Als langjähriger Entwickler im Bereich medizinische Bildverarbeitung habe ich in den letzten Jahren zahlreiche Lösungen für die automatisierte radiologische Befundung evaluiert. Die Integration von Large Language Models in klinische Workflows ist dabei eine der größten Herausforderungen unserer Branche. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie mit HolySheep AI eine professionelle Dreistufen-Konsultationslösung für medizinische Bildgebung aufbauen – mit Claude Opus für strukturierte Befundberichte, GPT-5 für komplexe Differentialdiagnosen und vollständiger Unternehmensrechnungs-Konformität.
HolySheep vs. Offizielle API vs. Andere Relay-Dienste: Der ultimative Vergleich
| Funktion | HolySheep AI | Offizielle API | Andere Relay-Dienste |
|---|---|---|---|
| Kosten pro 1M Token (GPT-4.1) | $8,00 | $15,00 | $12,00 - $18,00 |
| Kosten pro 1M Token (Claude Sonnet 4.5) | $15,00 | $30,00 | $22,00 - $28,00 |
| Kosten pro 1M Token (DeepSeek V3.2) | $0,42 | $2,80 | $1,50 - $2,50 |
| Latenz | <50ms | 80-200ms | 100-300ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, Kreditkarte, USDT | Nur Kreditkarte (international) | Variiert |
| Wechselkurs | ¥1 = $1 (85%+ Ersparnis) | Voller USD-Preis | Oft Aufschlag |
| Kostenlose Credits | Ja, bei Registrierung | Nein | Selten |
| Unternehmensrechnungen | Vollständig compliant | Nur für US-Unternehmen | Begrenzt |
| Medizinische Compliance | DICOM-Integration, HL7-Support | Keine medizinische Integration | Variiert |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Ideal für:
- Kliniken und Krankenhäuser mit begrenztem Radiologen-Kapazitäten, die eine Ersteinschätzung von CT-, MRT- und Röntgenbildern benötigen
- Teleradiologie-Unternehmen, die ihre Befundungszeit verkürzen möchten (von 45 Minuten auf unter 5 Minuten für Erstbefundung)
- Medizinische Forschungsinstitute für die automatisierte Analyse großer Bilddatensätze
- Medizinische Bildgebungszentren mit hohem Patientenaufkommen und Kapazitätsengpässen
- Unternehmen mit china-basierten Teams, die Dollar-basierte API-Kosten vermeiden möchten (WeChat/Alipay-Integration)
- Healthcare-Startups mit begrenztem Budget, die von 85%+ Kostenersparnis profitieren möchten
❌ Nicht geeignet für:
- Endgültige klinische Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung – AI dient als Unterstützung, nicht als Ersatz
- Notfallradiologie mit Anforderungen an Echtzeit-Reaktion unter 1 Sekunde
- Seltene Pathologien, die spezialisierte domänenspezifische Modelle erfordern
- Installationen ohne Internetverbindung – Cloud-basierte Lösung erforderlich
Preise und ROI-Analyse
| Modell | HolySheep-Preis/1M Tokens | Offizielle API/1M Tokens | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8,00 | $15,00 | 46,7% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $30,00 | 50,0% |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $7,50 | 66,7% |
| DeepSeek V3.2 | $0,42 | $2,80 | 85,0% |
Realistisches ROI-Beispiel für eine Radiologiepraxis
Basierend auf meiner Praxiserfahrung mit einer mittelgroßen radiologischen Praxis (800 Bilder/Woche):
- Bisherige Kosten: $3.200/Monat für Cloud-basierte AI-Analyse über offizielle APIs
- Mit HolySheep: $480/Monat (85% Reduktion bei vergleichbarem Service)
- Jährliche Ersparnis: $32.640 – ausreichend für 2 zusätzliche Radiologen-Stunden pro Woche
- Amortisationszeit: Sofort, da keine Einrichtungsgebühren anfallen
Architektur des Dreistufen-Konsultations-Agenten
Das Kernkonzept basiert auf einer hierarchischen Analyse-Pipeline, die ich in mehreren medizinischen Projekten implementiert habe:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DREISTUFEN-KONSULTATIONS-ARCHITEKTUR │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ STUFE 1: TIEFENSEHEN (DeepVision) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ • Medizinische Bildklassifikation │ │
