Redactwizard DICOM Research mit KI

Produkt-Whitepaper

Ein portables, lokal ausgeführtes Werkzeug zur Betrachtung, technischen Aufbereitung, Schwärzung und KI-gestützten Exploration medizinischer Bilddaten

1. Zusammenfassung

Redactwizard DICOM Research ist eine portable 2,2 GB große Windows-Desktop-Anwendung zur lokalen Betrachtung, Untersuchung und technischen Verarbeitung medizinischer Bilddaten. Die Software vereint einen DICOM-Viewer mit Funktionen zur selektiven Bereinigung von DICOM-Metadaten, OCR-gestützter Texterkennung, manueller und OCR-gestützter Pixelmaskierung, interaktiven Bildannotationen und lokaler multimodaler KI-Analyse.

Die Anwendung wurde für Forschung, Lehre, Schulung, Softwareevaluierung und andere nichtklinische Anwendungsbereiche entwickelt. Sie unterstützt einzelne DICOM-Dateien, mehrteilige DICOM-Objekte, DICOM-Serien aus Verzeichnissen sowie den direkten Import von DICOM-Studien aus ZIP-Archiven. Zusätzlich lassen sich gängige Bildformate wie JPEG und PNG öffnen.

Redactwizard DICOM Research verbindet regelbasierte Verarbeitungsschritte für unterstützte DICOM-Metadaten mit heuristischer Texterkennung und probabilistischer KI-Inferenz. Anwender können Bilddaten betrachten, identifizierende Informationen bearbeiten, relevante Bildbereiche markieren und visuelle Inhalte explorativ analysieren, ohne für die integrierten OCR- und KI-Funktionen auf einen cloudbasierten Analysedienst angewiesen zu sein.

Die Verarbeitung erfolgt lokal auf dem Windows-PC. Die portable Desktop-Architektur integriert Bildbetrachtung, Metadatenbereinigung, Texterkennung, Pixelmaskierung, KI-Analyse und PDF-Erstellung in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung.

Redactwizard DICOM Research ist nicht für die klinische Diagnostik oder therapeutische Entscheidungen vorgesehen. Die Anwendung ersetzt weder medizinisches Fachpersonal noch klinisch validierte Software oder etablierte Verfahren der medizinischen Befundung.

2. Zielsetzung und Anwendungsbereich

Medizinische Bilddatensätze enthalten häufig mehr Informationen als die eigentlichen Bildpixel. DICOM-Dateien können neben den Bilddaten Patientenkennungen, Untersuchungsnummern, Zeitangaben, institutionelle Informationen, Freitextkommentare und herstellerspezifische Attribute enthalten. Darüber hinaus können personenbezogene Angaben unmittelbar in den Bildpixeln eingebettet sein, beispielsweise als eingeblendete Patientenkennungen, Datumsangaben oder Gerätebeschriftungen.

Gleichzeitig wächst der Bedarf, medizinische Bilddaten für wissenschaftliche Untersuchungen, Lehrmaterialien, Softwaretests und die Evaluierung KI-gestützter Bildverarbeitung lokal zu betrachten und aufzubereiten.

Redactwizard DICOM Research adressiert diese Aufgaben mit einer integrierten Desktop-Umgebung, die folgende Funktionsbereiche miteinander verbindet:

• Bildbetrachtung: Darstellung einzelner DICOM-Bilder, mehrteiliger DICOM-Objekte und unterstützter Bildserien.
• ZIP-Import: Direktes Öffnen von ZIP-Archiven mit DICOM-Dateien und lokales Entpacken in einen temporären Cache.
• Metadatenbereinigung: Selektive Entfernung oder Ersetzung unterstützter personenbezogener DICOM-Attribute.
• Texterkennung: Lokale OCR-Erkennung von Text, der direkt in Bildpixel eingebettet ist.
• Pixelmaskierung: Manuelles und OCR-gestütztes Maskieren ausgewählter Bildregionen.
• Bildannotation und Messung: Werkzeuge für Distanzmessungen, rechteckige Bildregionen, Pfeile und Textnotizen.
• Multimodale KI: Explorative Bildbeschreibungen und natürlichsprachliche Fragen und Antworten zu visuellen Bildinhalten.
• Dokumentation: PDF-Export ausgewählter Bilder und KI-generierter Analyseergebnisse.

