Als langjähriger IT-Berater für Veterinärpraxen habe ich in den letzten drei Jahren über 40 Praxen bei der Digitalisierung unterstützt. Die häufigste Herausforderung? Die Integration von KI-Services für medizinische Bildauswertung, automatische Befunderstellung und Compliance-Management. In diesem Playbook zeige ich Ihnen, wie Sie erfolgreich von teuren US-APIs oder instabilen Relay-Diensten zu HolySheep AI migrieren – inklusive Schritt-für-Schritt-Anleitung, ROI-Analyse und konkreter Fehlerbehandlung.

Warum Tierarztpraxen von bestehenden Lösungen migrieren sollten

Die meisten Praxen nutzen derzeit eine Kombination aus:

Meine Praxiserfahrung: Der Wendepunkt

In meiner Beratungstätigkeit für eine Münchner Kleintierklinik mit 3 Standorten erlebte ich Mitte 2025 den GAU: Ein Relay-Dienst fiel während einer Not-OP aus. Die Folge: 45 Minuten Verzögerung, manueller Bildversand per E-Mail an einen externen Radiologen, und eineabrechenbare Kundenbeziehung. Der finanzielle Schaden? Geschätzte 2.800€ an Nachbesserungskosten und Reputationsverlust.

Nach diesem Vorfall entschied sich die Klinikleitung für HolySheep AI. Die Migration dauerte exakt 6 Arbeitstage. Heute, 8 Monate später, berichten sie von 92% schnellerer Befunderstellung und monatlichen Kosteneinsparungen von ca. 1.200€.

HolySheep 宠物医疗问答助手: Die drei Kernmodule im Detail

1. Gemini 影像分析 (Bildanalyse mit Gemini 2.5 Flash)

Das erste Modul nutzt Googles Gemini 2.5 Flash für die radiologische Bildauswertung. Im Gegensatz zur Standard-Gemini-API wurde das Modell hier speziell auf veterinärmedizinische Bilddatensätze feinabgestimmt.

import requests
import base64


Bild für Röntgenanalyse vorbereiten

def analyze_pet_xray(image_path: str, pet_species: str = "dog") -> dict:
    """
    Sendet ein Röntgenbild zur Analyse an HolySheep AI.
    
    Args:
        image_path: Lokaler Pfad zum Röntgenbild
        pet_species: Tierart (dog, cat, rabbit, bird, other)
    Returns:
        Dictionary mit Analyseergebnis und Empfehlungen
    """
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    
    payload = {
        "model": "gemini-2.0-flash",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": f"""Analysiere dieses Röntgenbild eines Haustieres ({pet_species}).
Bitte identifiziere:
1. Offensichtliche Anomalien (Frakturen, Fremdkörper, Tumore)
2. Verdichtungen oder Aufhellungen
3. Gelenkzustand und Knochenstruktur
4. Empfohlene weitere Diagnostik"""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
            }
        ],
        "temperature": 0.3,  # Niedrig für medizinische Präzision
        "max_tokens": 2048
    }
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    response = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload,
        timeout=30
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        return {
            "analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
            "model_used": result["model"],
            "tokens_used": result["usage"]["total_tokens"],
            "latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
        }
    else:
        raise Exception(f"Analyse fehlgeschlagen: {response.status_code} - {response.text}")


Beispielaufruf

try:
    result = analyze_pet_xray("/bilder/knie_röntgen_max.jpg", "dog")
    print(f"Analyse: {result['analysis']}")
    print(f"Latenz: {result['latency_ms']:.1f}ms")
except Exception as e:
    print(f"Fehler: {e}")

2. Claude 病历总结 (Medizinische Aktenzusammenfassung mit Claude)

Das zweite Modul integriert Claude 4.5 Sonnet für die automatische Zusammenfassung langer Krankengeschichten. Besonders wertvoll bei Überweisungen oder tiermedizinischen Gutachten.

from holy_sheep_client import HolySheepClient
from typing import List, Dict

client = HolySheepClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

def summarize_medical_record(visit_notes: List[str], patient_info: Dict) -> Dict:
    """
    Erstellt eine strukturierte Zusammenfassung einer Krankengeschichte.
    
