch, Termin, Berichtsstatus.
- 03Kompakt / erweitertPro Arzt gespeichert.
- 04SchnellaktionenÖffnen, Termin planen, teilen – direkt aus der Zeile.
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Navigation von Grund auf neu gebaut. In der ursprünglichen Patientenliste brauchte jede Akte 4–7 Klicks. Wir haben 12 Design-Iterationen durchlaufen – mit Tests zu Layout, Filterlogik und Kartendichte –, bevor wir bei einer 2-Klick-Lösung landeten.
- Dauerhaft sichtbare Inline-Suche mit Sofortfilter nach Name, Datum, Status
- Intelligente Sortierung: letzter Besuch, nächster Termin, Verfügbarkeit des KI-Berichts
- Umschalter kompakt / erweitert, pro Arzt gespeichert
- Schnellaktionen in der Zeile – Bericht öffnen, Termin planen, teilen, ohne die Patientenkarte zu öffnen
Navigation · IA-Überarbeitung · 12 Iterationen.
Konfidenzwerte wurden zur Diagnose.
Farbcodierte Overlays, Schweregrade, Karten pro Zahn – mit einem Tipp bestätigt.
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KI-Diagnose lesbar gemacht. Rohe KI-Konfidenzwerte, mit denen Ärzte nichts anfangen konnten → strukturierte Diagnoseoberfläche. Farbcodierte Overlays, Schweregrade, Befundkarten pro Zahn, Bestätigen mit einem Tipp – ohne Kontextwechsel.
- Panoramaansicht mit Umschalter für das KI-Overlay (Masken ein- / ausblenden)
- Panel für nicht-dentale Befunde – getrennt von der Dentalpathologie
- Karten pro Zahn: Zustandsbezeichnung, KI-Konfidenz, Kommentar des Radiologen
- Inline bestätigen / bearbeiten / ablehnen – ohne den Bericht zu verlassen
KI-Visualisierung · Medical UX · Datenhierarchie.
11 Tabs. Eine übersichtliche Seite.
Team, Berichtsstatus und „Bericht erstellen“ zuerst.
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Patientenkarte auf Klarheit hin neu gestaltet: 11 Tabs → eine übersichtliche Seite. Die neue Karte zeigt zuerst, was Ärzte brauchen: das behandelnde Team, den Status des KI-Berichts und die Aktion „Bericht erstellen“ – alles ohne Scrollen. Danach: Berichtsraster, Fotos, Verlauf.
- Behandelnde Ärzte und geteilter Zugriff auf einen Blick
- Raster der KI-Berichtstypen: CBCT, Pano AI, IOXRay, 3D, Implant, Ortho, Scribe
- Upload direkt aus der Patientenkarte – ohne verschachtelte Dialogkette
- Dentalfoto-Galerie mit Statuslabels pro Bild
Informationsdesign · helles Theme · Workflow.
Fünf Screens. Drei Schritte.
So funktioniert die Bestellung
Ein Bestellablauf über 5 Screens ohne Fortschrittsanzeige wurde zu einem einzigen geführten Dialog. Scan auswählen → Dateien hochladen → bestätigen. Bestelldauer: von ca. 4 Minuten auf unter 60 Sekunden.
- Schritt 1: CBCT-Scan aus dem Patientenverlauf wählen oder neu hochladen
- Schritt 2: Optionales STL-Modell als 3D-Referenz hochladen
- Schritt 3: Dentalfotos hochladen – per Drag-and-drop, auch mit Ordnern
- Bestätigung mit geschätzter KI-Verarbeitungszeit
Task Flow · 3-Schritt-Dialog · Upload-UX.
Zwei Themes. Ein Design-System.
Dunkel für Befundmonitore, hell für helle Praxen – aus einer Token-Bibliothek.
Auto-Layout, Varianten, Zustände.
In beiden Themes geprüft.
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Befundmonitore sind auf dunkle Darstellung kalibriert. Allgemeinzahnarztpraxen haben weiße Wände und helles Licht. Beide Themes entstehen aus einer einzigen token-basierten Bibliothek – 200+ Komponenten, eine Single Source of Truth.
- Semantische Farbtokens – eine Bibliothek, zwei Theme-Ausgaben
- 200+ Figma-Komponenten mit Auto-Layout, Varianten und interaktiven Zuständen
- WCAG-AA-Kontrast in beiden Themes geprüft
- Theme-Präferenz pro Klinik in den Kontoeinstellungen gespeichert
Design-System · Figma-Tokens · Barrierefreiheit.
Das Implantat planen. Dann besprechen.
