Promptbasierte Segmentierung
Jede Struktur im medizinischen Bild abgrenzen: Klick, Box oder Scribble, per Name oder alle Organe.
Befundtext-Tools: Fließtext aus Befunden, Strukturierung, Fehlerprüfung, Kodierung, Übersetzung.
Dieses Modell kann noch nicht ausgeführt werden. Stimmen Sie ab, um Ihr Interesse zu zeigen, und erhalten Sie eine E-Mail, sobald es verfügbar ist.

Werkzeuge für Radiologiebefunde arbeiten mit Befundtext statt mit Pixeln. Die einfache Modell-ID schreibt aus strukturierten MedRun-Befunden einen englischen Fließtext: Befund, Beurteilung und ein für die elektronische Patientenakte geeignetes Layout, wobei ein Validator jede Zahl und jede Bezeichnung zurückweist, die nicht in den Befunden enthalten ist. Es ist derselbe Befunddienst, der hinter dem optionalen Befundentwurf jedes MedRun-Modells steht.
Zwei weitere Tools dienen Ärztinnen und Ärzten, die einen vorhandenen Befund einfügen. Das Analyse-Tool wandelt Freitext in strukturierte Daten um, listet Zufallsbefunde mit der von einer Leitlinie empfohlenen Kontrolle auf, prüft den Befund auf Fehler und schlägt Codes vor. Das Rewrite-Tool erstellt eine Beurteilung aus einem Befundteil, eine patientenverständliche Fassung oder eine Übersetzung und erhält dabei Messwerte, Seitenangaben und Terminologie. Ein viertes Tool bewertet einen generierten Befund gegen eine Referenz, für Entwickler, die Befundgeneratoren validieren.
Unterstützung bei der Befundungsarbeit, nicht bei der Bildinterpretation: eine strukturierte Erfassung eines Freitextbefunds für Register und Audits, ein zweiter Blick auf Seitenverwechslungen und versäumte Kontrollempfehlungen, eine allgemeinverständliche Fassung, die die Ärztin oder der Arzt an Patienten weitergeben kann. Empfehlungen stammen aus zitierten Leitlinien.
Radiologen und andere Ärzte, die Befunde schreiben oder erhalten, Qualitäts- und Auditteams in Kliniken, Kodierfachkräfte sowie Entwickler, die Befundungssysteme bauen oder die Befundgenerierung evaluieren.
| Anforderung | Grund |
|---|---|
| Ein Befund pro Anfrage | Codes, Kontrollempfehlungen und Fehler beziehen sich auf eine Untersuchung |
| Maschinenlesbarer Text, kein gescanntes Bild | Jeder extrahierte Wert behält eine Verknüpfung zu seiner Textstelle |
Rewrite-mode (Beurteilung, patientenverständlich oder Übersetzung); eine Zielsprache für die Übersetzung |
Legt fest, welche Umformulierung die Analyse liefert |
Die Eingabesprache wird automatisch erkannt.
Untersuchungsart und Indikation in clinical_context geben Kontrollempfehlungen und Fehlerprüfung den Kontext, den ein
Befund allein möglicherweise auslässt.
| Abschnitt | Inhalt |
|---|---|
| Strukturierte Daten | Werte der RadElement Common Data Elements mit Textstellen, dazu RadLex- und SNOMED-CT-Codes |
| Zufallsbefunde und Kontrollempfehlungen | Zufallsbefunde mit empfohlener Untersuchung und Intervall und der zitierten Leitlinie |
| Fehlerprüfung | Seitenverwechslungen, Abweichungen bei Geschlecht oder Organ, innere Widersprüche, inkonsistente Zahlen und Auslassungen in der Beurteilung |
| Kodiervorschläge | ICD-10-CM- und CPT-Codes, jeweils mit ihrer Belegstelle |
| Beurteilung | Priorisierte, handlungsorientierte Beurteilung mit Empfehlungen, verfasst aus dem Befundteil |
| Patientenverständliche Fassung | Allgemeinverständliche Erklärung auf einem Ziel-Lesbarkeitsniveau ohne neue Fakten, mit Lesbarkeitsscore |
| Übersetzung | Der Befund in einer anderen Sprache, mit Prüfung, dass Messwerte, Seitenangaben und Fachbegriffe erhalten sind |
Die ersten vier Abschnitte liefert das Analyse-Tool, die letzten drei das Rewrite-Tool je nach mode.
preliminary für generierte Entwürfe) mit Observation-Ressourcen;
DICOM-SR-Textelemente; JSON mit cde[], codes[], findings[] und recommendations[].universal/report/narrative: Befund und Beurteilung aus strukturierten MedRun-Befunden, jede Zahl validiert (die
einfache Modell-ID).universal/report/analyze: strukturierte Daten, Zufallsbefunde und Kontrollempfehlungen, Fehlerprüfung und Kodierung
in einer Analyse.universal/report/rewrite: Beurteilung, patientenverständliche Fassung oder Übersetzung, gewählt über mode.universal/report/evaluate: Anzahl klinisch relevanter Fehler und Ähnlichkeitsscores eines generierten Befunds
gegenüber einer Referenz, für Entwickler.Eine Analyse liefert alle Abschnitte, die ihre Eingabe zulässt.
Promptbasierte Segmentierung
Jede Struktur im medizinischen Bild abgrenzen: Klick, Box oder Scribble, per Name oder alle Organe.
Bild-Embeddings und ähnliche Fälle
Medizinische Bild-Embeddings für Suche, Clustering und Zero-Shot-Labels, plus Suche ähnlicher Fälle.
Fragen an medizinische Bilder
Fragen zu medizinischen Bildern: Antworten mit Grounding-Boxen und Vergleich zur Voruntersuchung.