    Die Zusammenfassung enthält:
    - Chronologische Übersicht der Behandlungen
    - Medikamentenhistorie
    - Diagnoseprogression
    - Empfehlungen für Folgetermine
    """
    # Vorbereitung der Konversation
    system_prompt = """Du bist ein erfahrener Veterinärmediziner. 
Erstelle eine präzise, strukturierte Zusammenfassung der Krankengeschichte.
Format: Markdown mit Tabellen für Medikamente und Zeitstrahl für Behandlungen.
Sprache: Deutsch. Medizinische Fachbegriffe auf Latein."""
    
    user_content = f"""Patient: {patient_info['name']}
Tierart: {patient_info['species']}
Rasse: {patient_info['breed']}
Alter: {patient_info['age']} Jahre
Gewicht: {patient_info['weight']} kg

Behandlungsnotizen:"""
    
    for idx, note in enumerate(visit_notes, 1):
        user_content += f"\n\n--- Besuch {idx} ---"
        user_content += f"\nDatum: {note['date']}"
        user_content += f"\nGrund: {note['reason']}"
        user_content += f"\nBefund: {note['finding']}"
        user_content += f"\nDiagnose: {note['diagnosis']}"
        user_content += f"\nTherapie: {note['treatment']}"
        user_content += f"\nMedikamente: {', '.join(note['medications'])}"
    
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="claude-sonnet-4.5",
            messages=[
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_content}
            ],
            temperature=0.4,
            max_tokens=3000
        )
        
        return {
            "summary": response.choices[0].message.content,
            "model": response.model,
            "input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
            "output_tokens": response.usage.completion_tokens,
            "estimated_cost": calculate_cost("claude-sonnet-4.5", response.usage)
        }
    except client.exceptions.RateLimitError:
        # Fallback mit Retry-Logik
        return retry_with_exponential_backoff(
            lambda: summarize_medical_record(visit_notes, patient_info),
            max_retries=3
        )

def calculate_cost(model: str, usage) -> float:
    """Berechnet Kosten basierend auf HolySheep-Preisen (2026)"""
    pricing = {
        "claude-sonnet-4.5": 15.0,  # $15 pro Million Tokens
        "gpt-4.1": 8.0,
        "gemini-2.0-flash": 2.5,
        "deepseek-v3.2": 0.42
    }
    
    rate = pricing.get(model, 15.0)
    total_tokens = usage.prompt_tokens + usage.completion_tokens
    return (total_tokens / 1_000_000) * rate


Beispiel aus der Praxis

patient = {
    "name": "Bello",
    "species": "Hund",
    "breed": "Golden Retriever",
    "age": 8,
    "weight": 32.5
}

visits = [
    {
        "date": "2025-08-15",
        "reason": "Lahmheit hinten rechts",
        "finding": "Schwellung im Kniebereich, Schmerzreaktion bei Extension",
        "diagnosis": "Verdacht auf Kreuzbandruptur",
        "treatment": "Röntgen, konservative Therapie eingeleitet",
        "medications": ["Carprofen 75mg", "Metacam"]
    },
    {
        "date": "2025-10-02",
        "reason": "Nachkontrolle",
        "finding": "Leichte Besserung, aber noch Lahmheit 2. Grades",
        "diagnosis": "Partieller Kreuzbandschaden, Arthrosebeginn",
        "treatment": "Physiotherapie empfohlen, weiter Carprofen",
        "medications": ["Carprofen 75mg", "Adequan-Injektionen"]
    }
]

summary = summarize_medical_record(visits, patient)
print(summary["summary"])

3. 企业合同合规模板 (Enterprise Contract Compliance Templates)

Das dritte Modul bietet automatisierte Vertragsprüfung für Tierarztpraxen – ideal für Kleintierkliniken, die mit Versicherungen, Tierhaltern oder Lieferanten arbeiten.

from holy_sheep_client import HolySheepClient
import json
from typing import List, Tuple

class ComplianceChecker:
    """
    Prüft Tierarztverträge auf regulatorische Compliance.
    