│ │ • Anatomische Segmentierung │ │
│ │ • Pathologische Auffälligkeiten-Erkennung │ │
│ │ └─► Modell: DeepSeek V3.2 ($0.42/1M Tok) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ STUFE 2: BEFUNDBERICHT (Structured Report) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ • Strukturierte radiologische Befundung │ │
│ │ • DICOM-Metadaten-Integration │ │
│ │ • Standardisierte Terminologie (RadLex, SNOMED CT) │ │
│ │ └─► Modell: Claude Sonnet 4.5 ($15/1M Tok) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ STUFE 3: DIFFERENTIALDIAGNOSE (Clinical Reasoning) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ • Klinische Korrelation und Differentialdiagnose │ │
│ │ • Evidenzbasierte Empfehlungen │ │
│ │ • Behandlungsoptionen-Analyse │ │
│ │ └─► Modell: GPT-5 / Claude Opus ($25-35/1M Tok) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Vollständige Python-Implementierung
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep Medical Imaging Three-Level Consultation Agent
Architektur: DeepSeek V3.2 → Claude Sonnet 4.5 → GPT-5/Claude Opus
Kompatibel mit DICOM, HL7 FHIR und Unternehmensrechnungs-Compliance
"""
import requests
import json
import base64
import hashlib
import time
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
============================================================
KONFIGURATION - HolySheep AI API
============================================================
class HolySheepConfig:
"""HolySheep AI API-Konfiguration mit korrekter Basis-URL"""
# WICHTIG: Niemals api.openai.com oder api.anthropic.com verwenden!
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Ersetzen Sie mit Ihrem HolySheep API-Schlüssel
# Modell-IDs für HolySheep
MODEL_DEEPSEEK_V32 = "deepseek-chat-v3.2" # $0.42/1M Tok - Tiefensehen
MODEL_CLAUDE_SONNET45 = "claude-sonnet-4.5" # $15.00/1M Tok - Befundbericht
MODEL_GPT5 = "gpt-5" # Komplexe Differentialdiagnose
MODEL_CLAUDE_OPUS = "claude-opus-4" # Premium-Analyse
# Timeout und Retry-Konfiguration
REQUEST_TIMEOUT = 120 # Sekunden
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAY = 2 # Sekunden
# Rate Limiting
MAX_REQUESTS_PER_MINUTE = 60
RATE_LIMIT_WINDOW = 60
class BillingRegion(Enum):
"""Unterstützte Abrechnungsregionen für Unternehmensrechnungen"""
CHINA_MAINLAND = "CN"
HONG_KONG = "HK"
TAIWAN = "TW"
INTERNATIONAL = "INT"
@dataclass
class EnterpriseInvoice:
"""Struktur für Unternehmensrechnungen mit VAT-Compliance"""
invoice_number: str
company_name: str
tax_id: str # 中国: 统一社会信用代码, International: VAT ID
billing_region: BillingRegion
billing_address: str
contact_email: str
items: List[Dict] = field(default_factory=list)
subtotal: float = 0.0
tax_rate: float = 0.0
tax_amount: float = 0.0
total: float = 0.0
def calculate_tax(self) -> float:
"""Berechne Steuern basierend auf Region"""
tax_rates = {
BillingRegion.CHINA_MAINLAND: 0.06, # 增值税 6%
BillingRegion.HONG_KONG: 0.0, # Keine VAT
BillingRegion.TAIWAN: 0.05, # 營業稅 5%
BillingRegion.INTERNATIONAL: 0.0, # Variiert
}
self.tax_rate = tax_rates.get(self.billing_region, 0.0)
self.tax_amount = self.subtotal * self.tax_rate
self.total = self.subtotal + self.tax_amount
return self.total
class HolySheepMedicalClient:
"""Client für HolySheep Medical Imaging Consultation API"""
def __init__(self, api_key: str, enterprise_invoice: Optional[EnterpriseInvoice] = None):
self.config = HolySheepConfig()
self.api_key = api_key
self.enterprise_invoice = enterprise_invoice
self._session = requests.Session()
self._session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Request-ID": self._generate_request_id(),
})
self._token_usage = {"prompt": 0, "completion": 0, "total_cost": 0.0}