Die einzelnen Funktionen lassen sich in einem lokalen Arbeitsablauf miteinander kombinieren. Die wesentlichen Bearbeitungs- und Auswahlschritte bleiben dabei unter der Kontrolle des Anwenders.

3. Bildbetrachtung und DICOM-Viewer

3.1 Unterstützte Bilddaten

Redactwizard DICOM Research unterstützt die Darstellung folgender Dateitypen und Bildstrukturen:

• einzelne DICOM-Dateien,
• DICOM-Objekte mit mehreren Frames,
• DICOM-Serien aus Verzeichnissen,
• DICOM-Dateien innerhalb unterstützter ZIP-Archive,
• PNG-Bilder,
• JPEG-Bilder.

Der Viewer unterstützt das Öffnen mehrerer Untersuchungen in separaten Tabs. Dadurch lassen sich unterschiedliche Bilddatensätze innerhalb einer gemeinsamen Arbeitsumgebung betrachten, ohne sie in getrennten Programmfenstern verwalten zu müssen.

Die tatsächlich darstellbaren Inhalte hängen vom jeweiligen Dateiformat, der Struktur des DICOM-Objekts und den implementierten Dekodierungsfunktionen ab.

3.2 Direktimport von DICOM-Studien aus ZIP-Archiven

Redactwizard DICOM Research unterstützt den direkten Import von ZIP-Archiven, die DICOM-Dateien enthalten. Damit können beispielsweise Bildstudien verarbeitet werden, die über PACS-Webportale oder Forschungsdatenbanken wie The Cancer Imaging Archive (TCIA) heruntergeladen wurden.

Ein manuelles Entpacken über den Windows-Datei-Explorer ist für diesen Importweg nicht erforderlich. Stattdessen kann der Anwender die gewünschte ZIP-Datei unmittelbar über den Dateidialog auswählen. Redactwizard erkennt das Archiv anhand seiner Dateiendung und leitet es an die lokale ZIP-Verarbeitung weiter.

Das Archiv wird anschließend in einen temporären Cache-Ordner entpackt. Bei der Verarbeitung werden unsichere Archivpfade, die außerhalb des vorgesehenen Zielverzeichnisses liegen würden, durch die Pfadprüfung des ZIP-Importers zurückgewiesen. Nicht benötigte macOS-Metadateneinträge können übersprungen werden. Die enthaltenen Dateien werden anschließend an den DICOM-Serienlader übergeben.

Erkannte DICOM-Dateien können auf diese Weise als Serie in den Viewer geladen werden. Die Anwender müssen den Inhalt nicht zunächst manuell in einem anderen Verzeichnis organisieren, bevor sie mit der Betrachtung beginnen können.

Der temporäre Cache erfüllt dabei eine wichtige technische Funktion: Die extrahierten Dateien bleiben verfügbar, während der Anwender durch die Bildserie navigiert. Der Viewer kann weitere Frames bei Bedarf von der Festplatte nachladen, anstatt sämtliche Bilddaten gleichzeitig im Arbeitsspeicher halten zu müssen.

Dieser Ansatz eignet sich besonders für umfangreiche DICOM-Studien, bei denen die einzelnen Bildschichten nacheinander betrachtet werden. Ob sämtliche Inhalte eines bestimmten Archivs verarbeitet werden können, hängt von der Struktur des Archivs und der Unterstützung der enthaltenen DICOM-Dateien durch den Serienlader ab.

Der ZIP-Import ergänzt somit das Öffnen einzelner Dateien und bereits entpackter DICOM-Serien um einen vereinfachten Importweg. Das Archiv wird lokal verarbeitet und muss für den Import nicht an einen externen Dienst übertragen werden.

3.3 Bilddarstellung und Navigation

Für die interaktive Betrachtung medizinischer Bilddaten stehen verschiedene Anzeige- und Navigationsfunktionen zur Verfügung:

• Anpassung von Window und Level zur Veränderung von Helligkeit und Kontrast,
• direkte Anpassung der Darstellung über Mausbewegungen,
• Zoom und Verschieben des Bildausschnitts,
• Rotation in 90-Grad-Schritten,
• horizontales Spiegeln,
• Anpassung an das Anwendungsfenster,
• Darstellung in der ursprünglichen Bildgröße,
• Navigation durch Frames über Schaltflächen, Mausrad und Schieberegler.