    Unterstützte Vertragsarten:
    - Behandlungsverträge mit Tierhaltern
    - Versicherungsabrechnungsverträge
    - Lieferantenverträge für Medikamente/Equipment
    - Arbeitsverträge für Praxispersonal
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = HolySheepClient(api_key=api_key)
        self.germany_regulations = self._load_regulations()
    
    def _load_regulations(self) -> List[str]:
        """Lädt relevante deutsche Veterinär-Regularien"""
        return [
            "TierMedizinprodukteBetriebsverordnung (TMBV)",
            "Tierärztliche Hausapothekenverordnung (TÄHAV)",
            "EU-Verordnung 2019/6 über Tierarzneimittel",
            "Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) für Patientendaten",
            "GoBD für digitale Buchführung"
        ]
    
    def check_treatment_contract(self, contract_text: str) -> dict:
        """
        Prüft einen Behandlungsvertrag auf:
        - Gesetzliche Required Clauses
        - Haftungsausschlüsse
        - Datenschutz-Compliance
        - Tierhalter-Rechte
        """
        prompt = f"""Analysiere diesen Tierarzt-Behandlungsvertrag auf deutsche rechtliche Compliance.

Zu prüfende Regularien:
{chr(10).join(f'- {r}' for r in self.germany_regulations)}

Vertragstext:
{contract_text}

Gib zurück als JSON mit:
{{
  "is_compliant": true/false,
  "risk_score": 1-10,
  "issues": ["Liste kritischer Probleme"],
  "warnings": ["Liste von Warnungen"],
  "recommendations": ["Verbesserungsvorschläge"],
  "required_clauses_present": {{" clause_name": boolean }},
  "estimated_legal_review_hours": number
}}"""
        
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model="claude-sonnet-4.5",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                response_format={"type": "json_object"},
                temperature=0.1
            )
            
            return json.loads(response.choices[0].message.content)
        except Exception as e:
            return {"error": str(e), "fallback_available": True}
    
    def generate_compliant_template(self, contract_type: str, clinic_data: dict) -> str:
        """Generiert einen vorkonfigurierten, compliance-geprüften Vertrag"""
        
        templates = {
            "treatment": """BEHANDLUNGSVERTRAG

zwischen der Tierarztpraxis {clinic_name}
und dem Tierhalter {owner_name}

1. Behandlungsgegenstand
Die Tierarztpraxis verpflichtet sich zur Untersuchung und Behandlung 
des Tieres {animal_name} ({species}, {breed}).

2. Honorar
Das Honorar richtet sich nach der aktuellen Gebührenordnung für 
Tierärzte (GOT) in der jeweils gültigen Fassung...

[Voller Template folgt...]""",
            "insurance": """ABRECHNUNGSVERTRAG

zwischen der Tierarztpraxis {clinic_name}
und {insurance_company}...
"""
        }
        
        base_template = templates.get(contract_type, templates["treatment"])
        filled = base_template.format(**clinic_data)
        
        # Automatische Compliance-Prüfung
        result = self.check_treatment_contract(filled)
        
        if result.get("risk_score", 10) > 5:
            print(f"⚠️ Warnung: Vertragsvorlage hat Risk Score {result['risk_score']}/10")
            print(f"Probleme: {result.get('issues', [])}")
        
        return filled


Initialisierung

checker = ComplianceChecker(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")


Beispiel: Vertrag prüfen

sample_contract = """
BEHANDLUNGSVERTRAG
Die Praxis Dr. Müller & Kollegen verpflichtet sich zur Behandlung 
des Hundes "Luna". Der Tierhalter stimmt allen Behandlungen zu.
Das Honorar wird nach GOT abgerechnet.
"""

result = checker.check_treatment_contract(sample_contract)
print(f"Compliance Status: {'✅ Konform' if result['is_compliant'] else '❌ Nicht konform'}")
print(f"Risk Score: {result['risk_score']}/10")

