Semesterprojekt – Medizinische Befunddigitalisierung

Das Projekt begleitete unser Team über das dritte und vierte Semester. Ziel war es, analoge oder eingescannte medizinische Befunde zu digitalisieren und deren Inhalte anschließend strukturiert aufzubereiten.

Wir entschieden uns für einen AI-basierten Ansatz. Nutzer können eingescannte Befunde, PDFs oder Bilder hochladen und anschließend automatisch analysieren lassen.

Im dritten Semester beschäftigte ich mich hauptsächlich mit der Extraktion aus Scans, PDFs, PNGs und JPGs. Dabei sollte auch aus schräg oder in schlechter Qualität fotografierten Dokumenten möglichst brauchbarer Text gewonnen werden.

Im vierten Semester arbeitete ich verstärkt an der Weboberfläche. Extrahierte Informationen sollten nicht mehr nur als JSON erscheinen, sondern strukturiert dargestellt, bearbeitet, bestätigt und erneut analysiert werden können.

Zusätzlich kümmerte ich mich um die Datenbankanbindung mit SQLite. Eine weitere große Herausforderung des Teams war die Verbindung der erkannten medizinischen Inhalte mit passenden SNOMED-CT-Codes und den verwendeten LLM-Prompts.

Das Projekt war technisch eines der umfangreichsten meines Studiums und brachte viele unterschiedliche Bereiche zusammen: Dokumentverarbeitung, AI, Backend, Datenbanken und Frontend.

Gerade die vielen kleinen Probleme an den Schnittstellen haben mir gezeigt, wie wichtig saubere Datenflüsse und eine verständliche Oberfläche bei komplexen Anwendungen sind.