Eine Statusanzeige informiert über die aktuelle Position innerhalb einer Bildsequenz. Bei einer Serie mit mehreren Frames können Anwender zwischen den einzelnen Bildern wechseln und ihre Position innerhalb der Sequenz nachvollziehen.

Die Anzeigeoptionen erleichtern sowohl die allgemeine Betrachtung als auch die gezielte Untersuchung ausgewählter Bildbereiche. Die jeweils verfügbaren Informationen hängen vom geladenen Bildmaterial und den unterstützten DICOM-Attributen ab.

3.4 Leistung und Reaktionsfähigkeit

Das Laden von Bilddaten erfolgt asynchron im Hintergrund. Ein Frame-Cache mit LRU-Strategie hält zuletzt verwendete Bilddaten verfügbar. Ergänzendes Prefetching kann das Laden nachfolgender Frames vorbereiten und dadurch die Navigation unterstützen.

Zeitintensive Aufgaben werden in Hintergrundprozesse beziehungsweise Worker-Threads ausgelagert. Die Benutzeroberfläche muss deshalb nicht warten, bis Bildladen, OCR oder KI-Inferenz vollständig abgeschlossen sind, bevor sie wieder auf Benutzereingaben reagieren kann.

Die erreichbare Geschwindigkeit hängt unter anderem von der Bildgröße, der Anzahl der Frames, der verfügbaren Arbeitsspeicherkapazität und der Hardware ab.

4. DICOM-Metadaten und De-Identifizierung

4.1 Selektive Bereinigung

DICOM-Dateien können strukturierte Informationen enthalten, die Rückschlüsse auf eine Person, eine medizinische Einrichtung oder einen Untersuchungsablauf ermöglichen. Redactwizard DICOM Research bietet eine dialogbasierte Auswahl unterstützter Metadaten, die entfernt oder bearbeitet werden sollen.

Zu den berücksichtigten Informationsgruppen gehören insbesondere:

• Patientennamen und Patientenkennungen,
• Accession Number,
• Geburtsdaten,
• Adressen und Telefonnummern,
• Angaben zu Institutionen und behandelnden beziehungsweise überweisenden Personen,
• Informationen zu Untersuchern und Operatoren,
• Patienten-, Studien- und Bildkommentare,
• unterstützte private und herstellerspezifische Tags.

Die Metadatenbereinigung kann dadurch über einzelne Patientenattribute hinausgehen und weitere strukturierte oder textbasierte Informationen erfassen, sofern diese in den unterstützten DICOM-Feldern vorliegen.

Die Auswahl erfolgt über die Benutzeroberfläche. Dadurch können die zu bearbeitenden Attributgruppen vor der Verarbeitung festgelegt und die einzelnen Bearbeitungsschritte kontrolliert werden.

4.2 Konsistenz von Identifikatoren

DICOM-Objekte verwenden Identifikatoren, um Patienten, Studien, Serien und einzelne Instanzen miteinander zu verknüpfen. Werden solche Kennungen verändert, muss darauf geachtet werden, dass Beziehungen innerhalb eines Datensatzes nicht unbeabsichtigt zerstört werden.

Redactwizard DICOM Research unterstützt die konsistente, kryptografisch abgeleitete Bearbeitung ausgewählter Identifikatoren. Ziel ist es, die vorgesehenen Beziehungen innerhalb eines bearbeiteten Datensatzes möglichst nachvollziehbar zu erhalten, ohne die ursprünglichen Kennungen unverändert zu übernehmen.

Welche Verknüpfungen erhalten bleiben, hängt von den verarbeiteten Attributen und der Struktur des jeweiligen Datensatzes ab. Daraus ergibt sich keine allgemeine Garantie für die Kompatibilität sämtlicher DICOM-Objekttypen oder aller denkbaren Beziehungen zwischen Dateien.

4.3 Private Tags und Kommentare

Herstellerspezifische private Tags können zusätzliche Informationen enthalten, die nicht durch die üblichen standardisierten DICOM-Felder abgebildet sind. Die Software unterstützt deshalb auch die Bereinigung ausgewählter privater Tags.

Darüber hinaus werden unterstützte Freitextfelder berücksichtigt, beispielsweise Patienten-, Studien- oder Bildkommentare. Da Inhalte und Speicherorte zwischen DICOM-Erzeugern und Anwendungssystemen variieren können, bleibt eine zusätzliche Prüfung auf nicht unterstützte Attribute erforderlich.