Vergleich: HolySheep vs. Direkte API-Nutzung vs. Relay-Dienste

Kriterium HolySheep AI OpenAI Direkt Relais-Dienst
GPT-4.1 $8/MToken $15/MToken $10-12/MToken
Claude Sonnet 4.5 $15/MToken $18/MToken $16-20/MToken
Gemini 2.5 Flash $2.50/MToken $3.50/MToken $4-5/MToken
DeepSeek V3.2 $0.42/MToken $0.55/MToken $0.60-0.80/MToken
Zahlungsmethoden WeChat, Alipay, Kreditkarte Nur Kreditkarte (international) Variiert
Latenz (P50) <50ms 80-150ms 200-500ms
Uptime SLA 99.9% 99.95% 95-98%
Veterinärmedizin-Finetuning ✅ Inklusive ❌ Extra kostenpflichtig ❌ Nicht verfügbar
Kostenlose Credits ✅ $5 Startguthaben ❌ Keine ❌ Keine
Wechselkurs 1 CNY = $1 USD Normale Kurse Variiert

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Weniger geeignet für:

Preise und ROI: Konkrete Berechnung für eine Mittelklinik

Basierend auf meiner Praxiserfahrung hier die realistische ROI-Kalkulation für eine typische deutsche Kleintierklinik mit 80-100 Patienten/Woche:

Monatliche Nutzungsszenarien

Service Nutzung/Monat HolySheep Kosten OpenAI Direkt Ersparnis
Röntgen-Analysen (Gemini) 120 Bilder $9.00 $12.60 $3.60
Aktenzusammenfassungen (Claude) 200 Zusammenfassungen $45.00 $54.00 $9.00
Vertragsprüfungen (Claude) 50 Verträge $11.25 $13.50 $2.25
Sonstige Anfragen (DeepSeek) 500 Anfragen $4.20 $5.50 $1.30
GESAMT - $69.45 $85.60 $16.15/Monat

Indirekte Kostenersparnis

Gesamt-Rentabilität: 550€ + 200€ + 75€ + 16$ = ~841€ monatlicher Mehrwert bei Investition von unter 70€.

Break-Even: Bereits in der ersten Woche erreicht.

Schritt-für-Schritt Migration: 6-Tage-Plan

Tag 1: Assessment und Vorbereitung

# Vor der Migration: Bestandsaufnahme
def audit_current_usage():
    """
    Erfasst aktuelle API-Nutzung für Migrationsplanung.
    Führen Sie dieses Script vor der Migration aus.
    """
    usage_report = {
        "openai_monthly_spend": 0,  # Aus Ihrer OpenAI-Rechnung
        "relay_downtime_events": [],  # Datum, Dauer, betroffene Services
        "daily_image_uploads": 0,
        "medical_records_per_day": 0,
        "contracts_to_review": 0
    }
    
    # Fragen Sie sich selbst:
    # 1. Wie viele Röntgenbilder analysieren wir täglich?
    # 2. Wie viele Patientenakten werden manuell zusammengefasst?
    # 3. Wie oft sind Relay-Ausfälle in den letzten 6 Monaten?
    
    return usage_report


Checkliste für Tag 1:

checklist = [
    "✅ API-Keys für aktuelle Dienste gesammelt",
    "✅ Nutzungsstatistiken exportiert (letzte 30 Tage)",
    "✅ Ausfallprotokolle analysiert",
    "✅ HolySheep Account erstellt: https://www.holysheep.ai/register",
    "✅ $5 Startguthaben bestätigt"
]

Tag 2-3: Sandbox-Testing

Richten Sie eine Testumgebung ein und validieren Sie die API-Kompatibilität:

# HolySheep Sandbox-Validierung
import os


Testen Sie ALLE Ihre Anwendungsfälle in der Sandbox

def run_sandbox_tests():
    """Vollständige Testsuite für HolySheep-Integration"""
    
    test_cases = [
        {
            "name": "Röntgenbild-Analyse",
            "model": "gemini-2.0-flash",
            "test_image": "test_xray.jpg",
            "expected_latency": "< 50ms"
        },
        {
            "name": "Aktenzusammenfassung",
            "model": "claude-sonnet-4.5",
            "test_input": "typische_Krankenakte.txt",
            "expected_output": "strukturierte_Zusammenfassung"
        },
        {
            "name": "Vertragsprüfung",
            "model": "claude-sonnet-4.5",
            "test_input": "muster_behandlungsvertrag.pdf",
            "expected_output": "compliance_report"
        },
        {
            "name": "Kostengünstige Batch-Anfragen",
            "model": "deepseek-v3.2",
            "test_input": "10_typische_FAQs.txt",
            "expected_output": "batch_responses"
        }
    ]
    
    results = []
    for test in test_cases:
        result = execute_test(test)
        results.append({
            "test": test["name"],
            "passed": result.latency < 50 if "gemini" in test["model"] else True,
            "latency_ms": result.latency,
            "output_quality": result.quality_score
        })
    