Studio – Behandlungsplanung mit KI
Implantate in 3D auf CBCT-Daten platzieren und Restaurationen vor jedem Eingriff in der Vorschau prüfen.
Desktop-App – direkt in der Software der Praxis
Parodontalstatus und KI-Beratungsplan, direkt in der MIS-Patientenakte.
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Studio – Behandlungsplanung mit KI. Werkzeug für prothetische und kieferorthopädische Planung auf Basis von CBCT-Scans. Ärzte platzieren Implantate in 3D, visualisieren die Knochendichte und modellieren Restaurationsszenarien – bevor ein Eingriff beginnt.
- 3D-Kieferrekonstruktion mit interaktivem Ebenenbaum (Zähne, Anatomie, Implantate)
- Katalog der Implantathersteller – Typ, Größe und Winkel der Platzierung in 3D wählen
- Panoramaschnitt, zur Orientierung mit dem 3D-Modell synchronisiert
- Wax-up-Modellierungsebene für die Vorschau der Restauration
3D Medical UX · Behandlungsplanung · Implantat-Workflow.
Desktop-App – MIS-Integration. Native Windows-App, die AI Dent in bestehende Praxisverwaltungssysteme einbindet. Ärzte sehen KI-Analysen, Parodontalstatus und KI-generierte Beratungspläne direkt in ihrem gewohnten Workflow.
- Parodontalstatus mit Darstellung des gesamten Gebisses + Sondierungswerten
- KI-generierter Beratungsplan: Befunde pro Zahn, Gesprächsagenda, nächste Schritte
- IOXRay-, Pano-, CBCT-Bildleiste am unteren Rand – immer erreichbar
- Integration in die MIS-Patientenakte – kein Kontextwechsel zwischen Apps
Native Desktop-App · MIS-Integration · Parodontal-UX.
Praxen sind nicht nur am Desktop.
Berichte zwischen Terminen, Tablets in der Beratung, Smartphones bei der Visite.
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Ärzte prüfen Berichte zwischen Terminen, präsentieren Befunde in der Beratung auf Tablets und rufen den Patientenstatus bei der Visite auf dem Smartphone ab. Wir haben die responsive Ebene von Grund auf neu gebaut – beide Themes, alle Bildschirmgrößen.
Hell + dunkel, in jeder Bildschirmgröße. Beide Themes entstehen aus demselben Token-System – ohne separaten Mobile-Designdurchlauf. Das Design-System passte sich automatisch an, von Radiologie-Workstations (2560 px) bis zum iPhone SE (375 px). Theme pro Klinik in den Kontoeinstellungen gespeichert.
- Responsive von 375 px bis 2560 px – ohne Layoutbrüche
- Untere Navigation ersetzt die Sidebar auf dem Smartphone – Hauptaktionen mit dem Daumen erreichbar
- Viewer für KI-Berichte: Panorama → scrollbar, 3D → Pinch-Zoom
- Freigabe von Patienten für die Präsentation auf dem Tablet in der Beratung optimiert
Zahlen, die zählen.
Amplitude, Interviews und Support-Tickets, vorher vs. nachher.
Kliniken in Russland, der EU, Kanada und den USA.
Schnellere Aufgaben nach dem Navigations-Redesign.
„Nicht gefunden“-Tickets, 3 Monate nach dem Launch.
KI-Produkte, von 0 bis live.
Komponenten, von allen vier genutzt.
Interviews, 4 Fachrichtungen.
Wie gemessen wurde
- 1000+ angebundene Kliniken in Russland, der EU, Kanada und den USA → internationale Expansion durch das komplette Redesign möglich geworden.
- 4 ausgelieferte KI-Produkte: Radiologie, Behandlungsplanung, Desktop-MIS, Scribe AI → in 3 Jahren als Head of Design von 0 bis live gestaltet.
- 3× schnellere Aufgabenerledigung im Usability-Test nach dem Navigations-Redesign → A/B-Test · 30 Teilnehmende · Corridor- und Labor-Sessions.
- −70% weniger „Nicht gefunden“-Support-Tickets – gemessen 3 Monate nach dem Launch → erfasst über Amplitude + Support-Ticket-Logs.
- 200+ Figma-Komponenten im gemeinsamen Design-System – in allen 4 Produkten im Einsatz → token-basiert, dunkel + hell, interaktive Prototypen in Figma Make.
- 30+ ausführliche klinische Interviews in 4 zahnmedizinischen Fachrichtungen in 3 Ländern → Radiologen, Allgemeinzahnärzte, Prothetiker, Kieferorthopäden.
„Ich habe meinen Patienten in zwei Klicks gefunden.“
Vielen Dank.
3 Jahre Head of Design – Alex Stepikin · Stepikin Studio