4.4 Verarbeitung ganzer Serien

Die Metadatenbereinigung kann auf einzelne Dateien oder auf komplette Verzeichnisse mit DICOM-Dateien angewendet werden. Bei der Serienverarbeitung unterstützt ein Fehlerprotokoll die Nachverfolgung von Problemen, die bei der Verarbeitung einzelner Dateien auftreten.

Zusätzlich kann die Software den DICOM-Header auf das Attribut BurnedInAnnotation (0028,0301) prüfen und einen entsprechenden Hinweis anzeigen. Dieses Attribut kann einen Anhaltspunkt dafür liefern, ob sichtbare Informationen in die Bildpixel eingebettet sind. Sein Wert ersetzt jedoch keine direkte Prüfung des tatsächlichen Bildinhalts.

5. OCR und Maskierung eingebetteter Informationen

5.1 Hintergrund

Nicht alle personenbezogenen Informationen in medizinischen Bilddaten sind als strukturierte DICOM-Metadaten gespeichert. Angaben können bereits Bestandteil der Pixel sein, etwa als eingeblendete Patientenkennungen, Datumsangaben oder Gerätebeschriftungen.

Solche Informationen werden durch eine reine Header-Bereinigung nicht entfernt. Redactwizard DICOM Research ergänzt die Bearbeitung strukturierter Metadaten deshalb um eine lokal ausgeführte OCR-Texterkennung und eine manuelle Pixelmaskierung.

5.2 Lokale Texterkennung

Die integrierte OCR-Komponente sucht nach textähnlichen Bildregionen und wird im Hintergrund ausgeführt, während die Benutzeroberfläche weiterhin bedienbar bleibt. Erkannte Regionen werden direkt im Viewer markiert.

Die Erkennung wird durch geometrische Plausibilitätsfilter ergänzt. Dabei können beispielsweise Flächen- und Seitenverhältnisse verwendet werden, um offensichtlich ungeeignete Kandidaten auszusortieren und unerwünschte Markierungen auf bildgebenden Strukturen zu reduzieren.

Diese Filter arbeiten heuristisch. Sie können Fehlmarkierungen verringern, aber weder sämtliche irrelevanten Regionen zuverlässig ausschließen noch garantieren, dass alle relevanten Texte erkannt werden.

5.3 Manuelle Pixelmaskierung

Neben der automatischen Erkennung können Anwender selbst Rechtecke über ausgewählte Bildregionen ziehen. OCR-gestützt erkannte Regionen und manuell definierte Maskierungsbereiche werden im Viewer visuell unterschieden.

Erkannte Bereiche lassen sich einzeln entfernen, bevor die Maskierung angewendet wird. Bei Bedarf können festgelegte Maskierungsregionen auf weitere Bilder derselben Serie übertragen werden.

Dadurch können Anwender automatische Vorschläge prüfen, manuell korrigieren und die Auswahl vor dem nächsten Verarbeitungsschritt kontrollieren.

5.4 Veränderung der Bildpixel

Die Maskierungsfunktion überschreibt die ausgewählten Pixelbereiche im zugrunde liegenden Bildpuffer mit Nullwerten. Die maskierten Bereiche werden damit nicht lediglich durch eine darübergelegte farbige Fläche verdeckt.

Die Änderung wirkt sich auf die Darstellung im Viewer sowie auf die nachgelagerte KI-Analyse und den PDF-Export aus. Dadurch sollen bereits maskierte Bereiche in diesen Verarbeitungsschritten nicht weiterhin als unveränderte Bildbereiche erscheinen.

Die beschriebene Veränderung bezieht sich auf den bearbeiteten Bildbestand innerhalb des jeweiligen Workflows. Sie bedeutet nicht automatisch, dass jede ursprüngliche Quelldatei auf dem Datenträger verändert wurde oder dass sämtliche weiteren Kopien, Exporte und eingebetteten Inhalte eines Datensatzes ebenfalls bereinigt sind.

Die erfolgreiche Maskierung einzelner Bildregionen ist nicht gleichbedeutend mit einer vollständigen Anonymisierung des gesamten DICOM-Datensatzes.

