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Über CasePrep: Das Team hinter der
M3 Staatsexamen Plattform.

Elisa

Wir kombinieren ärztliche Erfahrung mit Forschung zu künstlicher Intelligenz, um die Lücke zwischen Lehrbuch und Klinik zu schließen.

Über 1.000 simulierte Fälle diesen Monat

Warum wir CasePrep gebaut haben.

Während unserer Vorbereitung auf das Dritte Staatsexamen (M3) stellten wir fest: Die verfügbaren Ressourcen passten nicht zur Realität. Wir saßen vor Bergen an statischen Lehrbüchern, die weder interaktiv waren noch die Dynamik eines echten Patientengesprächs oder einer mündlichen Prüfung abbilden konnten.

Aber wir hatten einen entscheidenden Vorteil.

Neben der Medizin brachten wir langjährige Programmiererfahrung und Expertise aus der Forschung zu KI-Systemen im klinischen Alltag mit. Wir wussten, dass Technologie medizinisches Lernen nicht nur effizienter, sondern echter machen kann.

So entstand CasePrep: Ein System, das klinisches Denken trainiert, statt nur Fakten abzufragen.

Unsere DNA

  • Ärztliche ExpertiseAktive Kliniker gestalten die Fälle.
  • Deep TechEigene Algorithmen für adaptive Lernpfade.
  • KI-ForschungEvidenzbasierte Integration von Large Language Models.
  • Didaktik 2.0Interaktive Simulation statt passiver Lektüre.

Von Studenten und Ärzten empfohlen

Über 1.000 Nutzer bereiten sich bereits mit CasePrep auf ihren klinischen Alltag vor.

"Endlich mal eine Vorbereitung, die sich wie die echte Station anfühlt. Die interaktiven Fälle haben mir im M3 extrem geholfen."

M3-Absolvent

Medizinstudent, Uni München

"Die KI-gestützten Feedbacks sind präzise und helfen mir, meine differentialdiagnostischen Lücken sofort zu schließen."

PJ-Nutzerin

PJ-Studentin, Charité Berlin

"Hätte ich das mal in meiner Famulatur gehabt. Man lernt hier genau die Fragen, die man im Dienst wirklich stellen muss."

M3-Absolvent

Assistenzarzt, Hamburg

Daniel Spitzl – Gründer von CasePrep
Medizinische Leitung

Daniel Spitzl

Gründer & Assistenzarzt

CasePrep wurde aus dem Wunsch geboren, die medizinische Ausbildung interaktiver und praxisnäher zu gestalten. Als Arzt und frischer M3-Absolvent kenne ich die Herausforderung, theoretisches Wissen in klinisches Denken im M3 umzusetzen.

Credentials

  • • Medizinstudium in Regensburg & München
  • • Approbierter Arzt
  • • Forschung im Bereich KI in der Medizin (Google Scholar )

Klinische Erfahrung

  • • Chirurgie (Klinikum rechts der Isar)
  • • Innere Medizin (Klinikum rechts der Isar)
  • • Radiologie (Klinikum rechts der Isar)
Forschung & Entwicklung

Wir definieren medizinisches Lernen neu.

Unser Team forscht aktiv an der Schnittstelle zwischen LLM (Large Language Models) und klinischer Entscheidungsfindung. Wir nutzen diese Erkenntnisse, um CasePrep kontinuierlich zu verbessern. Zu unserer Forschung auf Google Scholar

1k+
Nutzer
400+
Fall-Szenarien
4.8/5
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Bundesweit
Kliniken

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