Werkzeuge für Radiologiebefunde
Befundtext-Tools: Fließtext aus Befunden, Strukturierung, Fehlerprüfung, Kodierung, Übersetzung.
Fragen zu medizinischen Bildern: Antworten mit Grounding-Boxen und Vergleich zur Voruntersuchung.
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.

Fragen an medizinische Bilder beantwortet freie Fragen zu einem Bild, für das kein spezielles MedRun-Modell existiert. Laden Sie einige Bilder, ein CT- oder MRT-Volumen oder einen kurzen Clip hoch und fragen Sie in natürlicher Sprache: „Ist das eine Aufnahme in Seitenlage?“, „Was ist die helle Struktur neben der Gallenblase?“. Die einfache Modell-ID führt dieses Frage-Tool aus und liefert eine Antwort mit Konfidenz und, wo das Bild es erlaubt, eine Box, die zeigt, woher die Antwort stammt.
Dieselbe Analyse kann eine Phrase („der Knoten“, „rechte Niere“) als Bounding Boxes verorten und beschreibt mit einer Voruntersuchung, was neu, rückläufig, größer oder kleiner ist. Ein separates Tool schreibt einen Befundentwurf im Stil eines Radiologiebefunds für jede Untersuchung, beginnend mit einer kurzen strukturierten Beschreibung dessen, was die Bilder zeigen.
Orientierung und Entwurf. Eine Ärztin verschafft sich schnell einen Überblick über einen ungewohnten Untersuchungstyp; ein Entwickler erkundet, was eine Untersuchung enthält, bevor er ein spezielles Modell wählt; eine Lehrende macht aus einem Lehrfall Fragen und Antworten. Zu jeder Antwort wird ihre Herkunft angegeben, und generierter Text liefert nie Zahlen für einen klinischen Befund. Hat MedRun ein spezielles Modell für die Untersuchung, schlägt die Konsole zuerst dieses Modell vor.
Ärztinnen und Ärzte, die Fragen zu einem Bild außerhalb des speziellen Katalogs stellen möchten, Lehrende und Ärzte in Weiterbildung, die Fälle erkunden, sowie Entwickler und Forschende, die multimodale Antworten auf eigenen Daten evaluieren.
prior_files): ein früheres Bild derselben Region für die Beschreibung der
Veränderung.| Anforderung | Grund |
|---|---|
| Eine Untersuchung pro Frage | Antworten beziehen sich auf die übergebenen Bilder, nicht auf andere Serien |
| Bilder, in denen der Befund nach dem Skalieren sichtbar bleibt | Bilder werden auf die Eingabegröße des Modells skaliert |
| Gleiche Region und vergleichbare Ansicht bei einer Voruntersuchung | Die Beschreibung der Veränderung vergleicht Gleiches mit Gleichem |
Eine kurze Anamnese oder Indikation kann in clinical_context übergeben werden; sie wird dem Modell zusammen mit der
Frage übergeben.
| Abschnitt | Inhalt |
|---|---|
| Antwort | Freitextantwort mit Konfidenz und, wo möglich, einer Grounding-Box (die primäre Ausgabe von ask) |
| Beschreibung der Untersuchung | Modalität, Region, Ansicht oder Sequenz, Technik und wesentliche Befunde; geliefert von universal/vqa/report als Einleitung seines Befundentwurfs |
| Phrase Grounding | Bounding Boxes für eine Phrase wie „der Knoten“ oder „rechte Niere“ |
| Veränderung zur Voruntersuchung | Beschriebene Veränderung gegenüber dem früheren Bild: neu, rückläufig, größer oder kleiner |
Grounding-Boxen werden als Bildkoordinaten ausgegeben, sodass sich jede verortete Phrase auf dem Quellbild einzeichnen lässt.
report-Block mit der Kennzeichnung generative: true und Herkunftsangabe, citations[] für
Grounding-Boxen, changes[] für den Vergleich mit der Voruntersuchung.preliminary für Befundentwürfe.universal/vqa/report: ein Befundentwurf im Stil eines Radiologiebefunds (Befund und Beurteilung) für jede
Untersuchung, mit der Beschreibung der Untersuchung als erstem Abschnitt; für Röntgen-Thorax und CT kommen
spezialisierte Modellgewichte für die Befundung zum Einsatz. Ausgegeben als FHIR DiagnosticReport mit Status preliminary.universal/segment: die Struktur, auf die sich eine Antwort bezieht, abgrenzen und vermessen.Eine Analyse liefert alle Abschnitte, die ihre Eingabe zulässt.
Werkzeuge für Radiologiebefunde
Befundtext-Tools: Fließtext aus Befunden, Strukturierung, Fehlerprüfung, Kodierung, Übersetzung.
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.