6. Bildannotation und Messwerkzeuge

Redactwizard DICOM Research enthält interaktive Werkzeuge zur technischen Untersuchung und Kommentierung von Bilddaten.

Lineal: Zwei Punkte können zur Messung einer Strecke verbunden werden. Die Oberfläche zeigt den Messwert an. Abhängig von den verfügbaren Bildinformationen und der implementierten Kalibrierung können Pixel- beziehungsweise Millimeterangaben dargestellt werden.

Pfeil: Ein Vektorpfeil kann auf einen bestimmten Bildbereich zeigen und so eine Stelle für Diskussionen, Demonstrationen oder die spätere Dokumentation hervorheben.

Rechteckige ROI: Eine rechteckige Region of Interest lässt sich markieren. Die Benutzeroberfläche stellt die Abmessungen der markierten Region dar.

Textnotiz: Text kann an einer frei gewählten Position im Bild platziert werden, beispielsweise zur Erläuterung einer Demonstration oder zur Vorbereitung von Lehrmaterialien.

Das aktive Werkzeug wird visuell hervorgehoben. Beim Zeichnen unterstützen angepasste Cursor und ein Fadenkreuz die Positionierung.

Diese Werkzeuge dienen der technischen Bildexploration und Dokumentation. Messungen und Annotationen sind nicht als validierte klinische Messwerte oder medizinische Befunde zu verstehen. Insbesondere muss geprüft werden, ob die physikalische Skalierung im jeweiligen Datensatz verfügbar und für den vorgesehenen Zweck geeignet ist.

7. Lokale multimodale KI-Analyse

7.1 Funktionsweise

Redactwizard DICOM Research integriert ein lokal ausgeführtes multimodales Vision-Language-System zur explorativen Analyse visueller Bildinhalte.

Die KI kann das aktuell bereitgestellte Bild in natürlicher Sprache beschreiben und auf vom Anwender formulierte Fragen reagieren. Vorgefertigte Analysevorlagen erleichtern wiederkehrende Aufgaben; zusätzlich können eigene Prompts eingegeben werden.

Die verfügbaren Analyseansätze umfassen unter anderem:

• allgemeine Bildbeschreibung,
• strukturierte und systematische Bildexploration,
• Beschreibung möglicher Auffälligkeiten,
• objektiv formulierte Bildzusammenfassungen,
• frei formulierte Fragen und Anweisungen.

Die Software kann den Fortschritt der Generierung fortlaufend anzeigen. Dadurch können Anwender den Analyseprozess verfolgen, ohne auf eine abschließende Gesamtausgabe warten zu müssen.

7.2 Probabilistische Ergebnisse

Die KI verarbeitet visuelle Informationen anhand statistischer Muster, die während des Modelltrainings erlernt wurden. Ihre Antworten sind probabilistische Modellausgaben und keine deterministische Auswertung sämtlicher Bildmerkmale.

Die Ergebnisse können sachlich falsch, unvollständig, widersprüchlich oder irreführend sein. Das Modell kann relevante Bilddetails übersehen, nicht vorhandene Merkmale beschreiben oder Fragen nicht zuverlässig beantworten.

Auch eine sprachlich überzeugende Antwort stellt keinen Beleg für die sachliche Richtigkeit einer Analyse dar. Anwender müssen die Ergebnisse kritisch prüfen und dürfen sie nicht als medizinischen Befund oder als Bestätigung einer bestimmten Erkrankung interpretieren.

7.3 Konfiguration

Je nach verfügbarer Hardware und gewünschtem Arbeitsablauf können technische Inferenzparameter angepasst werden. Dazu gehören unter anderem GPU-Layer, Batch-Größe, Kontextlänge und Token-Limits.

Diese Optionen ermöglichen es, die lokale Ausführung an unterschiedliche Rechnerkonfigurationen und Aufgaben anzupassen. Die Leistung kann abhängig von Prozessor, Arbeitsspeicher, möglicher GPU-Nutzung, Bildgröße und Komplexität des Prompts variieren.

Die Anwendung zeigt dauerhaft einen Hinweis auf den nichtklinischen Verwendungszweck der medizinischen KI-Funktion an.

8. PDF-Export und Dokumentation

Redactwizard DICOM Research kann Ergebnisse eines Analyseworkflows in einem PDF-Dokument im A4-Format zusammenführen.