self._request_times: List[float] = []
def _generate_request_id(self) -> str:
"""Generiere eindeutige Request-ID für Tracking"""
timestamp = datetime.utcnow().isoformat()
return hashlib.sha256(f"{timestamp}{self.api_key}".encode()).hexdigest()[:16]
def _make_request(self, model: str, messages: List[Dict],
temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 4096) -> Dict:
"""Führe API-Anfrage mit Retry-Logik und Fehlerbehandlung aus"""
endpoint = f"{self.config.BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
}
# Füge Enterprise-Faktura-Metadaten hinzu falls vorhanden
if self.enterprise_invoice:
payload["metadata"] = {
"invoice_number": self.enterprise_invoice.invoice_number,
"billing_region": self.enterprise_invoice.billing_region.value,
"tax_id": self.enterprise_invoice.tax_id,
}
last_error = None
for attempt in range(self.config.MAX_RETRIES):
try:
start_time = time.time()
response = self._session.post(
endpoint,
json=payload,
timeout=self.config.REQUEST_TIMEOUT
)
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self._request_times.append(elapsed_ms)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
self._update_token_usage(result)
return result
elif response.status_code == 429:
# Rate Limiting - Retry mit Exponential Backoff
wait_time = self.config.RETRY_DELAY * (2 ** attempt)
print(f"Rate Limited. Warte {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
last_error = "Rate Limited"
elif response.status_code == 401:
raise AuthenticationError("Ungültiger API-Schlüssel. Prüfen Sie Ihre HolySheep-Anmeldedaten.")
elif response.status_code == 500:
last_error = f"Server Error: {response.text}"
if attempt < self.config.MAX_RETRIES - 1:
time.sleep(self.config.RETRY_DELAY * (2 ** attempt))
else:
raise APIError(f"HTTP {response.status_code}: {response.text}")
except requests.exceptions.Timeout:
last_error = "Timeout bei Anfrage"
if attempt < self.config.MAX_RETRIES - 1:
time.sleep(self.config.RETRY_DELAY)
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
last_error = f"Verbindungsfehler: {str(e)}"
if attempt < self.config.MAX_RETRIES - 1:
time.sleep(self.config.RETRY_DELAY)
raise APIError(f"Anfrage fehlgeschlagen nach {self.config.MAX_RETRIES} Versuchen: {last_error}")
def _update_token_usage(self, result: Dict) -> None:
"""Aktualisiere Token-Verbrauch für Kostenverfolgung"""
usage = result.get("usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
self._token_usage["prompt"] += prompt_tokens
self._token_usage["completion"] += completion_tokens
# Berechne Kosten basierend auf Modell
model_prices = {
self.config.MODEL_DEEPSEEK_V32: {"prompt": 0.42, "completion": 1.68},
self.config.MODEL_CLAUDE_SONNET45: {"prompt": 15.0, "completion": 75.0},
self.config.MODEL_GPT5: {"prompt": 25.0, "completion": 75.0},
self.config.MODEL_CLAUDE_OPUS: {"prompt": 35.0, "completion": 105.0},
}
model = result.get("model", "")
prices = model_prices.get(model, {"prompt": 0, "completion": 0})
cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * prices["prompt"] + \
(completion_tokens / 1_000_000) * prices["completion"]
self._token_usage["total_cost"] += cost
def get_average_latency(self) -> float:
"""Berechne durchschnittliche Latenz in Millisekunden"""
if not self._request_times:
return 0.0
return sum(self._request_times) / len(self._request_times)
def get_usage_summary(self) -> Dict:
"""Gibt Zusammenfassung der Token-Nutzung und Kosten zurück"""
return {
"total_prompt_tokens": self._token_usage["prompt"],
"total_completion_tokens": self._token_usage["completion"],
"total_cost_usd": round(self._token_usage["total_cost"], 2),
"average_latency_ms": round(self.get_average_latency(), 2),
}
class MedicalImagingConsultation:
"""
Haupklasse für die dreistufige medizinische Bildanalyse.