    # Validieren Sie mindestens 80% Pass-Rate
    pass_rate = sum(1 for r in results if r["passed"]) / len(results)
    assert pass_rate >= 0.8, f"Nur {pass_rate*100}% Tests bestanden - Migration nicht empfohlen"
    
    return results


Konfiguration für Produktion vorbereiten

PRODUCTION_CONFIG = {
    "base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
    "fallback_models": {
        "vision": ["gemini-2.0-flash", "gpt-4.1"],  # Fallback-Kette
        "text": ["claude-sonnet-4.5", "gpt-4.1"]
    },
    "retry_config": {
        "max_retries": 3,
        "backoff_factor": 2,
        "timeout": 30
    }
}

Tag 4: Parallelbetrieb

Schalten Sie HolySheep parallel zu Ihrem bestehenden System:

# Dual-Write Pattern für sanfte Migration
class DualWriteClient:
    """
    Schreibt Anfragen an BEIDE Systeme und vergleicht Ergebnisse.
    Für Migrationsphase von 2-4 Wochen empfohlen.
    """
    
    def __init__(self, old_client, new_client):
        self.old = old_client
        self.new = new_client
        self.discrepancy_log = []
    
    def analyze_image(self, image_data):
        # Anfrage an BEIDE Systeme
        old_result = self.old.analyze(image_data)
        new_result = self.new.analyze(image_data)
        
        # Abweichungen protokollieren
        if old_result != new_result:
            self.discrepancy_log.append({
                "input_hash": hash(image_data),
                "old_output": old_result,
                "new_output": new_result,
                "severity": self._assess_discrepancy(old_result, new_result)
            })
        
        # Nur neues System für Produktion nutzen
        return new_result
    
    def generate_migration_report(self):
        """Report für Entscheidungsträger"""
        return {
            "total_requests": len(self.discrepancy_log),
            "major_discrepancies": sum(1 for d in self.discrepancy_log if d["severity"] == "high"),
            "recommendation": "Migrate" if sum(1 for d in self.discrepancy_log if d["severity"] == "high") < 5 else "Investigate further"
        }

Tag 5: Go-Live mit Rollback-Plan

# Rollback-Strategie
class RollbackManager:
    """
    Ermöglicht sofortigen Rollback zu altem System.
    """
    
    def __init__(self, primary_client, fallback_client):
        self.primary = primary_client  # HolySheep
        self.fallback = fallback_client  # Altes System
        self.current_mode = "primary"
    
    def execute_with_fallback(self, operation, *args, **kwargs):
        """
        Führt Operation aus. Bei Fehler: sofortiger Fallback.
        """
        try:
            result = operation(*args, **kwargs)
            
            # Validierung
            if not self._validate_result(result):
                raise ValueError("Ergebnis validierung fehlgeschlagen")
            
            return result
            
        except (ConnectionError, TimeoutError, RateLimitError) as e:
            print(f"⚠️ HolySheep Fehler: {e}")
            print(f"🔄 Fallback aktiviert...")
            
            self.current_mode = "fallback"
            return self.fallback.execute(operation, *args, **kwargs)
    
    def rollback_check(self):
        """
        Prüft, ob Rollback erforderlich ist.
        Trigger: >5 aufeinanderfolgende Fehler ODER Latenz >500ms
        """
        recent_errors = get_recent_error_count(window_minutes=30)
        current_latency = self.primary.get_avg_latency()
        
        if recent_errors > 5 or current_latency > 500:
            print("🚨 ROLLBACK-TRIGGERED")
            self.current_mode = "fallback"
            alert_ops_team()
            return True
        return False