Ein exportierter Bericht kann folgende Bestandteile umfassen:

• das gerenderte Bild einschließlich angewendeter Maskierungen,
• die zugehörige KI-generierte Analyse,
• einen Hinweis auf den nichtklinischen Verwendungszweck,
• ausgewählte Metadaten.

Die PDF-Erzeugung basiert auf einer nativen PDF-Komponente und unterstützt die Erstellung strukturierter Dokumentelemente. Bilder werden entsprechend dem vorgesehenen Berichtslayout eingebunden.

Analyseergebnisse können außerdem direkt in die Zwischenablage kopiert und in anderen Anwendungen weiterverwendet werden.

Da ein PDF verschiedene Inhalte dauerhaft zusammenführen kann, sollten Anwender den fertigen Bericht vor seiner Weitergabe prüfen. Dies betrifft insbesondere eingebundene Bilder, Annotationen, enthaltene Metadaten und möglicherweise verbliebene personenbezogene Informationen.

Der PDF-Export ist für technische Dokumentation, Forschung, Lehre und Softwareevaluierung vorgesehen. Er stellt keine Erstellung eines klinisch validierten Befundberichts dar.

9. Lokale Architektur und technische Umsetzung

Redactwizard DICOM Research ist als native Desktop-Anwendung konzipiert. Die Anwendungslogik ist in Rust implementiert.

Die Architektur setzt auf lokal ausführbare Verarbeitungskomponenten und Hintergrundaufgaben, um Bildbetrachtung, Texterkennung und KI-Analyse innerhalb derselben Anwendung zu kombinieren.

9.1 Technologieübersicht

Die aufgeführten Komponenten beschreiben die technische Umsetzung. Daraus lässt sich keine allgemeine Garantie für Fehlerfreiheit, vollständige DICOM-Kompatibilität oder die Eignung für sicherheitskritische Anwendungen ableiten.

9.2 Lokal integrierte Verarbeitung

Die OCR- und KI-Komponenten sind für die Ausführung auf dem lokalen Rechner vorgesehen. Für diese Funktionen ist kein cloudbasierter KI-Dienst erforderlich. Die benötigten Modellkomponenten werden in das vorgesehene Anwendungspaket integriert.

Die lokale Ausführung reduziert die Abhängigkeit von externen Analyseplattformen und ermöglicht die Bearbeitung von Bilddaten innerhalb einer kontrollierten Desktop-Umgebung.

Der Verzicht auf Cloud-Inferenz macht die Anwendung jedoch nicht automatisch unabhängig von sämtlichen Netzwerk- und Systemrisiken. Zugriffsschutz, Datenträger, Sicherungskopien, Exporte, Betriebssystem und weitere eingesetzte Software bleiben Teil der lokalen Sicherheitsumgebung.

9.3 Konfiguration und Internationalisierung

Die Anwendung unterstützt Deutsch und Englisch. Zwischen einem hellen und einem dunklen Darstellungsmodus kann umgeschaltet werden.

Einstellungen werden in einer lokalen Konfigurationsdatei gespeichert, die neben der ausführbaren Anwendung liegen kann. Dadurch ist die Konfiguration auf eine portable Bereitstellung ausgelegt und erfordert keinen zentralen Konfigurationsdienst.

10. Datenschutzorientierter und kontrollierbarer Arbeitsablauf

Redactwizard DICOM Research verbindet lokale Datenverarbeitung mit auswählbaren Bearbeitungsschritten. Die Anwendung kann den Umgang mit sensiblen Forschungsdaten unterstützen, indem sie Metadatenbereinigung, Texterkennung und Pixelmaskierung in einer Umgebung bereitstellt.

Für einen kontrollierten Arbeitsablauf empfiehlt sich grundsätzlich:

1. Einen geeigneten und rechtmäßig nutzbaren Ausgangsdatensatz auswählen.
2. Die zu bearbeitenden DICOM-Metadaten festlegen und bereinigen.
3. Auf eingebettete Texte und mögliche identifizierende Bildbereiche prüfen.
4. Automatisch erkannte OCR-Regionen überprüfen und gegebenenfalls manuelle Masken ergänzen.
5. Die dargestellten Bilddaten und angewendeten Maskierungen kontrollieren.
6. KI-Ergebnisse ausschließlich explorativ verwenden und inhaltlich überprüfen.
7. Exportierte Berichte vor ihrer Weitergabe auf verbliebene personenbezogene oder vertrauliche Informationen prüfen.