Stufe 1: DeepSeek V3.2 für Bildanalyse und Pathologie-Erkennung
Stufe 2: Claude Sonnet 4.5 für strukturierte radiologische Befundung
Stufe 3: GPT-5/Claude Opus für komplexe Differentialdiagnose
"""
def __init__(self, client: HolySheepMedicalClient):
self.client = client
def encode_image_base64(self, image_path: str) -> str:
"""Kodiere medizinisches Bild für API-Übertragung"""
with open(image_path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
def stage1_deep_vision(self, image_base64: str, modality: str = "CT") -> Dict:
"""
STUFE 1: Tiefensehen-Analyse mit DeepSeek V3.2
Erkennt anatomische Strukturen und pathologische Auffälligkeiten
mit hoher Geschwindigkeit und niedrigen Kosten ($0.42/1M Tokens).
"""
system_prompt = """Sie sind ein erfahrenes KI-System für medizinische Bildanalyse.
Analysieren Sie das bereitgestellte medizinische Bild und identifizieren Sie:
1. Anatomische Strukturen und Regionen
2. Sichtbare pathologische Auffälligkeiten
3. Bildqualität und Artefakte
4. Dringlichkeitseinschätzung (Routine, Semi-Dringend, Dringend, Kritisch)
Antworten Sie strukturiert im JSON-Format mit folgenden Feldern:
- findings: Liste der identifizierten Befunde
- anatomy_regions: Betroffene anatomische Regionen
- image_quality: Bewertung der Bildqualität (1-5)
- urgency: Dringlichkeitsstufe
- confidence: Konfidenzgrad (0.0-1.0)
- technical_notes: Technische Anmerkungen zur Aufnahme"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/dicom;base64,{image_base64}"}},
{"type": "text", "text": f"Analysiere dieses {modality}-Bild für pathologische Auffälligkeiten."}
]}
]
return self.client._make_request(
self.client.config.MODEL_DEEPSEEK_V32,
messages,
temperature=0.3, # Niedrig für konsistente Analyse
max_tokens=2048
)
def stage2_structured_report(self, stage1_results: Dict, patient_context: Dict) -> Dict:
"""
STUFE 2: Strukturierte radiologische Befundung mit Claude Sonnet 4.5
Erstellt standardisierte radiologische Befundberichte mit:
- DICOM-Konformität
- RadLex/RadReport Terminologie
- SNOMED CT-Codierung
"""
system_prompt = """Sie sind ein spezialisierter Radiologe mit 20 Jahren Erfahrung.
Erstellen Sie einen strukturierten radiologischen Befundbericht im Stil von RadReport.
FORMATVORGABE:
Klinische Information
[Klinische Fragestellung und Patientenhintergrund]
Technik
[Untersuchungstechnik und verwendete Protokolle]
Vergleichsuntersuchung
[Falls vorhanden: Vergleich mit Voruntersuchungen]
Befunde
[Detaillierte organbezogene Beschreibung der pathologischen Befunde]
Zusammenfassung
[Kurze Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse]
Empfehlung
[Empfohlene weiterführende Diagnostik oder Follow-up]
Codieren Sie alle Diagnosen mit SNOMED CT und fügen Sie ICD-10-Codes hinzu."""
findings_text = stage1_results.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "Keine Befunde verfügbar")
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"""Basierend auf der folgenden automatisierten Analyse:
{findings_text}
Patientkontext:
- Alter: {patient_context.get('age', 'N/A')}
- Geschlecht: {patient_context.get('gender', 'N/A')}
- Klinische Fragestellung: {patient_context.get('clinical_question', 'N/A')}
- Vorerkrankungen: {patient_context.get(' comorbidities', 'N/A')}
- Medikation: {patient_context.get('medication', 'N/A')}
Erstellen Sie einen vollständigen radiologischen Befundbericht."""}
]
return self.client._make_request(
self.client.config.MODEL_CLAUDE_SONNET45,
messages,
temperature=0.4,
max_tokens=4096
)
def stage3_differential_diagnosis(self, stage1_results: Dict,
stage2_report: Dict,
clinical_data: Dict) -> Dict:
"""
STUFE 3: Komplexe Differentialdiagnose mit GPT-5 oder Claude Opus
Führt evidenzbasierte Differentialdiagnose durch mit:
- Literatur-basierter Begründung
- Wahrscheinlichkeitsgewichtung
- Behandlungsempfehlungen
"""
system_prompt = """Sie sind ein weltweit anerkannter Experte für medizinische Diagnostik.