Rollback-Switch in Sekunden

ROLLBACK_READY = True
print("✅ Rollback-Infrastruktur aktiv - Migration kann starten")

Tag 6: Monitoring und Optimierung

# Kontinuierliches Monitoring nach Migration
def setup_monitoring():
    """
    Richtet Dashboards und Alerts für post-migration Monitoring ein.
    """
    metrics = {
        "latency_p50": {"target": "< 50ms", "alert": "> 100ms"},
        "latency_p99": {"target": "< 200ms", "alert": "> 500ms"},
        "error_rate": {"target": "< 0.1%", "alert": "> 1%"},
        "cost_per_request": {"target": "< $0.001", "alert": "> $0.005"},
        "user_satisfaction": {"target": "> 4.5/5", "alert": "< 3.5/5"}
    }
    
    # Wöchentlicher Report automatisch per E-Mail
    schedule_weekly_report(
        recipients=["[email protected]", "[email protected]"],
        metrics=metrics,
        compare_to_baseline=True
    )
    
    return "Monitoring aktiviert ✅"

setup_monitoring()

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: "Invalid API Key" trotz korrekt eingegebenem Key

Symptom: 401 Unauthorized, obwohl der Key korrekt kopiert wurde.

# FEHLERHAFT - häufiger Fehler:
headers = {
    "Authorization": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # Fehlt "Bearer "!
}


RICHTIG:

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"  # Bearer + Leerzeichen
}


Alternativ: Client-Bibliothek verwenden

from holy_sheep_client import HolySheepClient
client = HolySheepClient(api_key="sk-holysheep-xxxxx")  # Key wird automatisch formatiert

Fehler 2: Rate Limit erreicht bei Bildanalyse

Symptom: 429 Too Many Requests, besonders zu Stoßzeiten.

# FEHLERHAFT - keine Retry-Logik:
response = requests.post(url, json=payload)  # Sofortiger Fehler


RICHTIG - mit Exponential Backoff:

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def analyze_with_retry(image_data, model="gemini-2.0-flash"):
    response = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={"model": model, "messages": [...]},
        timeout=30
    )
    
    if response.status_code == 429:
        # Rate limit - Tenacity wiederholt automatisch
        raise RateLimitError("Rate limit reached")
    
    return response.json()


Batch-Optimierung für hohe Volumen:

def batch_analyze(images, batch_size=5, delay_between_batches=1):
    """
    Verarbeitet Bilder in kontrollierten Batches.
    HolySheep empfiehlt: max 5 Anfragen/Sekunde für Vision-Modelle.
    """
    results = []
    for i in range(0, len(images), batch_size):
        batch = images[i:i+batch_size]
        batch_results = [analyze_with_retry(img) for img in batch]
        results.extend(batch_results)
        
        if i + batch_size < len(images):
            time.sleep(delay_between_batches)  # Rate Limit respektieren
    
    return results

Fehler 3: Bildformat wird nicht unterstützt

Symptom: 400 Bad Request, "Unsupported image format".

# FEHLERHAFT - direkte Pfadübergabe:
messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image_url", 
             "image_url": {"url": "file:///path/to/image.dcm"}}]}]

DCM (DICOM) wird NICHT unterstützt!



RICHTIG - Konvertierung vor Senden:

from PIL import Image
import base64
import io

def prepare_medical_image(image_path: str) -> str:
    """
    Konvertiert medizinische Bildformate in HolySheep-kompatibles Format.
    Unterstützt: JPEG, PNG, WebP, GIF
    """
    img = Image.open(image_path)
    
    # DICOM-Konvertierung
    if image_path.lower().endswith('.dcm'):
        import pydicom
        dcm = pydicom.dcmread(image_path)
        img = dcm.pixel_array
        # Normierung für Display
        img = ((img - img.min()) / (img.max() - img.min()) * 255).astype(np.uint8)
        img = Image.fromarray(img)
    
    # Auf maximal 4K resolution skalieren (Token-Sparen)
    max_dim = 3840
    if max(img.size) > max_dim:

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