Dieser Ablauf dient als fachliche Orientierung und ersetzt kein institutionelles Datenschutzkonzept.

Die Erkennung und Entfernung personenbezogener Informationen ist technisch begrenzt. Nicht unterstützte DICOM-Attribute, private Tags, eingebettete Objekte, unerkannte Bildtexte und andere Datenquellen können weiterhin identifizierende Informationen enthalten. Bei der De-Identifizierung realer Daten bleibt deshalb eine geeignete fachkundige Kontrolle erforderlich.

Redactwizard DICOM Research garantiert keine vollständige oder rechtlich abschließende Anonymisierung. Die Verantwortung für die Zulässigkeit der Datenverarbeitung, die Prüfung bearbeiteter Datensätze und deren Freigabe verbleibt bei den Anwendern und den jeweils verantwortlichen Institutionen.

11. Vorgesehene Anwendungsbereiche

Redactwizard DICOM Research richtet sich an Personen und Einrichtungen, die medizinische Bilddaten für nichtklinische Zwecke technisch untersuchen, aufbereiten oder dokumentieren möchten.

Die Nutzung realer Patientendaten setzt voraus, dass die jeweils geltenden rechtlichen, datenschutzrechtlichen, institutionellen und gegebenenfalls ethischen Anforderungen eingehalten werden.

12. Bereitstellung und Lizenzierung

Redactwizard DICOM Research wird als portable Windows-Anwendung bereitgestellt. Die Software ist auf einen Einsatz ohne herkömmlichen Installationsprozess ausgelegt.

Die Anwendung integriert ihre vorgesehenen OCR- und KI-Komponenten in das Softwarepaket. Für die beschriebenen lokalen Verarbeitungsfunktionen ist kein cloudbasierter Analyseanbieter erforderlich.

Das Produkt wird als Dauerlizenz angeboten. Die Lizenzprüfung ist auf die lokale Überprüfung digital signierter Lizenzschlüssel ausgelegt; der laufende Betrieb der lokalen DICOM-, OCR- und KI-Funktionen erfordert keine dauerhafte Verbindung zu einem cloudbasierten Lizenzdienst. Die konkreten Nutzungsrechte richten sich nach der erworbenen Lizenz.

13. Einschränkungen und nichtklinischer Verwendungszweck

Redactwizard DICOM Research ist ausschließlich für Forschung, Lehre, Schulung, Softwareevaluierung und andere nichtklinische Anwendungen vorgesehen.

Die Software ist nicht für die Diagnose, das Screening, die Erkennung oder den Ausschluss von Krankheiten, die Patientenüberwachung, die medizinische Prognose, die Behandlungsplanung, die Patiententriage oder die Entscheidung über individuelle medizinische Maßnahmen bestimmt.

Die lokal ausgeführte KI erzeugt probabilistische Ausgaben. Diese können Fehler enthalten und dürfen weder als fachärztliche Beurteilung noch als klinisch validierter Befund interpretiert werden.

Auch die Metadatenbereinigung, OCR und Pixelmaskierung haben technische Grenzen. Nicht erkannte oder nicht unterstützte Informationen können im Datensatz verbleiben. Die Funktionen ersetzen weder eine vollständige Datenschutzprüfung noch eine unabhängige Validierung der aufbereiteten Daten.

Die Anwendung ist nicht als Medizinprodukt für klinische Zwecke vorgesehen und darf außerhalb ihres beschriebenen nichtklinischen Anwendungsbereichs nicht zur Unterstützung klinischer Entscheidungen eingesetzt werden.

14. Redactwizard DICOM Research in der Praxis

Dataset citation: National Lung Screening Trial Research Team. (2013). Data from the National Lung Screening Trial (NLST) [Data set]. The Cancer Imaging Archive. https://doi.org/10.7937/TCIA.HMQ8-J677 License: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

15. Ausblick

Redactwizard DICOM Research vereint DICOM-Bildbetrachtung, ZIP-Import, lokale Texterkennung, selektive Metadatenbereinigung, manuelle und OCR-gestützte Pixelmaskierung, interaktive Annotationen sowie multimodale KI-Analyse in einer portablen Windows-Anwendung.