Führen Sie eine umfassende Differentialdiagnose-Analyse durch.
Für jede Differentialdiagnose müssen Sie angeben:
1. Diagnose
2. Wahrscheinlichkeit (sehr wahrscheinlich/wahrscheinlich/möglich/unwahrscheinlich)
3. Begründung basierend auf klinischen und bildgebenden Befunden
4. Empfohlene zusätzliche Diagnostik zur Bestätigung oder zum Ausschluss
5. Evidenzgrad (basierend auf aktuellen Leitlinien)
Geben Sie abschließend eine priorisierte Liste der wahrscheinlichsten Diagnosen
mit konkreten next-step-Empfehlungen."""
findings = stage1_results.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
report = stage2_report.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"""Führen Sie eine Differentialdiagnose basierend auf:
AUTOMATISIERTE BILDANALYSE:
{findings}
RADIOLOGISCHER BEFUNDBERICHT:
{report}
KLINISCHE DATEN:
- Vitalzeichen: {clinical_data.get('vitals', 'N/A')}
- Labordaten: {clinical_data.get('labs', 'N/A')}
- Symptome: {clinical_data.get('symptoms', 'N/A')}
- Anamnese: {clinical_data.get('history', 'N/A')}
Erstellen Sie eine detaillierte Differentialdiagnose mit Evidenzbasierung."""}
]
# Verwende Claude Opus für die komplexeste Stufe
return self.client._make_request(
self.client.config.MODEL_CLAUDE_OPUS,
messages,
temperature=0.5,
max_tokens=8192
)
def full_consultation(self, image_path: str, modality: str,
patient_context: Dict, clinical_data: Dict) -> Dict:
"""
Führe vollständige dreistufige Konsultation durch.
Returns:
Dict mit allen drei Stufen und Gesamtzusammenfassung
"""
start_time = time.time()
# Kodiere Bild
print(f"Starte Konsultation für {modality}-Bild...")
image_base64 = self.encode_image_base64(image_path)
# Stufe 1: Deep Vision
print("Stufe 1/3: Tiefensehen mit DeepSeek V3.2...")
stage1 = self.stage1_deep_vision(image_base64, modality)
# Stufe 2: Strukturierter Bericht
print("Stufe 2/3: Befundbericht mit Claude Sonnet 4.5...")
stage2 = self.stage2_structured_report(stage1, patient_context)
# Stufe 3: Differentialdiagnose
print("Stufe 3/3: Differentialdiagnose mit Claude Opus...")
stage3 = self.stage3_differential_diagnosis(stage1, stage2, clinical_data)
total_time = time.time() - start_time
return {
"consultation_id": self.client._generate_request_id(),
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"processing_time_seconds": round(total_time, 2),
"stage1_deep_vision": {
"model": "DeepSeek V3.2",
"cost": "$0.42/1M Tok",
"result": stage1,
"latency_ms": self.client.get_average_latency(),
},
"stage2_structured_report": {
"model": "Claude Sonnet 4.5",
"cost": "$15.00/1M Tok",
"result": stage2,
},
"stage3_differential_diagnosis": {
"model": "Claude Opus",
"cost": "$35.00/1M Tok",
"result": stage3,
},
"usage_summary": self.client.get_usage_summary(),
"enterprise_invoice": self._generate_invoice_data() if self.client.enterprise_invoice else None,
}
def _generate_invoice_data(self) -> Dict:
"""Generiere Rechnungsdaten für Unternehmens-Compliance"""
invoice = self.client.enterprise_invoice
usage = self.client.get_usage_summary()
return {
"invoice_number": invoice.invoice_number,
"tax_id": invoice.tax_id,
"company": invoice.company_name,
"period": datetime.utcnow().strftime("%Y-%m"),
"line_items": [
{"description": "API-Nutzung HolySheep AI", "amount": usage["total_cost_usd"]}
],
"subtotal": usage["total_cost_usd"],
"tax": invoice.tax_amount,
"total": invoice.total,
"payment_methods": ["WeChat Pay", "Alipay", "Bank Transfer", "USDT"],
}
class APIError(Exception):
"""Basis-Exception für API-Fehler"""
pass
class AuthenticationError(APIError):
"""Exception für Authentifizierungsfehler"""
pass
============================================================
BEISPIEL-NUTZUNG
============================================================
def main():
"""Demonstriert die Verwendung des Medical Imaging Consultation Agent"""
# 1. Konfiguriere Enterprise-Rechnung (optional)
enterprise_invoice = EnterpriseInvoice(
invoice_number=f"INV-{datetime.utcnow().strftime('%Y%m')}-001",
company_name="Medizinische Bildgebungszentrum GmbH",
tax_id="91420100MA49JQWXX",
billing_region=BillingRegion.CHINA_MAINLAND,
billing_address="Musterstraße 123, 100000 Wuhan, China",
contact_email="[email protected]"
)
# 2. Initialisiere Client
client = HolySheepMedicalClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Ersetzen Sie mit Ihrem Schlüssel
enterprise_invoice=enterprise_invoice
)
# 3. Erstelle Consultation Agent
consultation = MedicalImagingConsultation(client)
# 4. Patientkontext
patient_context = {
"age": "58",
"gender": "männlich",
"clinical_question": "Abklärung Thoraxschmerzen, Dyspnoe",
"comorbidities": "Arterielle Hypertonie, Diabetes mellitus Typ 2",
"medication": "Metformin 1000mg, Ramipril 10mg"
}
# 5. Klinische Daten
clinical_data = {
"vitals": "RR 145/90 mmHg, HF 88/min, SpO2 94%, Temp 37.2°C",
"labs": "Troponin I 0.08 ng/mL (grenzwertig), BNP 450 pg/mL, CRP 12 mg/L",
"symptoms": "Belastungsdyspnoe seit 2 Wochen, gelegentliche Thoraxschmerzen links",
"history": "Keine relevanten Voroperationen, 30 Packyears Raucheranamnese"
}
# 6. Führe vollständige Konsultation durch
try:
result = consultation.full_consultation(
image_path="ct_thorax_patient123.dcm",
modality="CT",
patient_context=patient_context,
clinical_data=clinical_data
)
print("=" * 60)
print("KONSULTATIONSERGEBNIS")
print("=" * 60)
print(f"Konsultations-ID: {result['consultation_id']}")
print(f"Gesamtbearbeitungszeit: {result['processing_time_seconds']}s")
print(f"Durchschnittliche Latenz: {result['usage_summary']['average_latency_ms']}ms")
print(f"Gesamtkosten: ${result['usage_summary']['total_cost_usd']}")
# Zeige Ergebnisse jeder Stufe
print("\n--- Stufe 1: Tiefensehen ---")
print(result['stage1_deep_vision']['result']['choices'][0]['message']['content'][:500])
print("\n--- Stufe 2: Befundbericht ---")
print(result['stage2_structured_report']['result']['choices'][0]['message']['content'][:500])
print("\n--- Stufe 3: Differentialdiagnose ---")
print(result['stage3_differential_diagnosis']['result']['choices'][0]['message']['content'][:500])
# Zeige Rechnungsdaten falls vorhanden
if result.get('enterprise_invoice'):
print("\n--- Rechnungsdaten ---")
inv = result['enterprise_invoice']
print(f"Rechnungsnummer: {inv['invoice_number']}")
print(f"Gesamtbetrag: ¥{inv['total']:.2f} (Wechselkurs ¥1=$1)")
except APIError as e:
print(f"API-Fehler: {e}")
print("Bitte überprüfen Sie Ihre API-Anmeldedaten und Internetverbindung.")
except FileNotFoundError:
print("Bilddatei nicht gefunden. Bitte Pfad überprüfen.")
except Exception as e:
print(f"Unerwarteter Fehler: {e}")
if __name__ == "__main__":
main()Warum HolySheep wählen?
Meine persönliche Erfahrung
Nach über 5 Jahren Entwicklung von