Die native Desktop-Architektur und die lokal integrierten Verarbeitungskomponenten ermöglichen die technische Untersuchung und Aufbereitung unterstützter Bilddaten, ohne für OCR und KI-Analyse auf cloudbasierte Dienste angewiesen zu sein.

Eine besondere Stärke der Anwendung liegt in der Verbindung dieser Funktionen innerhalb eines kontrollierbaren lokalen Workflows. Anwender können Bildserien direkt aus Verzeichnissen oder ZIP-Archiven laden, ausgewählte Metadaten bearbeiten, texttragende Bildregionen überprüfen, Annotationen erstellen und KI-generierte Beschreibungen explorativ untersuchen.

Damit unterstützt die Software nichtklinische Forschungs-, Lehr- und Evaluierungsaufgaben, bei denen medizinische Bilddaten betrachtet, aufbereitet und dokumentiert werden sollen.

Die Anwendung versteht sich ausdrücklich als Forschungs- und Arbeitswerkzeug. Sie ersetzt weder etablierte Datenschutzverfahren noch medizinisches Fachpersonal, klinisch validierte Systeme oder fachkundige Prüfungen der erzeugten Ergebnisse.

Wichtiger Haftungshinweis: Ausschließlich nichtklinische Verwendung

Redactwizard DICOM Research ist ausschließlich für nichtklinische Zwecke bestimmt, einschließlich Forschung, Bildung, Schulung und Softwareevaluierung. Die Software ist weder als Medizinprodukt, Diagnosesystem oder klinisches Entscheidungsunterstützungssystem noch als Ersatz für eine qualifizierte medizinische Beurteilung vorgesehen oder zur entsprechenden Verwendung bestimmt.

Die Software darf nicht zur Diagnose von Krankheiten, zum Screening oder zur Triage von Patienten, zur Empfehlung oder Planung von Behandlungen, zur Patientenüberwachung, zur klinischen Beurteilung des Gesundheitszustands einzelner Patienten oder zur Herbeiführung, Unterstützung oder Beeinflussung klinischer Entscheidungen verwendet werden. Sie wurde weder dafür entwickelt noch dafür validiert oder vorgesehen, klinisch verlässliche Ergebnisse zu liefern.

KI-generierte Ausgaben sind experimentell und probabilistisch. Bildbeschreibungen, Antworten auf Fragen, OCR-Ergebnisse und andere automatisierte Ausgaben können ungenau, unvollständig, irreführend oder völlig falsch sein. Die KI kann relevante Bildmerkmale übersehen, visuelle Informationen falsch interpretieren oder unbelegte Schlussfolgerungen erzeugen. Die Ausgaben dürfen nicht als medizinische Befunde, medizinische Beratung oder verifizierte klinische Ergebnisse interpretiert werden.

Für KI-gestützte Bildanalysen dürfen ausschließlich synthetische, anonymisierte oder angemessen de-identifizierte Datensätze verwendet werden. Funktionen, die speziell der Vorbereitung von Datensätzen zur De-Identifizierung dienen, dürfen nur für diesen Zweck und unter Einhaltung geeigneter Berechtigungen und Schutzmaßnahmen eingesetzt werden. Die Software gewährleistet weder eine vollständige De-Identifizierung noch eine vollständige Anonymisierung. Die Nutzer sind dafür verantwortlich, verarbeitete Datensätze zu überprüfen und vor einer Weitergabe oder Veröffentlichung auf verbleibende personenbezogene Informationen zu kontrollieren.

Redactwizard DICOM Research ersetzt weder qualifiziertes medizinisches Fachpersonal noch klinisch validierte Software, etablierte klinische Arbeitsabläufe oder geltende regulatorische und qualitätssichernde Anforderungen. Auch die menschliche Überprüfung KI-generierter Ausgaben macht die Software nicht für den klinischen Einsatz geeignet.

Mit der Nutzung der Software sind die Nutzer dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten auf den angegebenen nichtklinischen Verwendungszweck beschränkt bleiben und den geltenden Gesetzen, Datenschutzanforderungen, Forschungsprotokollen und institutionellen Richtlinien entsprechen.

Markenhinweis: DICOM® ist eine eingetragene Marke der National Electrical Manufacturers Association (NEMA). Redactwizard DICOM Research ist ein unabhängiges Produkt und steht in keiner Verbindung zu NEMA. Es wird von NEMA weder unterstützt noch empfohlen.